在日常工作中，Python+Pandas是否能取代Excel+VBA?

知乎上有個熱門提問，日常工作中Python Pandas是否能取代Excel VBA?

我的建議是，兩者是互補關係，不存在誰取代誰。

複雜資料分析挖掘用Python Pandas，日常簡單資料處理用Excel VBA。

從資料處理分析能力來看，Python Pandas肯定是能取代Excel VBA的，而且要遠遠比後者強大。

但從便利性、傳播性、市場認可度來看，Excel VBA在職場工作上還是無法取代的。

因為Excel符合絕大多數人的使用習慣，使用成本更低。

就像Photoshop能修出更專業的照片，為什麼大部分人在用美圖秀？道理是一樣的。

從市場接受度來看，Python對比Excel有三個差異點。

注意我這裡說的是差異點，不是劣勢，因為不同品種的東西，沒辦法進行優劣比較。

1、Python學習門檻相對較高

雖然Python在程式語言裡算最容易入門的，但它仍然是一門程式語言，需要你理解變數、函數、邏輯語句、類別、執行緒進程等程式設計知識，對於大部分非IT專業的人來說，學習門檻是相當高的。

而且學習Python資料分析不光是學習Python語法本身，你還要學習Pandas、Numpy、Matplotlib、SKlearn等各種資料科學庫，因為大部分資料處理函數都包裝在這些函式庫裡。

很多函式庫學習的難度不比Python本身容易，因為這些大函式庫的生態很複雜。例如Pandas，它的函數方法起碼得有成千上萬個，還有不勝其數的參數和邏輯，就像是你在手擼Excel底層程式碼去做資料分析。

所以Python擅長處理複雜度高、重複性高、資料量大的場景。

Excel呢？幾乎大部分懂點電腦的人可以零門檻去使用，或者說簡單看些教程，就可以使用函數、透視表進行數據處理，入門學習成本極低。

當然，高階運算和VBA也是需要花時間去研究的。

2、Python使用成本相對較高

前面說過Python不像Excel這種圖形介面軟體，拿來即用，不會出現什麼廬蛾。

Python用起來相比Excel麻煩點，有可能你跑成功的程式碼換到同事電腦就會出現bug，因為Python涉及環境配置、依賴關係，且語法格式比較嚴格，稍有不對就會報錯。

所以很多Python的學習者會停下來在安裝配置、bug處理上，還沒進行資料分析就放棄了。

對於Excel，可能就不會有這些問題，或很少。

公司裡上到董事長、CEO，下到基層員工，幾乎都在用Excel。你用Excel做出來的東西，可以毫無溝通障礙的同步給領導同事，就算是用到VBA等複雜功能，也可以輕鬆解釋。

當然這裡不涉及複雜的開發的場景，只是日常辦公的資料處理和協作，Excel比Python更實用。

如果是跑步演算法、寫自動化工具，一定Python相對合適。

3、Excel在某些應用情境已經被通用化，產生路徑依賴

多數人對Excel產生了路徑依賴。 Excel面世幾十年，在各行各業都有深層的應用，累積了大量程式碼、公式、流程、素材等，很難在一朝一夕去找到替代品。

Excel是世界上最成功的軟體之一，微軟每年用養成本上千的工程師去開發維護Excel，把Excel封裝成日常辦公室最方便的資料工具。其實微軟考慮的是滿足95%的人需求即可，剩下5%的人可以盡情去用Java、Python等工具。

所以不是說功能越強，我們越應該用什麼，而且考慮到現有的規則、經驗、行情，做出最有解選擇。

小結

綜上，大部分人使用Excel，而不是Python進行資料分析，是很正常的事。

因為簡單而有效的東西往往是最受歡迎的，Python其實也一直往這個方向努力，相信它的明天會無比美好。

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