Auf Zhihu gibt es eine beliebte Frage: Können Python+Pandas Excel+VBA in der täglichen Arbeit ersetzen?
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Mein Vorschlag ist, dass sich beide ergänzen und keiner den anderen ersetzen kann.
Verwenden Sie Python+Pandas für die komplexe Datenanalyse und das Mining und Excel+VBA für die tägliche einfache Datenverarbeitung.
Aus Sicht der Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen kann Python+Pandas definitiv Excel+VBA ersetzen und ist weitaus leistungsfähiger als letzteres.
Aber aus der Perspektive der Benutzerfreundlichkeit, Verbreitung und Markterkennung ist Excel+VBA am Arbeitsplatz immer noch unersetzlich.
Da Excel den Nutzungsgewohnheiten der meisten Menschen entspricht, sind die Nutzungskosten geringer.
Genauso wie Photoshop professionellere Fotos produzieren kann, warum nutzen die meisten Menschen Meitu, um ihre Fotos zu präsentieren? Das Prinzip ist das gleiche.
Aus Sicht der Marktakzeptanz gibt es drei Unterschiede zwischen Python und Excel.
Bitte beachten Sie, dass es sich hier um Unterschiede und nicht um Nachteile handelt, da es keine Möglichkeit gibt, die Vor- und Nachteile verschiedener Arten von Dingen zu vergleichen.
1. Die Schwelle zum Erlernen von Python ist relativ hoch
Obwohl Python der einfachste Einstieg unter den Programmiersprachen ist, ist es immer noch eine Die Programmiersprache erfordert, dass Sie Variablen, Funktionen, logische Anweisungen, Klassen, Thread-Prozesse und andere Programmierkenntnisse verstehen. Für die meisten Nicht-IT-Studierenden ist die Lernschwelle recht hoch.
Und das Erlernen der Python-Datenanalyse bedeutet nicht nur, die Python-Syntax selbst zu lernen, Sie müssen auch Pandas, Numpy, Matplotlib, verschiedene Data-Science-Bibliotheken wie SKlearn, da die meisten Datenverarbeitungsfunktionen in diesen Bibliotheken verpackt sind.
Viele Bibliotheken sind nicht einfacher zu erlernen als Python selbst, da die Ökologie dieser großen Bibliotheken sehr komplex ist. Pandas verfügt beispielsweise über mindestens Tausende von Funktionsmethoden sowie unzählige Parameter und Logik, genau wie Sie Datenanalysen mit dem zugrunde liegenden Code von Excel durchführen.
Python ist also gut im Umgang mit Szenarien mit hoher Komplexität, hoher Wiederholungszahl und großen Datenmengen. Was ist mit Excel? Fast die meisten Leute, die etwas über Computer wissen, können es ohne Schwellenwert verwenden oder einfach durch Ansehen einiger Tutorials Funktionen und Pivot-Tabellen für die Datenverarbeitung verwenden. Die Kosten für das Lernen auf Einstiegsebene sind äußerst niedrig.
Natürlich erfordern auch High-Level-Operationen und VBA Zeit zum Lernen. 
2. Die Kosten für die Verwendung von Python sind relativ hoch
Wie ich bereits sagte , Python ist nicht wie grafische Schnittstellensoftware wie Excel kann sofort und ohne Störungen verwendet werden.
Python ist schwieriger zu verwenden als Excel. Es ist möglich, dass Fehler auftreten, wenn Sie den Code erfolgreich ausführen und auf die Computer Ihrer Kollegen übertragen beinhaltet Umgebungskonfiguration und Abhängigkeiten. Das Syntaxformat ist relativ streng und es wird ein Fehler gemeldet, wenn etwas nicht stimmt.
So viele Python-Lernende bleiben bei der Installation und Konfiguration und der Fehlerbehandlung stehen und geben auf, bevor sie eine Datenanalyse durchführen.
Bei Excel gibt es diese Probleme möglicherweise nicht oder nur sehr wenige.
Fast jeder im Unternehmen, vom Vorstandsvorsitzenden und CEO bis hin zu den untergeordneten Mitarbeitern, nutzt Excel. Was Sie mit Excel erstellen, können Sie ohne Kommunikationsbarrieren mit Ihren Führungskollegen synchronisieren. Auch wenn Sie komplexe Funktionen wie VBA verwenden, können Sie es einfach erklären.
Natürlich sind keine komplexen Entwicklungsszenarien erforderlich, sondern die tägliche Verarbeitung und Zusammenarbeit von Bürodaten. Excel ist praktischer als Python.
Wenn Sie Algorithmen ausführen und automatisierte Tools schreiben, ist Python auf jeden Fall geeignet.
3. Excel wurde in einigen Anwendungsszenarien verallgemeinert, was zu einer Pfadabhängigkeit führte.
Die meisten Menschen haben eine Pfadabhängigkeit von Excel. Excel gibt es schon seit Jahrzehnten und ist in allen Lebensbereichen weit verbreitet. Es hat eine große Menge an Codes, Formeln, Prozessen, Materialien usw. angesammelt. Es ist schwierig, über Nacht Alternativen zu finden.
Excel ist eine der erfolgreichsten Softwareprogramme der Welt. Microsoft beschäftigt jedes Jahr Tausende von Ingenieuren für die Entwicklung und Wartung von Excel und kapselt Excel in das praktischste Datentool für die tägliche Büroarbeit. Tatsächlich geht Microsoft davon aus, die Bedürfnisse von 95 % der Menschen zu erfüllen, und die restlichen 5 % können Java, Python und andere Tools so oft verwenden, wie sie möchten.
Je leistungsfähiger die Funktion ist, desto mehr sollten wir sie also nutzen, sondern auch die bestehenden Regeln, Erfahrungen und Marktbedingungen berücksichtigen, um die sinnvollste Wahl zu treffen.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es für die meisten Menschen normal ist, Excel anstelle von Python für die Datenanalyse zu verwenden.
Da einfache und effektive Dinge oft am beliebtesten sind, hat Python tatsächlich hart in diese Richtung gearbeitet und ich glaube, dass seine Zukunft äußerst rosig sein wird.
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