使用Python进行数据挖掘是最近几年才逐渐火起来的，之前网上很多的资料都是关于Python网页开发等。不管是用excel还是Python，数据分析过程都遵循一样的套路。无私分享Python爬虫干货，私聊小编领取
常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不清楚怎么进一步做数据分析，一类是平常用 Excel 做分析但不太会用 Python 分析的。如果你也是这样，那本文会很适合你，建议先收藏。
选择VBA还是Python取决于你的需求
如果想把 Excel 与数据库、爬虫、微信、邮件等连接，或是处理的数据量比较大的话，那用 Python 是更合适的，在 Excel 里面处理可能会“卡成 PPT“……
对
【Python vs Excel for Data Analysis】
在当今大数据时代，数据分析已经成为各个行业不可或缺的技能。Python作为一门强大且灵活的编程语言，近年来在数据科学领域迅速崛起，尤其在数据挖掘和分析方面展现出巨大的潜力。相比之下，Excel作为传统的电子表格工具，虽然在小规模数据处理和简单分析上表现出色，但在面对大规模数据或复杂分析任务时，其局限性逐渐显现。
标题中的“Python不香吗？”提出了一个问题，即在数据分析场景下，为什么仍有人倾向于使用Excel而不是Python。答案在于，不同工具的选择取决于用户的需求、技能背景以及项目规模。
1. **Python的优势**：
- **处理大数据**：Python能够处理GB级别的数据，而Excel在大数据量面前可能运行缓慢甚至无法正常工作。
- **自动化能力**：Python可以编写脚本，实现数据抓取、清洗、分析和可视化等一系列自动化流程，而Excel的自动化主要依赖于VBA，相对复杂。
- **强大的库支持**：Python拥有如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn等众多数据分析和机器学习库，能实现高级分析功能。
- **可扩展性**：Python可以与数据库、API、微信、邮件等系统集成，实现更广泛的功能。
- **可读性强**：Python的语法简洁，易于理解和编写，对初学者友好。
2. **Excel的优势**：
- **直观易用**：Excel的界面友好，用户可以快速创建和编辑表格，进行简单的计算和图表制作。
- **适合小型数据集**：对于小规模的数据，Excel的计算和操作速度快，功能丰富。
- **内置函数**：Excel提供大量预设的统计和数学函数，方便进行初步分析。
- **协作共享**：Excel文档易于分享和协作，许多非技术人员也能理解其内容。
3. **Python操作Excel**：
Python提供了一些库，如pandas、openpyxl、xlrd和xlwt，用于读写Excel文件，甚至可以操作单元格样式和格式。例如，`xlrd`用于读取Excel文件，`xlwt`用于写入Excel文件，它们可以实现单元格的值读取、样式设置和合并单元格等功能。在代码示例中，`excel_read`函数用于读取指定单元格的值，`concat_obj`和`merge_unit`则分别用于设置单元格的值和合并单元格。
4. **Python爬虫**：
Python的网络爬虫功能强大，可以高效抓取网页数据，如使用BeautifulSoup、Scrapy等库。一旦数据被爬取，可以直接进行清洗和分析，生成报告，如使用`pyecharts`库制作词云图。这使得数据分析流程更加自动化，提高效率。
5. **学习曲线**：
对于初学者，Python的入门门槛可能比Excel高，但考虑到长期的数据处理能力和自动化需求，投入时间学习Python是值得的。Python的语法接近自然语言，对于非计算机背景的人来说也相对较易上手。
选择使用Python还是Excel进行数据分析，应根据实际项目需求和个人技能水平来决定。对于需要处理大规模数据、实现自动化流程或进行深度分析的场景，Python无疑是更好的选择。而对于简单日常的数据管理，Excel依然具有其不可替代的便捷性。
