SQL与Pandas都可以完成大部分数据分析需求。本文用SQL与Pands逐一实现10类核心数据分析需求，轻松进行对比学习：数据选择、限制、统计计数、排序、新字段生成、数据选择、数据分组、统计均值、方差、极差/范围。
💡 作者：韩信子@ShowMeAI
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对于数据分析师、数据科学家等数据从业人员来说，我们有很多的工具可以帮助我们探索与分析数据，发现数据之下的分布与模式规律，最常见和实用的技能是使用 SQL 和 Python 进行数据分析。SQL 和 Python 进行数据分析各有优势:
- SQL 支持很多数据库（如 MS SQL、MySQL、SQLite、PostgreSQL等），可以很方便跨数据库使用，而且无需编程语言基础，可以快速上手。
- Python 数据分析（这里指的使用 Pandas 工具库）比较灵活，可以进行数据清理、清洗、格式变化、复杂计算等，还支持很好的可视化，并能无缝衔接后续进一步深入挖掘与建模等流程。
但在大部分需求与功能上，SQL 和 Pandas 都是可以完成的，在本篇内容中，ShowMeAI就帮大家把所有的核心数据分析功能梳理处理，并用 SQL 和 Pandas 进行实现，我们可以轻松对比学习。
对于 Python 数据分析和 SQL 更详尽的内容，欢迎大家查阅ShowMeAI制作的系列教程和速查表：
- 图解数据分析：从入门到精通系列教程
- 数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表
- 编程语言速查表 | SQL 速查表
💡 场景&数据集
我们这里使用到的是 🏆mtcars数据集，它是一份1974年摩托风尚杂志的数据（1974 Motor Trend Magazine），你可以在这里下载到csv文本格式的文件，能够导入数据库的db格式文件可以在这里下载。
🏆 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [[21]SQL与Pandas数据分析实操大全](https://www.showmeai.tech/art...) 『mtcars数据集』
⭐ ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub
我们先用python对数据进行读取，读取为pandas dataframe格式。
import numpy as np
import pandas as pd
mtcars_df = pd.read_csv("mtcars.csv")下面我们梳理一下数据分析中会使用到的核心技能，并对比SQL和Pandas分别是如何实现这些功能的。
💡 数据选择
有时我们需要返回数据集的列(字段)子集。 例如，我们要从 mtcars数据集中选择 Miles/(US) 加仑 ( mpg), 气缸数( cyl) 和总马力 ( hp）这几个字段对应的数据。
📌 SQL
我们使用标准的SELECT语句就可以完成数据选择。
SELECT
mpg,
disp,
cyl
FROM mtcars
## mpg disp cyl
## 1 21.0 160.0 6
## 2 21.0 160.0 6
## 3 22.8 108.0 4
.
.
.
## 30 19.7 145.0 6
## 31 15.0 301.0 8
## 32 21.4 121.0 4📌 Pandas
我们直接把字段子集的列表给到 dataframe 即可取出对应的数据子集。
mtcars_df[['mpg', 'disp', 'cyl']]
## mpg disp cyl
## 0 21.0 160.0 6
## 1 21.0 160.0 6
## 2 22.8 108.0 4
.
.
.
