Python是一種非常流行的編程語言，具有簡單易學、代碼簡潔等特點。Python在金融行業也有著廣泛的應用，尤其在投行領域。

Python可以用于編寫投行底稿，實現自動化處理和數據可視化。在Python中，Pandas和Numpy這兩個庫強大的處理數據的能力可以幫助我們從各種數據源中提取數據，并進行清洗和轉換操作。下面是一個示例的投行底稿代碼：

import pandas as pd 
import numpy as np
#讀取csv文件數據
url = 'https://www.example.com/data.csv' 
df = pd.read_csv(url)
#刪除無用列
df = df.drop(['id', 'is_deleted', 'update_time'], axis=1)
#計算各列統計量
mean = df.mean()
median = df.median()
std = df.std()
#生成統計量表格
result = pd.DataFrame({'mean': mean, 'median': median, 'std': std})
print(result)

通過以上代碼，我們可以輕松地提取投行數據并進行處理，最后輸出計算出來的各項統計量。這樣的一份底稿不僅提高了工作效率，而且還可以更好地展示數據分析結果。

總體來說，Python在投行底稿中的應用廣泛，尤其是在數據清洗和可視化方面。對于剛開始學習Python的人來說，可以通過較少的代碼實現復雜的數據分析，同時也可以通過Python的豐富的庫和便捷的語法提高工作效率。