操控excel,選擇Python還是vba？對(duì)于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒有分割，計(jì)算機(jī)配置不高時(shí)，會(huì)出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒有釋放，電腦也

操控excel,選擇Python還是vba？

對(duì)于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒有分割，計(jì)算機(jī)配置不高時(shí)，會(huì)出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒有釋放，電腦也會(huì)多用一卡通。VBA一般啟動(dòng)兩個(gè)CPU核進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，運(yùn)算效率較低?，F(xiàn)在微軟已經(jīng)停止了VBA的更新，建議大家學(xué)習(xí)python更方便。如果只操作excel，兩種學(xué)習(xí)難度相差不大，但是Python會(huì)有更好的發(fā)展空間

還有一種更方便的方法，那就是使用power Bi的三個(gè)組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使用power query進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使用PowerPivot進(jìn)行分析查看的優(yōu)勢(shì)數(shù)據(jù)可視化是指學(xué)習(xí)周期短，數(shù)據(jù)可以自動(dòng)刷新，啟動(dòng)時(shí)間相對(duì)較快。使用這種方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。當(dāng)然，為了能持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間，還是比較推薦學(xué)習(xí)python的，不過起步時(shí)間會(huì)比較長(zhǎng)

使用python熊貓庫，十行代碼。

建議安裝Anaconda或使用PIP install panda直接安裝panda。

合并工作表數(shù)據(jù)，遍歷每個(gè)工作表頁面，并使用concat函數(shù)合并所有工作表數(shù)據(jù)。

重復(fù)數(shù)據(jù)消除，使用drop Duplicate（）函數(shù)刪除重復(fù)數(shù)據(jù)。

要寫入合并結(jié)果，請(qǐng)使用uExecl（）寫入合并結(jié)果。

希望以上分享能對(duì)您有所幫助。歡迎評(píng)論和留言。

Python編程中，如何實(shí)現(xiàn)將Excel文件中多個(gè)工作表合并為一個(gè)工作表？

Python有相關(guān)的功能模塊，檢查相應(yīng)的指令，并按規(guī)定操作。下面是從Excel導(dǎo)入CVS文件的示例代碼：import panda as pdimport numpy as npimportmatplotlib.pyplot文件作為PLT%Matplotlib inline從集合導(dǎo)入計(jì)數(shù)器讀取CVS文件數(shù)據(jù)=pd.readcsv（“/”數(shù)據(jù)集/國(guó)家名稱.csv") 數(shù)據(jù)頭（）讀取excel文件數(shù)據(jù)=pd.readexcel（”/dataset/國(guó)家名稱.xlsx", header=0，encoding=“UTF-8”）

如何優(yōu)雅地將dat，txt或者excel文件導(dǎo)入python？

下面使用Python將99乘法表寫入excel

運(yùn)行后，代碼文件所在的文件夾將有一個(gè)額外的“99乘法表”excel，如下圖所示：

打印結(jié)果如下圖所示：

運(yùn)行后，文件夾中將出現(xiàn)另一個(gè)“99乘法表修訂版”excel。內(nèi)容如下：