为什么 python 比excel 更值得学习？

有人说，Python即使不是最好的编程语言，也是最受欢迎的语言之一。因为它简洁易用，功能强大，对初学者也很友好。在众多培训机构的小广告中，“学了Python就能批量处理Excel表格”，“Python是实现办公自动化的利器，从此告别996”之类的口号随处可见。但实际工作中真是如此吗？

Excel基本每台电脑都有， Python就差远了。很多人vlookup都不会用， Python肯定玩不转的。

非专业人员用Excel 的宏就足够了，不可能为了搞Excel去学编程。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。

主要的是Excel学习的时间长，比如大学很多专业都会教Excel，不一定会学Python。另外一个因素是，年长一点的人都习惯于用Excel，所以部门里面的培训都以Excel为主，Python要自学，而且没有人指导。Excel是必需技能（大部分人都用）。Python流行的时间晚了一点，还没有很多人玩得很好，起码没有玩得比Excel好。

接下来对Excel和python进行一下优缺点的分析

一、Excel数据分析

如果是一般的数据分析工作人员，只需要粗通数据分析，没有百万级以上的数据处理需求，我个人优先推荐excel而不是Python。

首先excel的好处是图形化界面容易上手，然后excel在管理业务表格的时候，excel三大件（函数，数透，VBA）组合起来已经解决了很多数据分析的需求。

函数库相当丰富，函数和数组函数相结合，基本上就相当于很多个小的python包了，能解决很多字符处理、数学统计运算、逻辑判断等功能。函数的组合使用也有很多技巧。

1、比如，数据的快速分组

传统用法中，如果要对数据进行分组，用Python写非常复杂的函数，效率非常的低，但是使用Excel中透视表就非常的便捷，动画演示：

2、再比如，之作高级交互表

传统的图表要想制作出交互功能，只有通过插入组件，或者使用数据验证制作下拉菜单进行交互。

而利用数据透视表，可以便捷的插入切片器、动态透视图、日程等等，制作出非常强大的交互效果。动画演示：

如果使用Python进行代码编写就变得非常的复杂，甚至我们还不能编写出比较实用的代码。

3、Excel的缺点

跨平台性低

Excel只能运行在Windows和Mac平台，这个可以说是Excel最大的劣势点了。

而数据库可以运行在任意平台，企业中使用Linux系统的不在少数。所以，Excel的这一劣势点被无限放大。

能处理的数据量小

经常使用Excel的朋友应该都发现过这个问题，当Excel的数据量过大的时候，其查询和计算速度会有明显的下降，甚至不能正常运行，这对于工作来说实在是不可接受的。

因此，就需要使用数据库产品，因为数据库产品的存储更大，可以让我们存储更多的数据信息。

对于EXCEL的新手，如果你想系统学习 Excel，可以看一个系列课程，系统的学习excel，这样可以学的快一些。

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二、Python数据分析

下面，我们客观来说下Python数据分析吧。

1、简单易学

Python最大的优点那就是简单易学。

很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。

比如一个Hello World，Python只需要一句print(“Hello World”)。

而比较复杂的Java需要声明一个HelloWorld对象，需要下面几行代码才能打印一个Hello World。

public class HelloWorld {
public static void main(String[] args) {
System.out.println(“Hello World”);
} }

即使你没学过编程，也能够看懂Python代码，因为Python代码和英语阅读很类似。

2、办公自动化

有一句古话：工欲善其事，必先利其器。

这时不妨学会借助Python这个小工具，提升效率。帮我们快速完成自动抓取资料、提取关键词、分析数据、自动下载等工作。

这就如同在别人还在吭哧吭哧爬楼梯的时候，你已经坐上了直梯，当然更爽了！不仅能保住一头飘逸的秀发，还能有更多时间拥有自己的生活！

用python批量读写CSV文件

我们只需要写一个脚本就可以批量读写excel文件，如果下次遇到其他相同场景的，我们也可以使用Python脚本进处理。

在不改变数据源的情况下，代码输出结果一致，不会随着时间和人员的变化而出现不同的分析结果，可复现性和可使用性强。

制作数据报表

我们数据分析工作人员，经常遇到制作数据报表问题。如果我们遇到多次完全一样需求的数据报表，采用Excel进行制作，显得十分低效。

如果使用Python编成代码，并封装函数，然后我们直接调用，只需要修改路径，同样可以达到数据报表的需求，这样显得更加高效。

3、丰富的第3方库

对于Python有很多数据分析的第三方库库，如Numpy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Scipy，StatModels， Pyecharts，Bokeh，Blaze，Plotly，NetWorkX，Biopython，SymPy和gwpy等。

它们为Python数据分析，相对于excel提供了更加高级的工具和做法。

制作全国主要城市空气质量分布图

机器模型的建立和分析

现在很多公司的数据工作已经不是简单的report了，而是需要分析，甚至建模分析。这方面，python 的优势是巨大的。

使用Python作数据分析的重要原因之一在与机器学习，Python拥有丰富且强大的机器学习、深度学习库。

最后

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一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。


最后，千万别辜负自己当时开始的一腔热血，一起变强大变优秀。