## 29 19.7 145.0 6
## 30 15.0 301.0 8
## 31 21.4 121.0 4💡 限制
有时候我们希望提前查看一下数据集，但是在总体数据集很大的情况下，我们不能查看所有数据，我们会做一个限制，比如查看数据的前 5 行对表的结构和数据类型进行一个速览。
📌 SQL
SQL有 LIMIT n语法可以限制与返回数据前n行。
SELECT *
FROM mtcars
LIMIT 5;
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb model
## 1 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4
## 2 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag
## 3 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 Datsun 710
## 4 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 Hornet 4 Drive
## 5 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 Hornet Sportabout📌 Pandas
Pandas通过df.head(n = 5)的参数传入来返回头部5行
mtcars_df.head(n = 5)
## mpg cyl disp hp drat ... vs am gear carb model
## 0 21.0 6 160.0 110 3.90 ... 0 1 4 4 Mazda RX4
## 1 21.0 6 160.0 110 3.90 ... 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag
## 2 22.8 4 108.0 93 3.85 ... 1 1 4 1 Datsun 710
## 3 21.4 6 258.0 110 3.08 ... 1 0 3 1 Hornet 4 Drive
## 4 18.7 8 360.0 175 3.15 ... 0 0 3 2 Hornet Sportabout
##
## [5 rows x 12 columns]💡 统计计数
如果我们要对数据进行统计计数，SQL 和 Pandas 的实现方式也不太一样。
📌 SQL
SQL通过count(*)语法返回数据集的计数（例如下面是总行数）。
SELECT COUNT(*)
FROM
mtcars LIMIT 5;
## COUNT(*)
## 1 32📌 Pandas
Pandas dataframe 有一个属性 shape，它返回数据集中的行数和列数。
nrows, ncols = mtcars_df.shape
print("Number of Rows: ", nrows)
## Number of Rows: 32💡 排序
在 SQL 和 Pandas 中，我们可以根据一列或多列的值对数据进行升序或降序排列。
📌 SQL
SQL通过ORDER BY来对数据进行排序，默认升序。
SELECT *
FROM mtcars
ORDER BY mpg
LIMIT 5;
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb model
## 1 10.4 8 472 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4 Cadillac Fleetwood
## 2 10.4 8 460 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4 Lincoln Continental
## 3 13.3 8 350 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4 Camaro Z28
## 4 14.3 8 360 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 Duster 360
## 5 14.7 8 440 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4 Chrysler Imperial我们也可以指定降序排列（ DESC)。
SELECT *
FROM mtcars
ORDER BY mpg DESC
LIMIT 5;
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb model
## 1 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 Toyota Corolla
## 2 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 Fiat 128
## 3 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 Honda Civic
## 4 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2 Lotus Europa
## 5 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1 Fiat X1-9我们也可以同时指定按照某些列升序，某些列降序进行排序，例如下面我们按照mpg升序和model降序对数据排列。
SELECT *
FROM mtcars
ORDER BY mpg ASC, model DESC
LIMIT 5;
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb model
## 1 10.4 8 460 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4 Lincoln Continental
## 2 10.4 8 472 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4 Cadillac Fleetwood
## 3 13.3 8 350 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4 Camaro Z28
## 4 14.3 8 360 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 Duster 360
## 5 14.7 8 440 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4 Chrysler Imperial📌 Pandas
Pandas中的sort_values函数可以完成排序。
mtcars_df.sort_values(by = 'mpg').head(n = 5)
