操控excel,選擇Python還是vba？數(shù)據(jù)量大更建議用Python，vba一般都是將數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存中，當(dāng)數(shù)據(jù)不拆分電腦配置又不高，就會(huì)顯得比較卡，數(shù)據(jù)處理完畢后，不釋放下內(nèi)存電腦用起來也會(huì)比較卡

操控excel,選擇Python還是vba？

數(shù)據(jù)量大更建議用Python，vba一般都是將數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存中，當(dāng)數(shù)據(jù)不拆分電腦配置又不高，就會(huì)顯得比較卡，數(shù)據(jù)處理完畢后，不釋放下內(nèi)存電腦用起來也會(huì)比較卡，vba一般只會(huì)啟動(dòng)2個(gè)cpu核心進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，運(yùn)算效率也比較低，現(xiàn)在微軟已經(jīng)停止對(duì)vba的更新，更建議學(xué)習(xí)Python，如果只是操作excel，這兩個(gè)學(xué)習(xí)難度差別不大，但是Python發(fā)展空間會(huì)更好

還有一種更加便捷的方法，就是使用power bi的三大組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使用power query進(jìn)行數(shù)處理，powerpivot進(jìn)行分析，power view進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，優(yōu)點(diǎn)就是學(xué)習(xí)周期短，數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)刷新，上手比較快，使用這個(gè)方法，效率可能會(huì)比excel快一些，但是速度仍然不及python，當(dāng)然了為了長(zhǎng)久可持續(xù)更建議學(xué)習(xí)Python，但是上手周期會(huì)比較長(zhǎng)

用C語言將excel某一列輸出到TXT？

　　C語言不能直接把數(shù)據(jù)導(dǎo)入到c語言中去，執(zhí)行相當(dāng)困難，因?yàn)閑xcel沒有c語言接口。

所以，采用先將數(shù)據(jù)粘貼到txt文本文檔里面，然后導(dǎo)入c語言中。

實(shí)現(xiàn)的方法過程:

將excel先保存成txt文件(也可以把某一列先提前復(fù)制出來，只把那一列復(fù)制到txt文檔里面)。[打開excel之后，選擇需要的那列點(diǎn)擊復(fù)制，如圖所示，然后粘貼到文本文檔里面]

通過c語言對(duì)txt文件進(jìn)行讀取數(shù)據(jù)操作。

下面列舉出c語言操控文本的代碼：

#include

c語言編程處理excel文件數(shù)據(jù)，求相關(guān)系數(shù)？

相關(guān)系數(shù)是描述兩個(gè)測(cè)量值變量之間的離散程度的指標(biāo)。用于判斷兩個(gè)測(cè)量值變量的變化是否相關(guān)。

C語言讀取excel文件的數(shù)據(jù)？

1.方法一：采用OleDB讀取EXCEL文件： 把EXCEL文件當(dāng)做一個(gè)數(shù)據(jù)源來進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀取操作，實(shí)例如下： 對(duì)于EXCEL中的表即sheet([sheet1$])如果不是固定的可以使用下面的方法得到 在使用ImportRow后newds內(nèi)有值，但不能更新到Excel中因?yàn)樗袑?dǎo)入行的3.方法三：將EXCEL文件轉(zhuǎn)化成CSV（逗號(hào)分隔）的文件，用文件流讀取(等價(jià)就是讀取一個(gè)txt文本文件)。 先引用命名空間:using System.Text和using System.IO