操控excel,選擇Python還是vba？數據量大更建議用Python，vba一般都是將數據存放在內存中，當數據不拆分電腦配置又不高，就會顯得比較卡，數據處理完畢后，不釋放下內存電腦用起來也會比較卡

操控excel,選擇Python還是vba？

數據量大更建議用Python，vba一般都是將數據存放在內存中，當數據不拆分電腦配置又不高，就會顯得比較卡，數據處理完畢后，不釋放下內存電腦用起來也會比較卡，vba一般只會啟動2個cpu核心進行數據計算，運算效率也比較低，現在微軟已經停止對vba的更新，更建議學習Python，如果只是操作excel，這兩個學習難度差別不大，但是Python發展空間會更好

還有一種更加便捷的方法，就是使用power bi的三大組件進行數據處理，使用power query進行數處理，powerpivot進行分析，power view進行數據可視化，優點就是學習周期短，數據可實現自動刷新，上手比較快，使用這個方法，效率可能會比excel快一些，但是速度仍然不及python，當然了為了長久可持續更建議學習Python，但是上手周期會比較長

會用Excel，真的需要再學Python嗎？

如果把數據分析比作建一座高樓，那么excel就是給你一個個組件，你的工作就是把他們組裝起來，就跟最近的火神山醫院一樣，像是搭積木

雖然這種方法可能很快就能出結果，效率很高，但是因為用的都是設計好的組件，所以你基本上只能循規蹈矩，遇到問題也不能把組件推倒重建，只能換其他的組件或者換個組合方式；

而且還不能用大數據量，因為excel的邏輯關系太弱，就跟搭積木搭高了就會倒塌一樣，處理個萬級數據就有點吃力了；所以excel不能用來建高樓，畢竟沒有一座世界高樓，是搭積木搭起來的。

從數據分析的角度來看，excel的可視化要差一些，數據采集也不能跟python相比，這都不是excel的專業，但是excel在數理統計上的表現還是很不錯的

所以當數據分析量小、想要快速出結果、邏輯關系簡單的情況下，excel很香！

而python就是給你一堆原材料，水泥、磚頭、鋼筋等等，你的工作就是自己要從頭搞，一步步把高樓給建造出來

壞處嘛就是要求你什么都要會，你要會砌墻、會施工、會圖紙，學習起來自然是比excel要難

從效率上講，處理簡單問題肯定要比excel差，但是在復雜問題面前，python的好處才能凸顯出來

而且你擁有了這堆原材料，不僅可以建高樓，還能用來造飛機、造輪船，造火箭，所以人們都說python是萬能語言，除了生孩子什么都能做

另外一點python是開源的，起碼比matlab要強多了（深深執念）

從數據分析的角度看，python肯定是要優于excel的，數據采集、數據處理和數據分析、可視化方面都比excel要強，當然這只是對于數據分析來說

所以當數據量大、邏輯關系復雜的時候，python是最優解

PS：

當然了，VBA就另說了，其實我覺得VBA跟python的學習難度其實差不了太多，但就是用起來太難用，看個人具體的需求吧，具體的區別這里就不詳細說了

python處理excel哪個模塊好？

Python中anaconda庫是專門進行數據處理的庫。在安裝完python3以上版本之后，直接進入官網www.anaconda.com下載安裝使用。anaconda非常專業，除了進行數據處理，還能進行數據分析，數據可視化，數據自動化處理等多種操作，當然，除了excel基礎之外，最起碼還得有點python基礎，不然這個庫的一些語法估計是不好懂。
提倡學習路徑，先掌握excel，然后學習python程序設計基礎，然后學習anaconda，堅持到最后，相信我，你一定會發現一片新的天空。[微笑]