## mpg cyl disp hp drat ... vs am gear carb model
## 15 10.4 8 460.0 215 3.00 ... 0 0 3 4 Lincoln Continental
## 14 10.4 8 472.0 205 2.93 ... 0 0 3 4 Cadillac Fleetwood
## 23 13.3 8 350.0 245 3.73 ... 0 0 3 4 Camaro Z28
## 6 14.3 8 360.0 245 3.21 ... 0 0 3 4 Duster 360
## 16 14.7 8 440.0 230 3.23 ... 0 0 3 4 Chrysler Imperial
##
## [5 rows x 12 columns]我们可以在sort_values函数中指定排序字段和方式。
mtcars_df.sort_values(by = 'mpg', ascending=False).head(n = 5)
## mpg cyl disp hp drat ... vs am gear carb model
## 19 33.9 4 71.1 65 4.22 ... 1 1 4 1 Toyota Corolla
## 17 32.4 4 78.7 66 4.08 ... 1 1 4 1 Fiat 128
## 27 30.4 4 95.1 113 3.77 ... 1 1 5 2 Lotus Europa
## 18 30.4 4 75.7 52 4.93 ... 1 1 4 2 Honda Civic
## 25 27.3 4 79.0 66 4.08 ... 1 1 4 1 Fiat X1-9
##
## [5 rows x 12 columns]当我们要对多个字段排序并指定不同的规则时，只要在sort_values中传入对应的字段和排序规则列表即可。
mtcars_df.sort_values(by = ['mpg', 'model'], ascending=[True, False]).head(n = 5)
## mpg cyl disp hp drat ... vs am gear carb model
## 15 10.4 8 460.0 215 3.00 ... 0 0 3 4 Lincoln Continental
## 14 10.4 8 472.0 205 2.93 ... 0 0 3 4 Cadillac Fleetwood
## 23 13.3 8 350.0 245 3.73 ... 0 0 3 4 Camaro Z28
## 6 14.3 8 360.0 245 3.21 ... 0 0 3 4 Duster 360
## 16 14.7 8 440.0 230 3.23 ... 0 0 3 4 Chrysler Imperial
##
## [5 rows x 12 columns]💡 新字段生成
假如我们要基于目前已有字段mpg和wt创建两个新列 kg-per-gallon kpl和 wt_kg，计算后保留小数点后两位，那 SQL 和 Pandas 的计算方式分别如下：
📌 SQL
我们通过SELECT可以直接构建新的字段与重命名，SQL 中也支持用ROUND函数对数值精度进行控制。
SELECT ROUND(mpg*1.60934, 2) AS kpg,
ROUND(wt*1000*0.453592, 2) AS wt_kg
FROM mtcars LIMIT 5;
## kpg wt_kg
## 1 33.80 1188.41
## 2 33.80 1304.08
## 3 36.69 1052.33
## 4 34.44 1458.30
## 5 30.09 1560.36📌 Pandas
Pandas 创建新字段也非常简单，对于数值进行精度控制需要借助 numpy 和 round 函数。
mtcars_df['kpg'] = np.round(mtcars_df['mpg']*1.60934, 2)
mtcars_df['wt_kg'] = np.round(mtcars_df['wt']*1000*0.453592, 2)
mtcars_df[['kpg', 'wt_kg']].head(n = 5)
## kpg wt_kg
## 0 33.80 1188.41
## 1 33.80 1304.08
## 2 36.69 1052.33
## 3 34.44 1458.30
## 4 30.09 1560.36💡 数据选择
我们经常需要对数据进行条件选择，SQL 中会通过WHERE语句来进行条件选择，而在 Pandas 中我们可以直接在 dataframe 后添加单一或组合条件来进行数据选择。具体示例如下：
📌 SQL
从 mtcars 数据集中选择档位为4（gear为4）的汽车如下
SELECT *
FROM mtcars
WHERE gear = 4;
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb model
## 1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4
## 2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag
## 3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 Datsun 710
## 4 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 Merc 240D
## 5 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2 Merc 230
## 6 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 Merc 280
## 7 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4 Merc 280C
## 8 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 Fiat 128
## 9 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 Honda Civic
## 10 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 Toyota Corolla
## 11 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1 Fiat X1-9
## 12 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2 Volvo 142E如果我们需要使用组合条件，比如选择gear为4以及气缸数 cyl小于或等于 6的数据，那在where 语句中我们可以用AND等进行条件组合：
SELECT *
FROM mtcars
WHERE gear = 4 AND cyl <= 6;
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb model
