python表格处理 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，就是用power Bi的三个组件进行数据处理，用power query进行数据处理，并且使用PowerPivot for analysis View进行数据可视化，优点是学习周期短，数据可以自动刷新，启动速度快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然低于python。当然，为了长期的可持续发展，更推荐学习Python，但是起步周期会比较长
因为你的目的性不强，所以你看不出来！让我谈谈我是如何学会蟒蛇的。
2018年底，为了在平台上交易比特币，我甚至想下载平台的历史数据，然后进行人工智能软件的自动交易。我开始自学蟒蛇。
我整个研究的目的是使用API下载数据并实时获取事务数据。平台提供SDK文档，包括Python语音文档。有许多例子可供参考。一开始很难不懂，但通过百度查询，我逐渐了解并掌握了各种句子的用法。百度真是个好老师。你基本上可以回答所有的句子，你想达到什么样的功能。经过一年的努力，我基本上做了大数据分析，找到了盈利模式和全自动交易模块。增强了我对虚拟货币交易的信心。实际效果正在测试中，运行半年后将公布。
总之，如果你有强烈的学习目标，你会学得很好！这是我给你的建议。
为什么自学python看不进去？
例如，当您遇到需要计算文章中单词的出现率时，您需要知道使用什么方法。例如，您需要首先使用string方法对其进行分段，然后将其保存到字典中进行统计。有了这样一个总体思路，您就可以专门学习字符串方法和字典的使用。即使你以前没有使用过这些方法，你也可以解决这个问题，即使你已经完成了。
python自学难度有多大，怎样算出师？
我两个都用过。让我们分享我的经验和观点。
Python:
目前最流行的语言之一，有很多数据。它对于数据处理、财务数据分析、批量处理、对接办公组件等都非常高效。但它有一定的水平，需要先学习Python的基本语法，然后再学习相应的模块。可能有更多的技术比VBA学习，但从长远来看，它是好的。
VBA:
这是一种过时的技术。如果微软office不给它一些应用空间，恐怕公众不会记得它是谁。然而，VBA在office等微软应用程序的开发中起着重要的作用。它与office开发无缝结合。使用它来开发办公应用程序很容易。公文也很详细，学习门槛低。
结论：
短期办公室使用哪种技术无关紧要，如果长期使用，建议学习python。
该如何用python进行办公，自学过一点点的vba，两者哪个办公更有优势呢？
虽然这种方法可以快速生成结果，而且效率很高，但因为它使用了设计良好的组件，所以您基本上可以遵循规则。遇到问题时，不能向下推组件并重建它们。您只能更换其他组件或更改组合方法；
并且不能使用大量数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像积木一样，处理万级数据有点困难，就像倒塌一样，所以Excel不能用来建造高层建筑。毕竟，世界上没有高楼是用积木建造的。
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，当然这只是用于数据分析
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是另一点。其实，我觉得VBA的学习难度和python没有太大区别，但是使用起来太难了。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
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