pythonexcel比较
A. python处理excel的优势
1、Python可以处理比Excel更大的数据集；可以更容易地实现自动化分析；建立复杂的机器学习模型是很容易的。
2、与SPSS相比，SPSS是一种统计软件，只适用于科学研究领域的实验数据分析，不适合偏向于实际应用场景的数据分析；另一方面，Python可以处理复杂的数据逻辑，适合这些场景；
3、与R语言相比，Python只有一个机器学习库——Sklearn，所有的机器学习方法都集中在这个库中。但是，我们不知道R语言中有多少库用于机器学习。R语言中的机器学习方法非常分散，很难掌握。
此外，Python用户的数量正在上升，一些过去只使用R的人转向Python，对一项正在上升的技术进行投资，因此未来将更加广阔。
4、与以上工具相比，Python在机器学习、网络爬虫和大数据分析方面更加得手。
因为Python有丰富的第三方库，所以Python在数据分析方面可以处理问题很广，从Excel更好的公式来计算，MATLAB善于科学计算，然后对这些分散R语言机器学习库可以做事情，Python可以优雅平静的脸。
但是，这些工具并不擅长的web爬虫、大数据分析（结合Spark）和Python可以很好地完成。
B. excel和python哪个难学
excel 分应用和VBA编程，phthon本就是编程语言，对数据分析来说，excel足够了，而且是最容易学习的数据处理与分析应用软件，Python肯定比excel难学。
C. python对比两张EXCEL表，将不同的数据生成新表
import pandas as pd
# 数据表 a
df1 = pd.read_excel('C:/Users/Jelly/Desktop/a.xlsx')['名称']
# 数据表 b
df2 = pd.read_excel('C:/Users/Jelly/Desktop/b.xlsx')
# 筛选标记为2的名称
df2 = df2[df2['标记'] == 2]['名称']
# 数据表 a 转换为列表
aList = list(df1)
# 表头
columns = ['名称']
cList = []
# 遍历数据表 b
for k in df2:
# 判断 标记为2的名称是否在数据表中
if k not in aList:
# 输出
print(k)
cList.append(k)
df3 = pd.DataFrame(cList, columns=columns)
# 保存新数据表
df3.to_excel('c.xlsx', index=0)
c
D. 一般的工作数据用excel处理还是python处理好
你好：一般的工作数据用office办公软件中的excel表格就可以完全解决，没有必要使用python编程处理。由于python和excel两种相比较而言，后者相对资料丰富、易学和容易掌握等有点，而python虽说容易学，但是毕竟还是一门编程语言，用途当然可以想象。为此，工作一般就是做简单的运算、画图指标等，office软件基本可以满足需求。
E. python与excel的区别
excel是表格工具，适用于简单数据处理，利用公式进行计算得出结果；python是编程环境下，除了处理数据还有很多功能，需要程序开发写代码的能力
F. 在数据分析方面，比起python，excel的局限性在哪
excel的vba很强大。学的深的话基本可以解决大部分数据处理问题！但是excel仍然有局限性
excel最多只能处理1048576行。但是python没有这个限制！
python连接数据库并执行数据库查询比excel vba要方便的多！并且数据库内表格行数常常会超过excel处理极限。
python使用pandas对特殊的文本数据进行定制化的解析。python对复杂逻辑的处理和对正则表达式的支持要强过vba。当然并不是vba不能实现，就是比较麻烦！
office正版要钱，python正版不要钱！
G. python和excel哪个好用
python是一种编程语言,excel是一个办公软件,八杆子打不着啊,没有可比性
H. python 怎么在excel里面对比部分重复
import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook(r'文件路径')
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处理excel的优势有什么
① 相比Excel，Python能够处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型;
② 相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析;而Python能够处理复杂的数据逻辑，适合这些场景;
③ 相比R语言，Python的机器学习库只有一个—sklearn，所有的机器学习方法都集中在这一个库中，而R语言，我们并不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库，R语言中的机器学习方法是如此的分散，以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升，有一些曾经只使用R的人在转向Python，投入到一个呈现上升趋势的技术中，未来才会更加宽广。
④ 相比上述的几个工具，Python在做机器学习，网络爬虫，大数据分析时更加的得心应手。
因为Python拥有像海一样丰富的第三方库，所以Python在数据分析方面能够处理的问题非常之广，从Excel比较擅长的公式计算，数据透视分析，到MATLAB比较擅长的科学计算，再到R语言中那些零散的机器学习库所能做的事情，Python都能优雅从容的面对。而这些工具不擅长的网络爬虫，大数据分析(结合spark)，Python更是能够出色的完成。
J. python比excel强在哪
python是一门编程语言，有很多用它写出来的工具，也有直接对excel操作的python工具包。
excel只是个表格处理工具，虽然里面也可以编程。
简单来说excel能做到的python都能做到，但是excel不能很强大的编程，不能进行丰富逻辑处理，复杂的运算分析