## 1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4
## 2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag
## 3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 Datsun 710
## 4 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 Merc 240D
## 5 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2 Merc 230
## 6 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 Merc 280
## 7 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4 Merc 280C
## 8 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 Fiat 128
## 9 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 Honda Civic
## 10 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 Toyota Corolla
## 11 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1 Fiat X1-9
## 12 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2 Volvo 142E如果上面两个条件不是且关系，而是满足任何一个都可以，那我们把条件组合方式换成OR
SELECT *
FROM mtcars
WHERE gear = 4 OR cyl <= 6;
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb model
## 1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4
## 2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag
## 3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 Datsun 710
## 4 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 Hornet 4 Drive
## 5 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 Valiant
## 6 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 Merc 240D
## 7 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2 Merc 230
## 8 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 Merc 280
## 9 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4 Merc 280C
## 10 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 Fiat 128
## 11 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 Honda Civic
## 12 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 Toyota Corolla
## 13 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1 Toyota Corona
## 14 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1 Fiat X1-9
## 15 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2 Porsche 914-2
## 16 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2 Lotus Europa
## 17 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6 Ferrari Dino
## 18 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2 Volvo 142E📌 Pandas
从mtcars中返回gear == 4的数据
mtcars_df[mtcars_df.gear == 4]
## mpg cyl disp hp drat ... gear carb model kpg wt_kg
## 0 21.0 6 160.0 110 3.90 ... 4 4 Mazda RX4 33.80 1188.41
## 1 21.0 6 160.0 110 3.90 ... 4 4 Mazda RX4 Wag 33.80 1304.08
## 2 22.8 4 108.0 93 3.85 ... 4 1 Datsun 710 36.69 1052.33
## 7 24.4 4 146.7 62 3.69 ... 4 2 Merc 240D 39.27 1446.96
## 8 22.8 4 140.8 95 3.92 ... 4 2 Merc 230 36.69 1428.81
## 9 19.2 6 167.6 123 3.92 ... 4 4 Merc 280 30.90 1560.36
## 10 17.8 6 167.6 123 3.92 ... 4 4 Merc 280C 28.65 1560.36
## 17 32.4 4 78.7 66 4.08 ... 4 1 Fiat 128 52.14 997.90
## 18 30.4 4 75.7 52 4.93 ... 4 2 Honda Civic 48.92 732.55
## 19 33.9 4 71.1 65 4.22 ... 4 1 Toyota Corolla 54.56 832.34
## 25 27.3 4 79.0 66 4.08 ... 4 1 Fiat X1-9 43.93 877.70
## 31 21.4 4 121.0 109 4.11 ... 4 2 Volvo 142E 34.44 1260.99
##
## [12 rows x 14 columns]如果要求 gear == 4 以及 cyl <= 6，那 Pandas 写法如下：
mtcars_df[(mtcars_df.gear == 4) & (mtcars_df.cyl <= 6)]
## mpg cyl disp hp drat ... gear carb model kpg wt_kg
## 0 21.0 6 160.0 110 3.90 ... 4 4 Mazda RX4 33.80 1188.41
## 1 21.0 6 160.0 110 3.90 ... 4 4 Mazda RX4 Wag 33.80 1304.08
## 2 22.8 4 108.0 93 3.85 ... 4 1 Datsun 710 36.69 1052.33
## 7 24.4 4 146.7 62 3.69 ... 4 2 Merc 240D 39.27 1446.96
## 8 22.8 4 140.8 95 3.92 ... 4 2 Merc 230 36.69 1428.81
## 9 19.2 6 167.6 123 3.92 ... 4 4 Merc 280 30.90 1560.36
## 10 17.8 6 167.6 123 3.92 ... 4 4 Merc 280C 28.65 1560.36
## 17 32.4 4 78.7 66 4.08 ... 4 1 Fiat 128 52.14 997.90
## 18 30.4 4 75.7 52 4.93 ... 4 2 Honda Civic 48.92 732.55
## 19 33.9 4 71.1 65 4.22 ... 4 1 Toyota Corolla 54.56 832.34
## 25 27.3 4 79.0 66 4.08 ... 4 1 Fiat X1-9 43.93 877.70
## 31 21.4 4 121.0 109 4.11 ... 4 2 Volvo 142E 34.44 1260.99
##
## [12 rows x 14 columns]如果要求 gear == 4 或 cyl <= 6，那 Pandas 写法如下：
mtcars_df[(mtcars_df.gear == 4) | (mtcars_df.cyl <= 6)]
