Hướng dẫn does microsoft excel use python? - Microsoft excel có sử dụng python không?

Một giải pháp thay thế cho Microsoft Excel

Đến bây giờ, bạn phải nhận ra rằng từ các CEO tỷ phú đến các thực tập sinh làm việc trong ngành tài chính, mọi người đều sử dụng Microsoft Excel. Xử lý dữ liệu cơ bản, các số khủng hoảng, tạo và tổ chức bảng tính là một số nhiệm vụ cần thiết và cần thiết mà mọi người thực hiện trong khi làm việc trong lĩnh vực này. Và tài nguyên số một họ sử dụng để đạt được các nhiệm vụ này luôn là Microsoft Excel.

Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là không có lựa chọn thay thế cho Microsoft Excel. Trên thực tế, có vô số chương trình bảng tính khác. Có nhiều cách dễ dàng và nhanh hơn để bạn vận hành dữ liệu của mình trong phần mềm khác. Từ khóa và thuật ngữ ở đây để tiết kiệm thời gian và tăng thêm năng lượng cho việc xử lý dữ liệu của bạn là lập trình.programming.

Python: Công cụ lập trình hữu ích nhất

Bạn có thể sử dụng ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên Internet: Python. Ngôn ngữ lập trình nguồn mở này được sử dụng để xây dựng các trang web, tạo máy chủ và phụ trách các giao dịch phức tạp và lớn. Mặc dù viết và quản lý mã có vẻ phức tạp đối với những người chưa thực hiện bất kỳ chương trình nào trong suốt cuộc đời của họ, việc học Python không khó. Đặc biệt, đối với người dùng Microsoft Excel có kinh nghiệm!

Sự tích hợp của Python vào ngành tài chính không nên gây bất ngờ. Ngoài việc tạo các ứng dụng cho điện thoại thông minh và chương trình cho hệ điều hành Mac và Windows, nó cũng được sử dụng để xử lý và phân tích số lượng lớn dữ liệu. Có lẽ, phần lớn nhất của Python có thể được nhìn thấy trong các giao dịch ngân hàng và tiền điện tử. Một số phần mềm ngân hàng lớn nhất được tạo ra bằng cách sử dụng Python và Python vẫn được sử dụng trong cơ sở hạ tầng của họ.

Và do thực tế là nó hiệu quả, linh hoạt và quan trọng hơn, nó cũng được sử dụng rất nhiều trong giao dịch và giao dịch tiền điện tử. Thập kỷ qua cho chúng ta thấy làm thế nào tiền điện tử có thể trở nên có giá trị ngay lập tức hơn bất kỳ loại tiền tệ nào khác trên thế giới. Và sự thăng thiên này cũng sẽ tiếp tục vào thập kỷ này. Python phải ở trong khu vực này, đồng thời đảm bảo tính bảo mật và tính nhất quán của các nền tảng này mà người dùng có thể mua và bán tiền điện tử chỉ bằng cảm ứng hoặc một nút bấm.

Một ngôn ngữ mà mọi người đều có thể học

Đọc những gì có thể đạt được với ngôn ngữ lập trình Python có thể tạo ra ấn tượng ‘chỉ những thiên tài mới có thể sử dụng công cụ này. Đó là hoàn toàn sai. Bạn, vâng, bạn, chỉ có thể tham gia một vài khóa học và học tập và viết mã. Có nhiều ý kiến ​​và ước tính khác nhau về số lượng bạn cần học Python. Theo một số nhà phát triển phần mềm và lập trình viên có kinh nghiệm, bạn có thể tìm hiểu các tính năng cơ bản nhất của ngôn ngữ chỉ trong hai tuần. Và nếu bạn muốn tiếp tục và có thêm kinh nghiệm, họ nói rằng bạn sẽ có thể thoải mái với ngôn ngữ lập trình trong sáu đến tám tuần.false. You, yes YOU, can just take a couple of courses and get into learning and writing code. There are many different opinions and estimations on how much you need to learn Python. According to some of the experienced software developers and computer programmers, you can learn the most basic features of the language in just two weeks. And if you want to continue and gain more experience, they state that you will be able to get comfortable with the programming language in six to eight weeks.

Bằng cách tình cờ học Python như một sở thích, bạn có thể tạo ứng dụng của riêng mình, chương trình của riêng bạn, trang web của riêng bạn, v.v. và ngoài ra, nếu bạn đã là người dùng Microsoft Excel khao khát, học Python để xử lý dữ liệu và Phân tích sẽ dễ dàng hơn nhiều!

Trong bài đăng trên blog này, trong các chương sau dưới đây, bạn sẽ đọc lý do tại sao bạn - là người dùng Microsoft Excel - nên học Python và bạn sẽ tìm hiểu so sánh chi tiết về hai phần mềm. Tuy nhiên, nếu bạn không biết kiến ​​thức cơ bản về Python và thuật ngữ của nó, bạn có thể trải nghiệm một số đêm mất ngủ trong khi bạn cố gắng học mã hóa. Đó là lý do tại sao bạn có thể kiểm tra chương đầu tiên mà bạn có thể xem 11 từ khóa phổ biến nhất trong Python.

