Python + Pandas は日常業務において Excel + VBA を置き換えることができますか?

Zhihu にはよくある質問があります: Python Pandas は日常業務で Excel VBA を置き換えることはできますか?

私の提案は、 2 つは補完的であり、どちらか一方が他方を置き換えることはありません。

複雑なデータ分析とマイニングには Python Pandas を使用し、日常の単純なデータ処理には Excel VBA を使用します。

データ処理および分析機能の観点から見ると、Python Pandas は Excel VBA を確実に置き換えることができ、後者よりもはるかに強力です。

しかし、利便性、普及、市場認知の観点から見ると、Excel VBA は依然として職場において不可欠なものです。

Excel はほとんどの人の使用習慣に適合しているため、使用コストが低くなります。

Photoshop でよりプロフェッショナルな写真を作成できるのと同じように、なぜほとんどの人が Meitu Xiuxiu を使用するのでしょうか?原理は同じです。

市場に受け入れられるという観点から見ると、Python と Excel には 3 つの違いがあります。

ここで話しているのは違いであり、欠点ではないことに注意してください。異なる種類のものの長所と短所を比較する方法がないためです。

1. Python の学習の敷居は比較的高い

Python はプログラミング言語の中で最も簡単に始められますが、それでも十分な学習が必要なプログラミング言語です。理解する IT 専攻以外のほとんどの学生にとって、変数、関数、論理ステートメント、クラス、スレッド プロセスなどのプログラミング知識の学習の敷居は非常に高いです。

そして、Python データ分析を学ぶことは、Python 構文そのものを学ぶことだけではなく、Pandas、Numpy、Matplotlib などのさまざまなデータ サイエンス ライブラリも学ぶ必要があります。 、SKlearn など。ほとんどのデータ処理関数がこれらのライブラリにラップされているためです。

大規模なライブラリの生態は非常に複雑であるため、多くのライブラリは Python 自体よりも学習が簡単ではありません。たとえば、Pandas には、Excel の基礎となるコードでデータ分析を行うのと同じように、少なくとも数千の関数メソッドと無数のパラメーターとロジックがあります。

つまり、Python は、複雑さ、反復性、および大量のデータを含むシナリオの処理に優れています。

#Excel についてはどうですか?コンピューターについてある程度の知識があるほとんどの人は、ゼロ閾値でコンピューターを使用できるか、いくつかのチュートリアルを見るだけでデータ処理に関数やピボット テーブルを使用できるため、入門レベルの学習コストは非常に低くなります。

もちろん、高度な操作や VBA も勉強する時間が必要です。

#2. Python の使用コストは比較的高いです

前述したように、Python は Excel のようなグラフィカルなツールではありません。インターフェイス ソフトウェア。すぐに使用できます。何も起こりません。

Python は Excel よりも使用するのが面倒です。コードを正常に実行して同僚のコンピュータに転送すると、Python には環境設定や依存関係が含まれるため、バグが発生する可能性があります。 , 構文形式が比較的異なるため、厳密には、エラーがある場合はエラーが報告されます。

非常に多くの Python 学習者は、インストールと構成、バグ処理で止まり、データ分析を実行する前に諦めてしまいます。

Excel の場合、これらの問題は存在しないか、ごくわずかである可能性があります。

会長兼 CEO から下級社員に至るまで、社内のほぼ全員が Excel を使用しています。 Excelで作成した内容は、コミュニケーションの壁なくリーダーの同僚に同期でき、VBAなどの複雑な関数を使用しても簡単に説明できます。

もちろん、これには複雑な開発シナリオは含まれておらず、日常的なオフィス データの処理とコラボレーションだけが必要ですが、Excel は Python よりも実用的です。

アルゴリズムを実行し、自動ツールを作成する場合は、Python が間違いなく適しています。

3. Excel は一部のアプリケーション シナリオで一般化されており、その結果パス依存が生じています

ほとんどの人は Excel にパス依存を持っています。 Excel は何十年も前から存在し、あらゆる分野で広く使用されており、大量のコード、数式、プロセス、マテリアルなどが蓄積されており、代替品を一夜にして見つけるのは困難です。

Excel は、世界で最も成功しているソフトウェアの 1 つです。Microsoft は毎年、Excel の開発と保守のために何千人ものエンジニアを雇用し、Excel を日常の事務作業に最も便利なデータ ツールにカプセル化しています。実際、Microsoft が考慮しているのは、95% の人々のニーズを満たすことであり、残りの 5% は Java、Python、その他のツールを好きなだけ使用できるということです。

つまり、機能が強力であればあるほど、それをより多く使用する必要があるという意味ではありませんが、最大限に活用するには、既存のルール、経験、市場の状況も考慮に入れる必要があります。適切な選択。

概要

要約すると、ほとんどの人はデータ分析に Python ではなく Excel を使用するのが一般的です。

シンプルで効果的なものが最も人気があるため、Python は実際にこの方向に熱心に取り組んできており、その未来は非常に明るいと信じています。

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