从Excel过渡到Python
许多公司现在从Excel过渡到Python,高层,通用编程语言由荷兰程序员Guido van Rossum。今天越来越多的软件开发者考虑Python值得更换工具Excel由于前者可以带来的好处。
总结
- 从Excel Python可能是正当的,因为后者的功能在执行复杂的计算和算法。
- Python是容易学习和掌握,与Excel,包括个性化的语言被称为VBA是复杂的掌握和执行。
- 从Excel过渡到Python使用户能够享受各种福利,如一个开源编码平台,许多志愿者,免费的图书馆。
用Excel和Python
Excel是一种常见的数据分析工具,它通常被用来进行分析在金融行业业务。然而,Excel往往是更复杂的,因为它需要vba的应用。Excel vba操作是复杂的,他们很难处理在处理多个操作在数据分析。
Python编程语言,提供了各种福利而Excel。它是一个开源的编程语言,许多贡献者志愿者提供定期更新和改善其功能的代码。
相反,Excel是一个付费的软件只提供程序更新那些购买应用程序,因此限制了它的使用。Python还带有各种各样的预装库,为开发者节省时间可能需要从头开始创建项目。
功能集成
一个好的数据分析软件应该能够与其他分析,又集成软件。Python适合这个描述,因为它与其他程序集成。用户可以导入和导出不同类型的文件格式为Python。
例如,Python是兼容的SQL语法,甚至可以运行它在其框架内环境和表中提取数据。Python环境也是高效的自动化任务,比如进口数据和分析数据写入Excel或CSV数据分析的功能。
从Excel过渡到Python可以从功能集成的角度来看是合理的。首先,Python是用户友好的,初学者和有经验的分析师都可以轻松地使用语言。Excel的使用VBA语言,它是一个个性化的平台,使用宏自动化数据分析的任务。
使用宏自动化任务更复杂的比Python环境中任务的自动化。也,Python可以很容易地与其他程序使它更适合集成数据分析。
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代码的兼容性
数据分析为重用代码可以存储脚本和进一步操作。Python代码是可再生的和兼容的,这使得它适合于进一步操纵其他贡献者独立运行项目。与使用Excel VBA语言,数据分析使用Python是清洁和提供更好的版本控制。
更好的是Python的一致性和准确性在代码的执行。其他用户可以复制原始代码还是经验顺利执行在同一水平上与原始代码。复制代码的能力使Python更有效率比Excel因为用户可以绕过初始编码过程和从一个已经开始运作框架。
可伸缩性和效率
数据科学家喜欢Python在Excel由于其能够处理大型数据集,以及合并机器学习和建模。处理大量的数据时,Excel Python相比需要更长的时间来完成计算。当数据被加载到两个项目同时,Excel将落后于Python,因为它不是用来处理大量数据。
此外,Excel需要更长的时间来导入数据中创建其他分析软件。它甚至可以慢时,导入到电子表格的数据量是巨大的。Python桥梁之间的差距,因为它是一种更有效的工具在不同的格式导入和导出数据,使它适合数据抓取。
Excel相比,Python是更好的处理数据管道、自动化任务,和执行复杂的计算。此外,它有一个宽的操作工具和库。
Python与擅长组织
Python是一种更有效的数据分析工具,复杂的计算和大量的数据。然而,比Python Excel整体仍然更受欢迎,人们大量的使用在金融分析。
在Excel并不适合处理大量的数据,它是一个更方便的工具,用于组织和小卷的数据需要简单的计算。Python,另一方面,比Excel更高效的组织处理大量数据时需要自动化在短期内产生效果。
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