推薦python

首先，我們先說說Excel 主要優點：

1)資料透視功能，一個數據透視表演變出10幾種報表，只需吹灰之力。易用性，一個新手，只要認真使用嚮導1-2小時就可以馬馬虎虎上路。

2)統計分析，其實包含在資料透視功能之中，但是非常獨特，常用的檢驗方式一鍵搞定。

3)圖表功能，這幾乎是Excel的獨門技能，其他程式只能望其項背而自殺。

4)高階篩選，這是Excel提供的高階查詢功能，而操作之簡單。

5)自動彙總功能，這個功能其他程式都有，但是Excel簡便靈活。

6)高階數學計算，卻只要一兩個函式輕鬆搞定。

其實，上面的內容有些廢話，但是為了文章的完整性還是寫上了，不過要想真正精通Excel，最高階就是用VBA語言自己寫宏，但是VBA作為一種程式語言也是十分難學，如果不寫VBA就需要一個一個的把資料錄入，然後一行行公式計算，最後再繪製圖表。不僅如此，由於Excel都是手動錄入，所以要反覆檢查有沒有錯誤，往往會耗費不少的時間。因此，Python就派上了用場。

批量出圖

除了整理資料，Python的批量出圖功能也很強大。

用Excel出圖需要不停的用滑鼠操作，而且非常容易出錯。

而用Python，只需要幾行程式碼輕鬆解決，特別是當工作重複度很高的時候，只要略微改動程式碼即可，大大的節省了時間，提高了完成效率。

資料視覺化

Python還可以自動生成資料可檢視。

利用Python強大的繪圖功能，資料匯入-分析-出結果

繪圖這個過程可以一次性完成，資料結果非常清晰直觀。

VBA能操作Excel，Python也可以。

和VBA相比，Python的本領更大，能幹的事更強，當然，學習和付出的成本相對也更多。而且Python是一門單獨的程式語言，它面向的使用者也不僅僅是Excel使用者。

而VBA是Excel內建的功能，在Excel中操作和使用也更簡單和方便。不需再安裝第三方軟體。而且，網上用VBA操作Excel的程式碼和資源更多，找到稍加修改就能使用。VBA的本領可能沒Python強，但操作Excel卻更專業。

那麼，倒底應該學什麼？

舉個例：你只想開小車上班，只需C照就行了，但你會去花更多精力學A照來開小車嗎？

這要看你的需求了，如果僅僅是操作EXCEL的話，VBA應該說操作方便簡單，還內嵌不需要搭載什麼東西，能實現的功能也比較全。

但是如果不光是操作EXCEL的話，資料還要分享到其他地方，那肯定是Pythen要功能更強大。

至於VBA執行15000行卡死，我覺得不會，執行時間長是正常的，我做過幾萬行的表，沒說會卡死，只是假死，你可以活動游標，這樣就不會感覺卡死了。執行效率的話肯定沒有Pythen高。

關鍵還是自己選擇。

其實兩者皆可，15000行資料來說，根本不算多，前面幾個回答都在推薦vba，這裡我重點介紹一下python是如何處理excel的，涉及xlrd/xlwt、openpyxl和pandas，感興趣的朋友可以嘗試一下：

基礎模組xlrd/xlwt

這是python比較基礎的2個excel處理庫，相信許多朋友都聽說或使用過，xlrd專門用於讀取excel資料，xlwt專門用於寫入excel資料，常見的工作表、行列、單元格等基本操作，這2個庫都可以輕鬆搞定，資料量比較多、記憶體不夠的情況下，可以先讀取一部分資料，處理完成後，再讀取下一部分資料，這樣電腦就不容易卡死，效率也能更高一些：

簡單易用openpyxl

這也是一個比較常用的python excel處理庫，和xlrd/xlwt一樣，openpyxl也可以輕鬆進行excel讀寫，支援按行按列讀取/刪除資料、單元格合併/拆分、插入圖表/圖片、呼叫函式/公式等基本操作，只不過僅相容xlsx/xlsm 2種格式，較早的xls讀寫會出錯，資料量比較多的情況下，也可先讀取一部分，處理一部分，迴圈遞迴，直到所有資料都處理完：

