数据收集和访问
拖放文件（CSV、Excel、Parquet）或直接连 电报数据 接到数据库（Postgres、MySQL）。如果需要外部数据，您可以在 Python 单元格中编写 GET 和 POST 请求到 API。
数据清理和准备
Quadratic 利用 Python 常用的工具（例如 Pandas 等） 个数据生命周期 来转换和重新格式化数据。如果您时间紧迫或需要帮助识别数据中混乱的模式，AI 还可以推荐清理脚本。
探索性数据分析（EDA）
运行描述性统计、相关性分析或分组分析。Quadratic 与 Plotly 的集成意味着您可以在电子表格中绘制您的 发现，并使用AI 在几秒钟内生成图表。
高级分析和建模
使用 scikit-learn（或其他库）直接在单元中 教育工作者也需要能够轻松访问 构建模型。如果需要专用软件包，可以使用 Pyodide 即时安装。
可视化与交流
当您编辑数据或代码时，Plotly 图表会自动更新 个数据生命周期 。您可以分享工作簿链接，以便其他人实时查看和调整所有内容。
结论
内置编码支持对电子表格用户来说是一项重大升级 个数据生命周期 ，它弥合了 Excel 熟悉的界面与现代基于脚本的分析之间的差距。虽然 Excel 中的 Python 仍然仅限于部分用户，但像 Quadratic 这样的 替代工具提供了现成的解决方案。
通过集成 Python（以及 JavaScript 和 SQL），Quadratic 为开发人员和数据分析师提供了一个更灵活的环境，可用于处理从数据整理到机器学习等 博目录c 各种任务，无需额外安装。如果您想将电子表格的便捷性与 Python 的强大功能相结合，Quadratic 是一个不错的选择。免费试用 Quadratic，看看能节省多少时间。
这篇赞助文章由Quadratic AI提供， Quadratic AI 是一款现代的 AI 电子表格，支持 Python、SQL 和 JavaScript 等编码语言。