2022年 11月 9日

Python与Excel处理数据到底哪个更快?两者的优缺点及区别对比介绍

不和使用场景匹配,纯谈工具都是耍流氓。

问这个问题证明你还没有搞清楚自己的定位,先弄清楚这两个问题:

你的工作岗位是什么呢?是文员还是程序员?

然后我们在看看市场上的工作岗位,到底有没有文员兼职做程序员,或者有人做程序员兼职做公司文员的?好像是没有吧?

所以说,Python还是Excel,不只是简单的选择问题,杀鸡焉用牛刀?用 Excel 还是 Python,具体还是要看使用场景和需求。

如果是场景复杂数据量特别大的样本,Python 的确很好用。但如果只是日常办公,简单做个统计报表或者透视表之类,完全没必要打开编辑器写代码再运行,Excel 省时又省力。


Excel和Python的区别在哪里?

01 数据量&处理需求

Excel 适合结构化的数据处理,且数据处理的量级完全足够日常办公(104w行)使用。

Python 适合大批量的(不同)结构化数据处理,直观性比 Excel 差一些,适用面广但是普及程度有限,毕竟学习门槛在那儿呢。

02 门槛&成本

Excel入门门槛低,学习的时间也长,比如大学几乎所有专业都会教 Excel,是一种必需型技能。而对于日常办公,非专业人员用 Excel 的宏就足够了。

相较于 Excel 来说,Python学习成本高,调试成本也高,很多人 vlookup 都不会用, Python 肯定玩不转的。Python的语法再简单,也要有一定的编程思维,对非开发人员要求还是高了,非必要不会为了搞 Excel 去学编程。

03 定位 &普适性

Excel定位是办公软件,而Python 出生就是程序开发工具,更好使用和更好编程也是两个概念,两者面向群体不同,不能一概而论。对于非开发人员来说,使用 Python 的学习成本要远高于使用 Excel。

举个例子:用 Excel 做出来的东西,可以毫无阻滞地同步给领导、同事、客户。但 Python 做出来的东西运行还需要环境。如果发个流水统计表给同事还需要对方安装配置环境,那就是逗人玩了。

 要是细分的话还可以列很多,交给各位伙伴了,评论区见。

所以:如果是简单的批处理,Excel 完全没问题,如果是日常10w行以上的处理,再用 Python 也不迟。


已经会Excel了还有必要学Python吗?

有必要。

上面也说了,用Excel还是Python,不只是选择的问题,需要看场景。

在直观性上 Python 肯定是弱于 Excel 的。Excel 的复用和分享都更简单,不涉及到任何代码更改或者再调试,也不用和交接者交代任何配置以及依赖的问题。

但 Python 的主要优势在人工智能和大数据,相比Excel,Python主要优势有:

01 python数据分析处理的效率更高,扩展性更好

用Excel进行数据处理局限于104w行的数据限制,但实际使用中,五六十万行数据基本就没法操作了,卡的不行。

和Excel相比,python在处理大量数据及复杂运算时效率更高。几十万行,甚至几十个G的数据对python来说是小菜一碟。

 02 代码可复用,分析过程可复现

用python做数据分析方便复现分析过程。只要数据源不变,输出结果保证是一致的,不会因为时间和操作者的变化而变化。

03 集成与交互性强

python作为一门主流的来源编程语言,可以与很多编程语言及应用集成,从而方便快速地进行数据及信息的交互。

例如python可以与各种数据库连接,通过SQL语句对数据库的数据进行存、取、修改等操作。

另外python还可以连接API应用程序,编写自动化脚本操作应用程序。例如用 python编写程序自动抓取网络上各种各样的数据、自动下载、分析,免去人工搜索、下载、处理等重复劳动。

以上。