Python+Pandas가 일상 업무에서 Excel+VBA를 대체할 수 있나요?

Zhihu에 대한 인기 있는 질문이 있습니다. 일상 작업에서 Python+Pandas가 Excel+VBA를 대체할 수 있습니까?

제가 제안하는 바는 이 둘은 상호 보완적이며 누구도 다른 것을 대체할 수 없다는 것입니다.

복잡한 데이터 분석 및 마이닝에는 Python+Pandas를 사용하고, 일상적인 간단한 데이터 처리에는 Excel+VBA를 사용합니다.

데이터 처리 및 분석 기능의 관점에서 Python+Pandas는 확실히 Excel+VBA를 대체할 수 있으며 후자보다 훨씬 강력합니다.

하지만 편의성, 보급성, 시장 인지도 측면에서 여전히 직장에서는 Excel+VBA가 대체 불가능합니다.

엑셀은 대부분의 사람들의 사용 습관을 따르기 때문에 사용 비용이 저렴합니다.

Photoshop이 더욱 전문적인 사진을 제작할 수 있는 것처럼, 왜 대부분의 사람들은 자신의 사진을 자랑하기 위해 Meitu를 사용합니까? 원리는 동일합니다.

시장 수용의 관점에서 Python과 Excel에는 세 가지 차이점이 있습니다.

여기서 제가 말하는 것은 단점이 아니라 차이점이라는 점을 참고하세요. 다양한 종류의 사물에는 장단점을 비교할 수 있는 방법이 없기 때문입니다.

1. Python의 학습 임계값은 상대적으로 높습니다.

Python은 프로그래밍 언어 중에서 시작하기 가장 쉽지만 여전히 변수, 함수, 논리문, 클래스, 스레드 프로세스를 이해해야 하는 프로그래밍 언어입니다. 등 프로그래밍 지식, IT 전공자가 아닌 대부분의 사람들에게는 학습 임계 값이 상당히 높습니다.

그리고 Python 데이터 분석을 배우는 것은 Python 구문 자체를 배우는 것뿐만 아니라 Pandas, Numpy, Matplotlib, SKlearn 등 다양한 데이터 과학 라이브러리도 배워야 합니다. 대부분의 데이터 처리 기능이 패키지에 포함되어 있기 때문입니다. 이 도서관들.

많은 라이브러리는 Python 자체보다 배우기 쉽지 않습니다. 왜냐하면 이러한 대규모 라이브러리의 생태학은 매우 복잡하기 때문입니다. 예를 들어, Pandas에는 Excel의 기본 코드로 데이터 분석을 수행하는 것처럼 최소한 수천 개의 함수 메서드와 수많은 매개 변수 및 논리가 있습니다.

그래서 Python은 복잡성이 높고 반복이 많으며 데이터 양이 많은 시나리오를 처리하는 데 능숙합니다.

엑셀은 어떻습니까? 컴퓨터에 대해 아는 거의 대부분의 사람들은 임계값이 0인 상태에서 사용할 수 있거나 단순히 몇 가지 튜토리얼만 시청하면 데이터 처리를 위한 기능과 피벗 테이블을 사용할 수 있으며 초보 수준 학습 비용은 매우 낮습니다.

물론 고급 운영과 VBA도 공부하는 데 시간이 필요합니다.

2. Python을 사용하는 데 드는 비용은 상대적으로 높습니다.

앞서 언급했듯이 Python은 Excel과 같은 그래픽 인터페이스 소프트웨어와는 달리 결함 없이 즉시 사용할 수 있습니다.

Python은 Excel보다 사용하기가 조금 더 까다롭습니다. Python에는 환경 구성, 종속성 및 구문 형식이 포함되어 있기 때문에 코드를 성공적으로 실행하고 동료의 컴퓨터로 전송하면 버그가 나타날 수 있습니다. 비교적 엄격합니다. 문제가 발생하면 오류가 보고됩니다.

너무 많은 Python 학습자가 설치 및 구성, 버그 처리를 멈추고 데이터 분석을 수행하기 전에 포기할 것입니다.

Excel의 경우 이러한 문제가 존재하지 않거나 거의 없을 수 있습니다.

회장, CEO부터 부하 직원까지 회사의 거의 모든 사람들이 Excel을 사용하고 있습니다. 엑셀로 작성한 내용은 VBA 등 복잡한 기능을 사용해도 쉽게 설명할 수 있어 경영진 동료들과 소통할 수 있습니다.

물론 여기에는 복잡한 개발 시나리오가 없으며 단지 일상적인 사무실 데이터 처리 및 공동 작업이 Python보다 더 실용적입니다.

알고리즘을 실행하고 자동화 도구를 작성하는 경우 Python이 확실히 적합합니다.

3. Excel은 일부 응용 프로그램 시나리오에서 일반화되어 경로 의존성을 초래합니다.

대부분의 사람들은 Excel에 대한 경로 의존성을 가지고 있습니다. Excel은 수십 년 동안 존재해 왔으며 각계각층에서 널리 사용되어 왔습니다. 엄청난 양의 코드, 공식, 프로세스, 재료 등이 축적되어 있어 하룻밤 사이에 대안을 찾기가 어렵습니다.

Excel은 세계에서 가장 성공적인 소프트웨어 중 하나입니다. Microsoft는 매년 수천 명의 엔지니어를 고용하여 Excel을 개발 및 유지 관리하고 Excel을 일상 업무에 가장 편리한 데이터 도구로 캡슐화합니다. 실제로 마이크로소프트가 고려하는 것은 95%의 사람들의 요구를 충족시키고, 나머지 5%는 자바, 파이썬 및 기타 도구를 원하는 만큼 사용할 수 있다는 것입니다.

그래서 기능이 강력할수록 더 많이 사용해야 한다는 것이 아니라 기존 규칙, 경험, 시장 상황을 고려하여 가장 합리적인 선택을 하라는 것입니다.

요약

결론적으로 대부분의 사람들이 데이터 분석을 위해 Python 대신 Excel을 사용하는 것이 일반적입니다.

간단하고 효과적인 것이 가장 인기가 많기 때문에 Python은 실제로 이 방향으로 열심히 노력해 왔으며 그 미래는 매우 밝을 것이라고 믿습니다.

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