專業強大pandas

說起pandas，許多朋友應該非常熟悉，尤其是做資料分析和處理的，作為python一個強大、著名的資料分析庫，pandas可以輕鬆處理日常各種資料格式，包括txt、csv、excel、json、mysql等，只需簡單幾行程式碼即可快速完成資料的匯入和匯出，同時內建的資料格式提供了非常方便的資料處理，資料量多的情況下，可以按塊進行讀取，每次讀取固定大小的塊，處理完成後，再讀取下一個塊，直到所有資料都處理完：

目前，就分享這3個python excel處理庫吧，簡單易用的就是xlrd/xlwt、openpyxl，專業強大，也比較高效的就是pandas，只不過都需要一定python基礎才行，vba也行，但比較侷限，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。

首先，VBA與Python都是可以對Excel進行程式設計控制的。

在當下，學習Python相對於VBA，應用場景會更廣闊一些，很容易擴充套件到機器學習，影象處理，資料視覺化，時間序列，資料分析等應用當中。

對於Python處理Excel資料，不得不提典型的資料處理庫pandas.

其中的方法涉及到，多表拼接，合併，透視表，視覺化圖表，以及對大資料量的處理（千萬級）。

具體可參考以下案例：

①多表拼接實現1000萬條資料記錄彙總

https://www.toutiao.com/i6809389077578646028/

②Python處理時間序列常用方法彙總

https://www.toutiao.com/i6808906735865037319/

https://www.toutiao.com/i6813731029791015432/

④利用Python批次建立檔案/資料夾

https://www.toutiao.com/i6815322095312962055/

⑤Python 批次修改檔名

https://www.toutiao.com/i6815834857394930187/

⑥matplotlib-繪製精美的圖表

https://www.toutiao.com/i6816914689075708419/

一切順利，加油！

作為一個從會計轉行到程式設計師的人，Python、VBA都用過，目前工作上用得最多的是C#。

我可以明確告訴你處理Excel資料的話，VBA是首先。Python雖然也可以透過各種包去控制Excel，但是功能待完善，使用起來沒有某些機構說的那麼驚豔的。

再說一下VBA效率的事情，其實是可以最佳化的，告訴你一個線索，用二維陣列可以極大的提升資料處理效率。

如果你繼續學習是為了尋找下一份工作的話，應該去招聘網站找工作崗位的工作描述，看看哪個用的比較多，然後繼續學習。

如果你只是為了提升工作效率，給自己點技能樹的話，可以繼續往下看。

下面簡單介紹一下VBA、Python、VSTO和RPA的優缺點，以及他們最適合幹什麼。

VBA

VBA是Office系列自帶的宏語言，與Python、VSTO和RPA最大的優勢就是不需要單獨安裝IDE（整合開發環境），可以直接在Excel中編寫。

VBA比較適合一些不能自行在電腦上安裝軟體的老國企，因為不能自己裝軟體，所以沒得選。

VBA也比較適合非IT專業的人員入門程式設計，除了不需要單獨裝IDE以外，VBA在除錯的過程中是可以一邊除錯一邊修改程式碼的，雖然只能改斷點之後的程式碼，但是在日常學習中也已經比較方便了。藉助Excel工作簿，用VBA可以做到所見及所得，每一步操作都能呈現出來，對於不會的操作還可以錄製宏抄程式碼。稍微熟悉了之後，儘快學會用陣列，比直接操作Excel快很多，也更專業。

如果只是自己用的話，用Python開發會快很多，如果要分享給同事，把Python打包成exe也不是很難。或者應該一步到位用VSTO。

當然筆者也理解有的人學完VBA之後覺得夠用了，所以又把工作重心移回專業知識方面，沒有再深入學習其他技術。

VBA寫外掛夠用嗎？夠用了。適合嗎？不適合！

跟知乎某個回答一樣，寫外掛的人升職加薪去集團了，留下了一堆外掛，這些外掛有用嗎？真的有用。怎麼維護？VBA外掛還考慮維護？都搞不清楚遺留了多少檔案，好像整個部門各個崗位都有。如今要把各個崗位的資料上資料庫，這些VBA外掛每一個都躲不過去。

