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，為了長期的可持續(xù)發(fā)展，建議大家學(xué)習(xí)python，但起步時(shí)間會(huì)比較長

~]熊貓。閱讀1環(huán)境準(zhǔn)備：A.右擊桌面，選擇“在終端中打開”，打開終端。b、 在彈出終端的Python解釋器中輸入[IPython]，如圖1所示。

2. 導(dǎo)入所需包：導(dǎo)入實(shí)驗(yàn)中常用的python包。如圖2所示。

3. 熊貓數(shù)據(jù)寫入CSV文件：將創(chuàng)建的數(shù)據(jù)寫入/opt/births1880.CSV文件。4Panda讀取CSV中的數(shù)據(jù)。Panda是Python的下一個(gè)開源數(shù)據(jù)分析庫。它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)大大簡化了數(shù)據(jù)分析過程中的一些繁瑣操作。Dataframe是一個(gè)多維表，您可以把它想象成一個(gè)excel表或SQL表。上一篇文章介紹了如何從各種數(shù)據(jù)源將原始數(shù)據(jù)加載到dataframe中。此文件描述如何將dataframe中處理的數(shù)據(jù)寫入文件和數(shù)據(jù)庫。資源

介紹panda并使用panda下的readucsv方法，讀取CSV文件，參數(shù)是文件的路徑，它是一個(gè)相對(duì)路徑，是相對(duì)于當(dāng)前工作目錄的，那么如何知道當(dāng)前工作目錄呢？使用操作系統(tǒng)getcwd（）方法在讀取前三個(gè)工作目錄后，獲取當(dāng)前工作目錄的數(shù)據(jù)，檢查讀取是否正確，是否有明顯的亂碼，是什么問題？我們需要設(shè)置參數(shù)編碼，即編碼方法。如果不設(shè)置編碼方法，則默認(rèn)值為utf8?，F(xiàn)在CSV文件是GBK編碼的，所以我們需要使用encoding=“GBK”我的編輯器是eric4。請注意，eric4默認(rèn)情況下不支持中文。如果要顯示中文，前提是要設(shè)置正確的編碼，并在參數(shù)設(shè)置中將其設(shè)置為utf8返回熊貓，我們可以在打開數(shù)據(jù)時(shí)有更多的選項(xiàng)來設(shè)置操作：

pandas讀取和寫入excel，csv太慢怎么辦？

CSV模塊是python的標(biāo)準(zhǔn)庫，專門用來處理CSV文件，可以快速完成讀寫CSV文件的。接下來，我將簡要介紹本模塊的使用，實(shí)驗(yàn)環(huán)境win10python3.6pycharm2018，主要內(nèi)容如下：

2。然后使用CSV模塊讀取CSV文件。測試代碼如下：首先使用open函數(shù)打開CSV文件，然后使用reader函數(shù)讀取文件內(nèi)容，最后循環(huán)打印出來。在這里，你也可以使用next函數(shù)逐行讀取CSV文件的內(nèi)容，但是速度比較慢：

點(diǎn)擊運(yùn)行程序，截圖如下，已經(jīng)成功讀取了CSV文件的內(nèi)容：

這里非常簡單，構(gòu)造一個(gè)列表，然后創(chuàng)建一個(gè)CSV文件，直接寫數(shù)據(jù)，測試代碼如下，非常容易理解：

程序截圖如下，已經(jīng)成功創(chuàng)建了CSV文件并寫入數(shù)據(jù)：

到目前為止，我們已經(jīng)完成了使用Python的CSV模塊讀寫CSV文件。一般來說，整個(gè)過程非常簡單，只要你有一定的Python基礎(chǔ)，熟悉上面的代碼和例子，調(diào)試程序幾次，你很快就能掌握，當(dāng)然，你也可以用熊貓來讀寫CSV文件，代碼量少，而且處理起來比較方便。網(wǎng)上還有相關(guān)的資料和教程，介紹非常詳細(xì)，如果你有興趣，可以搜索一下，希望上面分享的內(nèi)容能對(duì)你有所幫助，歡迎你添加評(píng)論和評(píng)論。