pythonexcel比較
A. python處理excel的優勢
1、Python可以處理比Excel更大的數據集；可以更容易地實現自動化分析；建立復雜的機器學習模型是很容易的。
2、與SPSS相比，SPSS是一種統計軟體，只適用於科學研究領域的實驗數據分析，不適合偏向於實際應用場景的數據分析；另一方面，Python可以處理復雜的數據邏輯，適合這些場景；
3、與R語言相比，Python只有一個機器學習庫——Sklearn，所有的機器學習方法都集中在這個庫中。但是，我們不知道R語言中有多少庫用於機器學習。R語言中的機器學習方法非常分散，很難掌握。
此外，Python用戶的數量正在上升，一些過去只使用R的人轉向Python，對一項正在上升的技術進行投資，因此未來將更加廣闊。
4、與以上工具相比，Python在機器學習、網路爬蟲和大數據分析方面更加得手。
因為Python有豐富的第三方庫，所以Python在數據分析方面可以處理問題很廣，從Excel更好的公式來計算，MATLAB善於科學計算，然後對這些分散R語言機器學習庫可以做事情，Python可以優雅平靜的臉。
但是，這些工具並不擅長的web爬蟲、大數據分析（結合Spark）和Python可以很好地完成。
B. excel和python哪個難學
excel 分應用和VBA編程，phthon本就是編程語言，對數據分析來說，excel足夠了，而且是最容易學習的數據處理與分析應用軟體，Python肯定比excel難學。
C. python對比兩張EXCEL表，將不同的數據生成新表
import pandas as pd
# 數據表 a
df1 = pd.read_excel('C:/Users/Jelly/Desktop/a.xlsx')['名稱']
# 數據表 b
df2 = pd.read_excel('C:/Users/Jelly/Desktop/b.xlsx')
# 篩選標記為2的名稱
df2 = df2[df2['標記'] == 2]['名稱']
# 數據表 a 轉換為列表
aList = list(df1)
# 表頭
columns = ['名稱']
cList = []
# 遍歷數據表 b
for k in df2:
# 判斷 標記為2的名稱是否在數據表中
if k not in aList:
# 輸出
print(k)
cList.append(k)
df3 = pd.DataFrame(cList, columns=columns)
# 保存新數據表
df3.to_excel('c.xlsx', index=0)
c
D. 一般的工作數據用excel處理還是python處理好
你好：一般的工作數據用office辦公軟體中的excel表格就可以完全解決，沒有必要使用python編程處理。由於python和excel兩種相比較而言，後者相對資料豐富、易學和容易掌握等有點，而python雖說容易學，但是畢竟還是一門編程語言，用途當然可以想像。為此，工作一般就是做簡單的運算、畫圖指標等，office軟體基本可以滿足需求。
E. python與excel的區別
excel是表格工具，適用於簡單數據處理，利用公式進行計算得出結果；python是編程環境下，除了處理數據還有很多功能，需要程序開發寫代碼的能力
F. 在數據分析方面，比起python，excel的局限性在哪
excel的vba很強大。學的深的話基本可以解決大部分數據處理問題！但是excel仍然有局限性
excel最多隻能處理1048576行。但是python沒有這個限制！
python連接資料庫並執行資料庫查詢比excel vba要方便的多！並且資料庫內表格行數常常會超過excel處理極限。
python使用pandas對特殊的文本數據進行定製化的解析。python對復雜邏輯的處理和對正則表達式的支持要強過vba。當然並不是vba不能實現，就是比較麻煩！
office正版要錢，python正版不要錢！
G. python和excel哪個好用
python是一種編程語言,excel是一個辦公軟體,八桿子打不著啊,沒有可比性
H. python 怎麼在excel裡面對比部分重復
import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook(r'文件路徑')
ws = wb['表名']
for row in range(1,ws.max_row):
name = ws['A%s'%(row)].value
if ws['B%s'%(row)].value is None:
print(name)
I. python處理excel的優勢有什麼
① 相比Excel，Python能夠處理更大的數據集;能夠更容易的實現自動化分析;能夠比較容易的建立復雜的機器學習模型;
② 相比spss，spss是個統計軟體，只適合在科學研究領域做實驗數據的分析，並不適合做偏向實際應用場景的數據的分析;而Python能夠處理復雜的數據邏輯，適合這些場景;
③ 相比R語言，Python的機器學習庫只有一個—sklearn，所有的機器學習方法都集中在這一個庫中，而R語言，我們並不清楚它到底有多少個用來做機器學習的庫，R語言中的機器學習方法是如此的分散，以至於很難掌握。而且Python的使用人數在不斷上升，有一些曾經只使用R的人在轉向Python，投入到一個呈現上升趨勢的技術中，未來才會更加寬廣。
④ 相比上述的幾個工具，Python在做機器學習，網路爬蟲，大數據分析時更加的得心應手。
因為Python擁有像海一樣豐富的第三方庫，所以Python在數據分析方面能夠處理的問題非常之廣，從Excel比較擅長的公式計算，數據透視分析，到MATLAB比較擅長的科學計算，再到R語言中那些零散的機器學習庫所能做的事情，Python都能優雅從容的面對。而這些工具不擅長的網路爬蟲，大數據分析(結合spark)，Python更是能夠出色的完成。
J. python比excel強在哪
python是一門編程語言，有很多用它寫出來的工具，也有直接對excel操作的python工具包。
excel只是個表格處理工具，雖然裡面也可以編程。
簡單來說excel能做到的python都能做到，但是excel不能很強大的編程，不能進行豐富邏輯處理，復雜的運算分析