VBA第二大問題是安裝和引用稍微有點麻煩。安裝的時候需要在Excel中手動引入載入項，更新也需要自己去手寫更新檔案。引用別的功能基本是個殘廢，例如資料庫需要單獨安裝ODBC驅動。寫一個程式給別人用，最起碼的應該是減少使用成本。Excel載入項可能還好一點，步驟稍微多一些，也不是很複雜。Word載入項就比較糟心了，啟用的載入項必須放到預設路徑，或者調整預設路徑，否則每次開啟都得重新啟用。

Python

相比VBA，Python需要配置環境、裝IDE。對於非專業人士可能改個pip源都費勁。

Python的優勢是類庫比較豐富，語法很簡潔。例如資料處理中常用的Pandas庫，用dataframe資料結構處理資料就一個字——“爽”。用Pandas基本就可以告別For迴圈了。

Python適合做什麼？Python能做的有很多，工作中對資料的處理，都可以脫離Excel用Python來做。基本上除了Excel外掛之外，都可以用Python來處理。

如果你要給同事寫外掛，寫個Python程式是不大合適的，除去寫運算邏輯，可能還得畫窗體，最後打包成exe發給同事，然後運算完還要重新開啟Excel。這是一種比較割裂的使用體驗。

VSTO

VSTO是微軟做出來替代VBA的，這才是Excel外掛的正確開啟方式。有著宇宙最強IDE的Visual Studio的加持，開發體驗也很舒服。

VSTO就是為了做Office外掛而生的，包括自定義Excel模版也是它的強項，而且部分語法也與VBA比較類似，也可以參考錄製宏檔案。如果學完VBA的話，稍微加把勁兒把VSTO也學一學，還是很香的。

VSTO可以採用ClickOnce方式部署，更新很方便，連線資料庫的話直接nuget安裝包，使用體驗直接上了一個檔次。

VSTO比VBA的劣勢主要在三點：

1.對舊版本Office支援不好，不支援Office2007以前的版本。

2.需要.net framework環境。

3.網上的資源比較少，可能大多數人都止步於VBA了，畢竟又不是不能用。

寫在最後

VBA的優勢在於自帶IDE，可以直接使用；Python的優勢在於語法簡潔，適合資料處理；VSTO適合做Excel外掛，也就是所謂的二次開發

看用途選語言。根據實際需要。從紅樓夢中統計出主角名字出現次數，以柱狀圖顯示，把鳳姐，和王熙鳳都統計為王熙鳳。這就需要用python20行簡單程式碼搞定。如果，以A列排序，python也可以做，就不如用excel排序功能快捷。根據實際需要出發

“現在已經2022年了，放棄VBA這個語言吧孩子！！“

下面介紹幾種常用的python操作Excel的庫。

一、用pandas庫操作Excel

pandas是python中做資料清洗、資料處理、操作excel檔案最基礎最常用的庫。

官方文件：https://www.pypandas.cn/docs/getting_started/

沒廢話，直接講程式碼！

首先，匯入pandas庫，並給pandas起個別名pd，後面呼叫直接用pd就行，少些幾個字母，不是什麼高階操作，完全就是因為。。。我懶！

import pandas as pd

然後，用pandas讀取excel檔案：

df = pd.read_excel("檔名.xlsx")

1.1 查詢資料

查詢前三行：

df.head(3)

查詢最後三行：

df.tail(3)

