python学好了能干什么 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,但是使用起来太难了,根据个人的具体需要,具体的区别就不详细描述了
下面用Python写99乘法表到excel
]运行后,该代码将被写入将有一个额外的“99乘法表”excel在文件夹中的文件所在的位置。内容如下:
打印结果如下:
会用Excel,真的需要再学Python吗?
非常有用,比如小编用Python做了一个BOM管理系统。过去,制作BOM需要一天时间,但现在只需要几秒钟。这些都是小编学完python后能做的事情,用python很容易自学也不太难,跟着课本或者学习教程,自己滚代码,很容易开发出自己的东西,并应用到自己的实际生活和工作中去!--作为一种编程语言,python近年来通过人工智能得到了迅速的发展。学习python之后,您可以选择以下方向。
1. 后台服务器。现在,这通常与整个堆栈相关联,即所谓的全包前端和后端。在这个方向上,在学习了python的基础知识之后,还需要学习前端知识、数据库知识、Linux系统相关知识,而且几乎所有做后台的人都要使用Linux系统。在学习了这些之后,我们将开始学习后端框架,如flash、Django和tornado。
2. 数据分析。这是目前一个热门的方向。在学习了python的基础知识之后,您需要学习numpy、pandas、Matplotlib、SciPy和其他数据统计分析库。当然,你必须在这方面有一些数学知识。
3. 自动操作和维护。在这个方向上,除了Python基金会,您还必须精通Linux系统。一般来说,你做Linux操作和维护。这一方向对Linux系统提出了更高的学习要求。
4. AI方向。这个方向是当前Python火爆的主要原因。但是这个方向不仅需要Python的基础,而且还需要学习各种算法,对数学有很高的要求。在熟悉了算法之后,我们开始学习各种与人工智能相关的库。这个方向可以细分为许多方向,如计算机视觉、自然语言处理等。你可以学习你想从事的算法和实用库。
学习python之后,有很多方向可供选择。首先,选择一个好的方向,然后继续学习该方向所需的技能。通过做项目指导学习,可以逐步满足工作要求。当然,工作不能停止学习,编程是需要继续学习的。来吧。
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