Excel函数：容易与其他Excel功能集成，如条件格式、图表、宏等。Python函数：可以与各种外部工具和系统集成，如数据库、Web服务、操作系统命令等。Python还支持自动化，可以编写脚本来自动化日常任务。学习曲线：Excel函数：对于熟悉Excel的用户来说，学习Excel函数相对简单。Python函数：需要学习语法和编程概念，...
为什么要用python去学数据分析呢? 性能优越：当Excel中的数据量很大时，工作簿的效率会大大降低。而Python通过优化算法和并行计算等技术，可以高效地处理大数据集，提高数据分析的速度和准确性。公式简化：Excel的单元格公式需要在一句里面写完，对于复杂的计算逻辑来说，理解和维护起来非常困难。而Python提供了丰富的控制结构和函数库，可以更加...
数据可视化 | Excel、Python、DataEase 对比 综上所述，Excel适用于快速简单的图表制作，Python则在大规模数据处理和高度定制需求下表现优异，而DataEase则在交互性和动态性方面有显著优势，适合需要进行探索性数据分析和可视化的场景。选择合适的工具取决于具体需求和技能水平，合理利用各自优势，能够提高数据可视化的效果与效率。
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...
Python**：作为“屠龙刀”，Python 是数据分析领域的利器，适用于多种场景。它拥有丰富的库，如 Pandas、NumPy 和 Scikit-learn，可进行数据清洗、预处理、分析和机器学习。对于复杂的业务逻辑和数据科学项目，Python 是首选语言。SQL**：作为“内功”，SQL 是数据分析的基础。它的作用在于高效地查询、...