二、用openpyxl庫操作Excel

如果你不僅想用python處理Excel資料，還想改變Excel的樣式：

如字型大小、字型顏色、單元格里增加下拉框、單元格設定顏色、填充顏色，甚至在Excel裡畫圖！

openpyxl是個不錯的選擇！

給excel增加下拉框的demo程式碼：

wb = Workbook() # 初始化workbook

ws = wb.active # 初始化sheet頁

ws.title = "IMPORT_SHEET1" # 設定標題

# 定義下拉框(發票型別、未產生電費原因)

dv1 = DataValidation(type="list", formula1=""分割單+發票影印件,16%專票+普通發票,16%專票,普通發票"", allow_blank=True)

dv2 = DataValidation(type="list", formula1=""原因1,原因2,原因3,原因4,原因5"", allow_blank=True)

dv1.error = "輸入值不存在於下拉框選項！" # 錯誤提示

dv2.error = "輸入值不存在於下拉框選項！" # 錯誤提示

dv1.errorTitle = "非法輸入提示" # 提示框標題

dv2.errorTitle = "非法輸入提示" # 提示框標題

dv1.prompt = "Please select from the list" # 提示語

dv2.prompt = "Please select from the list" # 提示語

dv1.promptTitle = "List Selection"

dv2.promptTitle = "List Selection"

ws.add_data_validation(dv1) # 新增下拉框

ws.add_data_validation(dv2) # 新增下拉框

column_fapiao_type = ("S3:S100000") # 指定列範圍

column_reason_type = ("X3:X100000") # 指定列範圍

dv1.add(column_fapiao_type)

dv2.add(column_reason_type)

wb.save("test99.xlsx") # 儲存檔案

給excel插入視覺化圖形的demo程式碼：

wb = openpyxl.load_workbook("test.xlsx") # 開啟excel檔案

ws1 = wb.worksheets[0] # 選擇第一個sheet頁

# ws1.title = "折線圖" # 給sheet頁命名

max_row = ws1.max_row # 最大行數

max_col = ws1.max_column # 最大列數

# 開始畫圖

chart = LineChart() # 初始化一個折線圖

chart.title = chart_title # 折線圖示題

chart.style = 13 # 折線的style

chart.x_axis.title = "月份" # 折線圖的x軸名稱

chart.y_axis.title = "數量" # 折線圖的y軸名稱

x_values = Reference(ws1, min_row=2, max_row=max_row, min_col=1, max_col=1) # x軸數值範圍

data_area = Reference(ws1, min_row=1, max_row=max_row, min_col=2, max_col=2) # 數值區域

chart.add_data(data_area, titles_from_data=True) # 給圖形新增資料

chart.set_categories(x_values) # 設定x軸

ws1.add_chart(chart, "A10") # 把圖形新增到sheet頁指定單元格

print("折線圖已新增")

wb.save("test2.xlsx") # 儲存excel檔案

三、用xlwt、xlrd庫操作Excel

xlwt，用來寫入excel檔案。我猜它的full name是：excel writer

xlrd，用來讀取excel檔案。我猜它的full name是：excel reader

他們只能用於讀寫2003版本以前的excel檔案，即檔案字尾是xls的。

# 初始化excel檔案

xls = xlwt.Workbook() # 初始化workbook

sheet = xls.add_sheet("商鋪資訊") # 新增sheet頁

# 設定字型格式

Font0 = xlwt.Font()

Font0.name = "Times New Roman" # 字型名稱

Font0.colour_index = 2

Font0.bold = True # 加粗

style0 = xlwt.XFStyle()

# 在指定單元格新增資料

sheet.write(0, 0, "商鋪名稱", style0)

sheet.write(0, 1, "商鋪連結", style0)

sheet.write(0, 2, "商鋪資質(保證金)", style0)

sheet.write(0, 3, "掌櫃", style0)

sheet.write(0, 4, "掌櫃聯絡方式", style0)

sheet.write(0, 5, "發貨時間", style0)

# 儲存檔案

xls.save("test.xls")

四、其他python庫

另外，除了以上三種常用python庫，還有xlutils、xlwings等庫，不再贅述。

碼字累了，下次接著寫。。

沒用過vba，聽說效能不太好處理excel資料，我用Python，處理百萬行資料，沒有問題，但如果在計算邏輯比較複雜的話，可能執行起來稍微慢一旦，但絕對不卡。