python做excel自动化 操控excel,选择Python还是vba？
操控excel,选择Python还是vba？
数据量大更建议用Python，vba一般都是将数据存放在内存中，当数据不拆分电脑配置又不高，就会显得比较卡，数据处理完毕后，不释放下内存电脑用起来也会比较卡，vba一般只会启动2个cpu核心进行数据计算，运算效率也比较低，现在微软已经停止对vba的更新，更建议学习Python，如果只是操作excel，这两个学习难度差别不大，但是Python发展空间会更好
还有一种更加便捷的方法，就是使用power bi的三大组件进行数据处理，使用power query进行数处理，powerpivot进行分析，power view进行数据可视化，优点就是学习周期短，数据可实现自动刷新，上手比较快，使用这个方法，效率可能会比excel快一些，但是速度仍然不及python，当然了为了长久可持续更建议学习Python，但是上手周期会比较长
会用Excel，真的需要再学Python吗？
如果把数据分析比作建一座高楼，那么excel就是给你一个个组件，你的工作就是把他们组装起来，就跟最近的火神山医院一样，像是搭积木
虽然这种方法可能很快就能出结果，效率很高，但是因为用的都是设计好的组件，所以你基本上只能循规蹈矩，遇到问题也不能把组件推倒重建，只能换其他的组件或者换个组合方式；
而且还不能用大数据量，因为excel的逻辑关系太弱，就跟搭积木搭高了就会倒塌一样，处理个万级数据就有点吃力了；所以excel不能用来建高楼，毕竟没有一座世界高楼，是搭积木搭起来的。
从数据分析的角度来看，excel的可视化要差一些，数据采集也不能跟python相比，这都不是excel的专业，但是excel在数理统计上的表现还是很不错的
所以当数据分析量小、想要快速出结果、逻辑关系简单的情况下，excel很香！
而python就是给你一堆原材料，水泥、砖头、钢筋等等，你的工作就是自己要从头搞，一步步把高楼给建造出来
坏处嘛就是要求你什么都要会，你要会砌墙、会施工、会图纸，学习起来自然是比excel要难
从效率上讲，处理简单问题肯定要比excel差，但是在复杂问题面前，python的好处才能凸显出来
而且你拥有了这堆原材料，不仅可以建高楼，还能用来造飞机、造轮船，造火箭，所以人们都说python是万能语言，除了生孩子什么都能做
另外一点python是开源的，起码比matlab要强多了（深深执念）
从数据分析的角度看，python肯定是要优于excel的，数据采集、数据处理和数据分析、可视化方面都比excel要强，当然这只是对于数据分析来说
所以当数据量大、逻辑关系复杂的时候，python是最优解
PS：
当然了，VBA就另说了，其实我觉得VBA跟python的学习难度其实差不了太多，但就是用起来太难用，看个人具体的需求吧，具体的区别这里就不详细说了
python处理excel哪个模块好？
Python中anaconda库是专门进行数据处理的库。在安装完python3以上版本之后，直接进入官网www.anaconda.com下载安装使用。anaconda非常专业，除了进行数据处理，还能进行数据分析，数据可视化，数据自动化处理等多种操作，当然，除了excel基础之外，最起码还得有点python基础，不然这个库的一些语法估计是不好懂。
提倡学习路径，先掌握excel，然后学习python程序设计基础，然后学习anaconda，坚持到最后，相信我，你一定会发现一片新的天空。[微笑]
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