推荐学习书目
› Learn Python the Hard Way
Python Sites
› PyPI - Python Package Index
› http://diveintopython.org/toc/index.html
› Pocoo
值得关注的项目
› PyPy
› Celery
› Jinja2
› Read the Docs
› gevent
› pyenv
› virtualenv
› Stackless Python
› Beautiful Soup
› 结巴中文分词
› Green Unicorn
› Sentry
› Shovel
› Pyflakes
› pytest
Python 编程
› pep8 Checker
Styles
› PEP 8
› Google Python Style Guide
› Code Style from The Hitchhiker's Guide
这是一个创建于 2104 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
 |
1
Tink 2019-02-23 01:46:05 +08:00 via iPhone
处理数据？啥数据？
|
 |
2
lithiumii 2019-02-23 01:49:14 +08:00
看你要干什么，以及有多熟练。不过稍微大一点的数据（几百行 * 几百列），Excel 就得开一会儿了吧。真·大数据 Excel 完全做不了。
|
 |
3
flynaj 2019-02-23 01:50:02 +08:00 via Android  1
Python 快，因为它不回显
|
 |
4
dartabe 2019-02-23 02:57:23 +08:00
ctrl + f 算不算 hash 表？ :)
|
 |
5
xupefei 2019-02-23 04:44:41 +08:00
@lithiumii #2 几百行几百列基本上是瞬开的。不要太小看 Excel 了…
硬件配置足够的情况下 Excel 能可视化处理几万行的数据，如果用 PowerBI 扩展，Excel 能搞定上百万行的数据分析。微软自己就演示过用 PowerBI 可视化分析千亿行数据。 |
 |
6
youthfire 2019-02-23 08:16:31 +08:00 via iPhone
都用，完全取决于数量级
|
 |
7
luozic 2019-02-23 08:25:31 +08:00 via iPhone
python 的方案软件便宜，库多，可以挂到 spark numpy 等上面玩，excel 主要是可视化编辑和操作 傻瓜点，不过现在 python 也有 jypter 了。有代码经验上 python，没有的出钱上 powerBI+Excel
|
 |
8
congeec 2019-02-23 08:38:50 +08:00
什么酸快？人的时间还是机器的时间？
|
 |
9
Les1ie 2019-02-23 09:29:17 +08:00
看数据量吧， 以前用 pandas 导出来的几万行的 xls, excel 处理起来有点费力， 但是 pandas 处理起来感觉还挺流畅的。
不过还是要看具体的需求，遇到过好几次了，需要花点时间才能写出来的脚本，excel 里面点点点两分钟就搞定。Excel 很多功能是提前写好了的，只需要点点点就行，另外要给透视表要给透视表一个好评，用起来太方便了 :) |
 |
10
lhx2008 2019-02-23 09:43:38 +08:00 via Android
excel 计算可以利用多核资源的，一点都不慢，只是数据量有上限
|
 |
11
Nasei 2019-02-23 09:54:42 +08:00
@lithiumii
我见过组里的汽车网络工程师用 excel 收集汽车路试过程中的数据, 几个小时下来一堆 excel, 一个 excel 好几百兆, 然后打开套模板出好几个数据统计图表, 就普通的台式机上, 处理起来一点不慢 |
 |
12
loading 2019-02-23 09:59:22 +08:00
不说场景其实没啥好对比的，excel 能调用 vba 然后调其他语言，python 就更不用说了。
|
 |
13
kiwi95 2019-02-23 10:14:41 +08:00 via Android
比速度，Python 基本都是输
|
 |
14
yanchao7511461 2019-02-23 10:28:45 +08:00
这比较的让我匪夷所思
|
 |
16
hakono 2019-02-23 11:13:11 +08:00 via Android 3
搞不懂处理数据方面你们为什么一定要把 excel 和 python 彻底对立起来比较呢？
excel 的可视化展现和操作是 Python 根本比不了的 而 python 利用 numpy 等库做数据操作的便利性也是 excel 没法简单提供的（ vba 那玩意太操蛋了） 所以其实结论很简单，只需要将 excel 和 Python 结合起来就行了。方法是通过 excel 的 com 接口，python 调用 excel 接口直接读取操作 excel 上的数据进行计算，然后再用 excel 做数据展现（ excel 内置的 vba 就是通过调用 excel 但 com 接口完成各种功能的）相当于 excel 只是个 gui 了（这方法可不是 python 读写 xlsx 文件那种低效率套路） https://www.xlwings.org 这个库是有人封装好的 com 接口库，调用起来非常方便 可以看看介绍了解下 |
