本文目录一览：
- 1、python处理excel的优势是什么
- 2、如何用python提高读写excel表格的速度
- 3、python处理excel的优势有什么？
- 4、Python真的可以碾压excel吗？
- 5、学习Python对财务工作者有哪些用途?
python处理excel的优势是什么
在我们工作中往往需要处理大量的数据，因此Excel在我们工作中是一个必不可少的工具，不过，近期很多人开始用Python处理数据，那
么，大家为什么开始用Python了呢？Python辅助处理excel的有什么优点呢？
首先，我们先说说Excel 主要优点：
1)数据透视功能，一个数据透视表演变出10几种报表，只需吹灰之力。易用性，一个新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。
2)统计分析，其实包含在数据透视功能之中，但是非常独特，常用的检验方式一键搞定。
3)图表功能，这几乎是Excel的独门技能，其他程序只能望其项背而自杀。
4)高级筛选，这是Excel提供的高级查询功能，而操作之简单。
5)自动汇总功能，这个功能其他程序都有，但是Excel简便灵活。
6)高级数学计算，却只要一两个函数轻松搞定。
其实，上面的内容有些废话，但是为了文章的完整性还是写上了，不过要想真正精通Excel，最高端就是用VBA语言自己写宏，但是VBA
作为一种编程语言也是十分难学，如果不写VBA就需要一个一个的把数据录入，然后一行行公式计算，最后再绘制图表。不仅如此，由于
Excel都是手动录入，所以要反复检查有没有错误，往往会耗费不少的时间。因此，Python就派上了用场。
批量出图
除了整理数据，Python的批量出图功能也很强大。
用Excel出图需要不停的用鼠标操作，而且非常容易出错。
而用Python，只需要几行代码轻松解决，特别是当工作重复度很高的时候，只要略微改动代码即可，大大的节省了时间，提高了完成效率。
数据可视化
Python还可以自动生成数据可视图。
利用Python强大的绘图功能，数据导入-分析-出结果
绘图这个过程可以一次性完成，数据结果非常清晰直观。
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如何用python提高读写excel表格的速度
import
xlwt
f
=
xlwt.Workbook()
#创建工作簿
sheet1
=
f.add_sheet(u'sheet1',cell_overwrite_ok=True)
#创建sheet
l_=[1,2,3,4,5]
for
i
in
range(len(l_)):
sheet1.write(0,i,i)#表格的第一行开始写。第一列，第二列。。。。
#sheet1.write(0,0,start_date,set_style('Times
New
Roman',220,True))
f.save('text.xls')#保存文件
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。
Python真的可以碾压excel吗？
Python真的可以碾压excel。
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。
python有xlrd、xlwt、xlwings、xlutils、pandas等库可用于处理excel表格，pip install这些库就可以使用。
excel比Python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！
学习Python对财务工作者有哪些用途?
1、可以用来处理数据，进行更深层次的数据分析
会计财务都离不开和数据打交道，而且每天有大量重复性工作，所以学习Python最大的用处是：释放大部分人力对数据的处理，解放重复劳动性工作。
2、评估预算的时候，快速数据对比
学会python操作excel，然后可能学一学科学计算的第三方库就差不多了。
3、节约工作时间
学用编程的方式完成重复的工作，解放自己的时间，可以早点下班。工作用编程去做，python速度快效率高。
4、提高自己的核心竞争力
在财务信息化，电算化的趋势，有很多的新的技术出现，比如hr 机器人，财务机器人，智能审单机器人。
5、多一项谋生技能
掌握了一个技能工具，有了一种思维习惯。多了一种获取信息，处理信息的方式，面对问题多了一个选择。
