python数据可视化 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，为了长期的可持续性，更建议学习python，但起步时间会比较长
1。打开计算机，右键单击桌面并选择“新建EXCEL到工作表”；然后打开工作表并在工作表1中插入一个表。
2. 然后在excel表2中，插入另一个表数据。
3. 双击打开pychar工具，新建Python文件，导入panda包，调用readExcel（）方法读取Excel文件数据。
4. 保存代码并运行python文件。结果，报告了一个错误，并且缺少xlrd包。
5. 单击“文件”菜单，选择“设置”，找到与项目对应的项目解释器，然后安装xlrd。
6. 安装完成后，再次运行代码，可以从控制台查看excel文件数据。
Python中如何利用Pandas读取Excel中的数据？
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：
使用python操作Excel，哪个库比较方便易学？
虽然这种方法可以快速高效地产生结果，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，当您遇到问题时，您不能下推和重建组件，您只能替换其他组件或更改组合方法而且，不能使用大量的数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像积木，如果建得高，就会崩溃。处理万级数据有点困难。因此，Excel不能用于高层建筑。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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