python 处理 excel 操控excel,选择Python还是vba？
操控excel,选择Python还是vba？
对于大量数据，建议使用Python。VBA通常将数据存储在内存中。当数据没有分割，计算机配置不高时，会出现更多的卡。经过数据处理后，如果内存没有释放，电脑也会多用一卡通。VBA一般启动两个CPU核进行数据计算，运算效率较低。现在微软已经停止了VBA的更新，建议大家学习python更方便。如果只操作excel，两种学习难度相差不大，但是Python会有更好的发展空间
还有一种更方便的方法，那就是使用power Bi的三个组件进行数据处理，使用power query进行数据处理，使用PowerPivot进行分析查看的优势数据可视化是指学习周期短，数据可以自动刷新，启动时间相对较快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。当然，为了长时间的持续，建议学习python，但是开始的时间会比较长
虽然这种方法可能会产生很快的结果，效率也很高，但是由于所有的组件都是设计好的，所以基本上可以遵循规则，当您遇到问题时，您不能下推和重建组件，只能替换其他组件或更改组合方法；
并且您不能使用大量数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像构建块会崩溃一样，因此，处理10000个级别的数据有点困难；因此excel不能用于建造高层建筑。毕竟，世界上没有用积木建造的高楼。
从数据分析的角度看，Excel的可视化效果较差，数据采集无法与Python相比。这不是Excel的特长，但是Excel在数理统计方面的表现还是很好的
所以当数据量比较小的时候，你想快速得到结果，而且逻辑关系简单，Excel很香
！缺点是您需要能够做任何事情。你需要能够建造墙壁，建造和绘制图纸。自然比excel难学
从效率上讲，处理简单的问题肯定比excel差，但面对复杂的问题，Python的优势可以凸显
有了这堆原材料，你不仅可以建造高楼，还可以建造飞机，船和火箭头，所以人们说，Python是一种通用语言，它可以做任何事情，除了生孩子
另一点是，Python是开源的，至少比matlab（深执迷）好得多
从数据分析的角度来看，Python绝对比excel、数据采集，数据处理和数据分析、可视化都比excel好，当然这只是为了数据分析
当数据量大，逻辑关系复杂时，Python是最佳的解决方案
]PS:
当然VBA也说了，其实我觉得VBA和Python的学习难度相差不大，但是太难用了。让我们看看个人的具体需求。这里我不详细说明具体的区别
当然可以，但是使用起来不是很灵活，没有python等语言抓取数据很容易处理，接下来我介绍excel抓取数据的过程，实验环境win7office2013，主要内容如下：
1。创建一个新的EXCEL文件，双击打开该文件，然后选择“数据”->“来自网络”，如下所示：
2。在弹出子窗口中输入要抓取的页面，在此处抓取http://www.pm25.in/rank以页面数据为例，分别点击“go”—>“import”，如下所示：
3。导入成功后，数据如下：如果要定期刷新数据，可以点击“全部刷新”->“连接属性”自定义刷新频率。默认值为60分钟：
在弹出的“选择属性”窗口中，设计刷新频率并定期刷新数据：
到目前为止，我们已经完成使用Excel抓取数据。一般来说，整个过程很简单，但是灵活性不是很高，如果页面比较复杂，捕获的数据量也比较多，后期直接在Excel中处理也不是很方便，问题的主人已经懂python了，所以建议用python直接捕获，这是很好的更灵活。Python提供了很多爬虫包和框架，比如requests、BS4、lxml、scrapy等，可以快速抓取数据，也方便后期处理（比如panda、numpy等），学习一下吧，你可以很快开始，网上有相关的资料和教程，希望上面的分享内容能对你有所帮助。
会用Excel，真的需要再学Python吗？
下面使用Python将99乘法表写入excel
运行后，代码文件所在的文件夹将有一个额外的“99乘法表”excel，内容如下：
打印结果如下：
运行后，文件夹将有一个额外的“99乘法表修订版”excel表格。内容如下：
python 处理 excel python读取excel两列数据 numpy读取excel文件
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