## mpg cyl disp hp drat ... gear carb model kpg wt_kg
## 0 21.0 6 160.0 110 3.90 ... 4 4 Mazda RX4 33.80 1188.41
## 1 21.0 6 160.0 110 3.90 ... 4 4 Mazda RX4 Wag 33.80 1304.08
## 2 22.8 4 108.0 93 3.85 ... 4 1 Datsun 710 36.69 1052.33
## 3 21.4 6 258.0 110 3.08 ... 3 1 Hornet 4 Drive 34.44 1458.30
## 5 18.1 6 225.0 105 2.76 ... 3 1 Valiant 29.13 1569.43
## 7 24.4 4 146.7 62 3.69 ... 4 2 Merc 240D 39.27 1446.96
## 8 22.8 4 140.8 95 3.92 ... 4 2 Merc 230 36.69 1428.81
## 9 19.2 6 167.6 123 3.92 ... 4 4 Merc 280 30.90 1560.36
## 10 17.8 6 167.6 123 3.92 ... 4 4 Merc 280C 28.65 1560.36
## 17 32.4 4 78.7 66 4.08 ... 4 1 Fiat 128 52.14 997.90
## 18 30.4 4 75.7 52 4.93 ... 4 2 Honda Civic 48.92 732.55
## 19 33.9 4 71.1 65 4.22 ... 4 1 Toyota Corolla 54.56 832.34
## 20 21.5 4 120.1 97 3.70 ... 3 1 Toyota Corona 34.60 1118.10
## 25 27.3 4 79.0 66 4.08 ... 4 1 Fiat X1-9 43.93 877.70
## 26 26.0 4 120.3 91 4.43 ... 5 2 Porsche 914-2 41.84 970.69
## 27 30.4 4 95.1 113 3.77 ... 5 2 Lotus Europa 48.92 686.28
## 29 19.7 6 145.0 175 3.62 ... 5 6 Ferrari Dino 31.70 1256.45
## 31 21.4 4 121.0 109 4.11 ... 4 2 Volvo 142E 34.44 1260.99
##
## [18 rows x 14 columns]💡 数据分组
我们对数据进行分析，分组和按组统计是最重要的核心功能，我们来看看 SQL 和 Pandas 都分别如何对数据分组：
📌 SQL
在 SQL 中可以借助于GROUP BY语句对数据进行分组，例如下面是我们基于 gear 字段进行数据分组。
SELECT
gear,
COUNT(*)
FROM mtcars
GROUP BY gear;
## gear COUNT(*)
## 1 3 15
## 2 4 12
## 3 5 5Pandas 中可以直接对 dataframe 使用 groupby 函数进行数据分组，如下：
📌 Pandas
mtcars_df.groupby("gear").count()['model']
## gear
## 3 15
## 4 12
## 5 5
## Name: model, dtype: int64💡 统计均值
非常常见的统计任务之一是对数据进行均值统计，对应的 SQL 和 Pandas 操作如下：
📌 SQL
SELECT
AVG(wt),
AVG(hp),
AVG(mpg)
FROM mtcars;
## AVG(wt) AVG(hp) AVG(mpg)
## 1 3.21725 146.6875 20.09062📌 Pandas
mtcars_df[['wt', 'hp', 'mpg']].mean()
## wt 3.217250
## hp 146.687500
## mpg 20.090625
## dtype: float64💡 方差
对于方差而言，SQL 和 Pandas 的计算方式如下：
📌 SQL
SELECT AVG(wt*wt) - AVG(wt)*AVG(wt) AS WT,
AVG(hp*hp) - AVG(hp)*AVG(hp) AS HP,
AVG(mpg*mpg) - AVG(mpg)*AVG(mpg) AS MPG
FROM mtcars;
## WT HP MPG
## 1 0.9274609 4553.965 35.18897📌 Pandas
mtcars_df[['wt', 'hp', 'mpg']].var(ddof=0)
## wt 0.927461
## hp 4553.964844
## mpg 35.188975
## dtype: float64💡 极差/范围
另外一个常用统计量是极差（最大值 - 最小值），SQL 和 Pandas 的做法如下：
📌 SQL
SELECT min(gear) AS MIN,
max(gear) AS MAX,
sum(gear) AS TOTAL,
max(gear)-min(gear) AS RANGE
FROM mtcars;
## MIN MAX TOTAL RANGE
## 1 3 5 118 2📌 Pandas
# Min
mtcars_df['gear'].min()
## 3
#Max
mtcars_df['gear'].max()
## 5
#Total
mtcars_df['gear'].sum()
## 118
#Range
mtcars_df['gear'].max() - mtcars_df['gear'].min()
## 2💡 总结
在本篇中，ShowMeAI将使用 SQL 和 Python（Pandas 工具库）进行数据分析做了梳理和对比，两个都是非常常见的工具和方式，大家可以对比学习掌握后灵活使用。
参考资料
- 📘 图解数据分析：从入门到精通系列教程：https://www.showmeai.tech/tutorials/33
- 📘 数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表：https://www.showmeai.tech/article-detail/101
- 📘 编程语言速查表 | SQL 速查表：https://www.showmeai.tech/article-detail/99
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