 |
17
yellowtail OP @hakono 只是好奇，假如我问 C 语言和 python 哪个快估计没人说看情况了，就直接说 C。 因为国内很多机构用 excel 来计算期权价值，算是 python 的对手盘，所以想知道大概怎么回事
|
|
18
hakono 2019-02-23 12:56:08 +08:00
@yellowtail 主要是不明确范围的讨论下没人能简单下结论。比如限定好范围：c 语言和 python 哪个“快”（一般都理解成执行速度的快，而不是开发速度的快），那很轻松就能得到结论是 c
而单纯抛出个 excel 和 python 数据处理的话，就没那么简单了。因为你提数据处理，不光光是只有计算，数据读取，数据测试，可视化等等。每个方面 excel 和 python 都有不同的用处。比如用数据做不复杂的图表的话我当然选择 excel 而不是 matplotlib。我想轻松展现计算的数据，python 虽然可月 print 或者用 pandas 但依旧没有 excel 这样直接展现出来直观。 所以我提到的 xlwings 是个很好的库 打开 excel 和 python，直接一句 xw.Range("A1:A10").value 就能读取操作 excel 界面上的数据。 而且这个库还能在 excel 里嵌入 python python 专职数据计算，excel 负责展现，就是这样…… |
 |
19
shange123 2019-02-23 16:47:08 +08:00
肯定 python 啊，现在数据分析，数据处理都用 python
|
 |
20
Torpedo 2019-02-23 16:48:43 +08:00 via Android
看你熟悉哪个
|
 |
21
zea 2019-02-23 18:12:34 +08:00 via Android
为嘛不用 matlab/octave
|
 |
22
Ginson 2019-02-23 18:21:59 +08:00
Excel 处理几十万级的 vlookup 就慢得不行了，所以我专门整了个 Python 脚本来处理类 vlookup 问题
|
 |
24
anguiao 2019-02-23 20:08:35 +08:00
我记得微软以前好像说过打算在 Excel 里面添加 Python，不知道后来为什么鸽了。
|
 |
25
JCZ2MkKb5S8ZX9pq 2019-02-23 21:06:50 +08:00
小东西用 excel 比较便利，可以利用 excel 作为数据输入的 GUI。
给客户演示及导出，大多数情况下也是 excel 比较便利。 但如果复杂查询，关联，Excel 里数组公式套多一点，明显就不大行了，还是要上数据库。 Excel 有概率崩，py/pandas/数据库更稳妥点。 |
 |
26
snw 2019-02-24 13:55:10 +08:00
@anguiao
往 Excel 里添加 Python 只是用户提的愿望，然而微软已经大笔投资了 javascript/typescript，所以估计官方不会提供 Python 支持。 MS Office 已经提供了 javascript api https://docs.microsoft.com/en-us/office/dev/add-ins/reference/javascript-api-for-office 预览版已经支持 javascript 自定义公式和插件（虽然第一时间就被用于挖矿了 233 ） https://docs.microsoft.com/en-us/office/dev/add-ins/excel/custom-functions-overview |
|
27
snw 2019-02-24 14:05:19 +08:00
@lithiumii
对于没有格式的数据，Excel 半分钟足够打开十几万行×二三十列的数据。 Excel 慢的最主要原因是单元格格式太多，其他原因比如使用旧格式(.xlsx 和.xlsb 格式体积和读写速度都比.xls 好得多），用了太多插件，VBA 大量操作单元格时没暂停刷新，咖喱味的代码等等。 |
 |
28
hunter2015 2019-02-24 15:42:19 +08:00
当然是 excel 了，这还用问
|
 |
29
xpresslink 2019-02-25 12:58:26 +08:00
楼主详细定义一下“处理”二字的内涵和外延不然真心没法回答。
|
|
30
yellowtail OP @xpresslink 就是最简单的处理吧，计算关系得到结果
|
|
31
xpresslink 2019-02-26 18:16:07 +08:00
@yellowtail 你说的等于没说。
其实这两个东西没有什么可比性，就跟比较跑车和高铁拉客哪个更好一样。 EXCEL 的强大在于可视化的操纵小量数据做简单处理的便捷性。几十万条以上数据基本上就没有可用性了。 python 的强大在于撸个尝试性的代码可用的库多简洁省事儿，再复杂的逻辑再大的数据量也不是问题。 |
|
32
yellowtail OP @xpresslink 哎 我说的就是计算。
|
Select Language