Các từ khóa phổ biến nhất trong thuật ngữ Python

Để viết bằng ngôn ngữ lập trình, trước tiên bạn phải học cách đọc ngôn ngữ đó. May mắn cho những người bạn chưa viết một dòng mã nào, Python là ngôn ngữ dựa trên tuyên bố. Điều này có nghĩa là nó có thể được đọc cũng như viết bằng các từ. Điều đó rất quan trọng vì tất nhiên, một số mã bạn sẽ viết sẽ bao gồm toán học và các hoạt động cơ bản; Tuy nhiên, các câu và mã đơn giản có thể tồn tại như [chủ yếu] được viết bằng ngôn ngữ tiếng Anh. Đó là những gì làm cho Python dễ học hơn, nó không phải là số không và những cái. Nó không phải là nhị phân. Mặc dù nó là một ngôn ngữ lập trình bằng văn bản, nó vẫn có các tính năng chi tiết và toàn diện.with words. That is important because of course, some of the code you will be writing will include mathematics and basic operations; however, simple statements and codes can exist as they are [mostly] written in the English language. That is what makes Python easier to learn, it is not zeros and ones. It is not binary. Even though it is a written programming language, it still has detailed and comprehensive features.

Ngôn ngữ chi tiết của Python bao gồm nhiều loại. Có các quy ước, từ khóa, giá trị, ngoại lệ và danh sách tiếp tục. Bạn sẽ khám phá 11 từ khóa khác nhau trong chương này. Trước khi tiếp tục với bản đầu tiên, hãy để xác định từ khóa thực sự là gì.keywords in this chapter. Before going on with the first one, let’s define what a keyword actually is.

Một từ khóa trong Python là một từ được gán một mục đích cụ thể. Bạn, với tư cách là người dùng Python, không thể thay đổi những gì từ khóa này làm hoặc cách thức hoạt động. Bạn chỉ có thể chọn xem bạn có muốn sử dụng nó hay không. Bây giờ, hãy để bắt đầu với từ khóa cơ bản đầu tiên!

• if:

Nếu bạn đã sử dụng các công thức cơ bản trong Microsoft Excel qua VBA [Visual Basic cho các ứng dụng], bạn cũng sẽ sử dụng chức năng IF. Từ khóa này kiểm tra ’đúng hay’ giả mạo của câu lệnh xuất hiện sau nó.

• thật:

Giá trị ‘đúng chỉ ra câu lệnh trước khi nó đúng.true.

• false:

Giá trị ‘sai chỉ ra rằng câu lệnh là sai. Chúng được sử dụng phổ biến nhất với từ khóa ‘IF. Các dòng như:false. These are most commonly used with the ‘if’ keyword. Lines such as:

Nếu tuyên bố đúng

hoặc

Nếu tuyên bố sai

Chỉ ra rằng mã sẽ tiếp tục vận hành một nhiệm vụ.

• none:

Và sau đó là ‘không có. Giá trị không có giá trị nào. Mặc dù, nếu giá trị không có giá trị nào được sử dụng, câu lệnh được coi là ’sai, nó sẽ làm cho câu lệnh trở nên vô giá trị.

• else:

Các từ khóa khác khác hoạt động như đối diện với từ khóa ‘if. Nó hoạt động vì nó giới hạn các tuyên bố. Một ví dụ về các từ khóa có thể được tìm thấy dưới đây:

khác đúng nếu câu lệnh-a sai

Dòng mã này chỉ ra rằng nếu câu lệnh của nhóm-A là sai thì các câu lệnh khác [khác] sẽ đúng. Nó cũng đôi khi được sử dụng như trong chức năng tương tự như một trong hai hoặc.

• not:

Từ khóa này phủ nhận bất cứ điều gì đến sau nó. Nó đảo ngược giá trị của các câu lệnh. Ví dụ:

Tuyên bố-b true

Không phải tuyên bố-b

Như bạn có thể thấy câu lệnh của người Viking-B, được coi là ’đúng với nó đã được đưa ra giá trị đó. Tuy nhiên, trong dòng mã tiếp theo với việc sử dụng từ khóa ‘không phải, giá trị của câu lệnh-B đã được biến thành‘ sai.

• import:

Bạn cũng có thể dễ dàng đưa dữ liệu của bạn vào mã Python của bạn! Với từ khóa ‘Nhập, bạn có thể đọc và ghi trên các tệp Excel của mình. Bạn có thể tìm thấy thông tin chi tiết về việc đọc các tệp Excel trong Python bằng OpenPyXL trong các chương sau bên dưới.

• from:

Từ khóa này được sử dụng chủ yếu với chức năng ‘nhập. Bạn có thể chọn nơi bạn muốn nhập các mô -đun, tệp và dữ liệu của mình.

• as:

Từ khóa này tạo ra một tên mới hoặc một tên thay thế cho tệp, mô -đun hoặc dữ liệu của bạn. Nó cũng được sử dụng với chức năng ‘nhập, như có thể thấy dưới đây với một ví dụ:

Nhập tệp dưới dạng tệp mới

Bằng cách này, bạn có thể nhập tệp gốc và khi bạn nhập dữ liệu vào Python, tệp của bạn [hoặc ít nhất là bí danh của nó] sẽ được gọi là tệp mới.

• try:

Hàm này được sử dụng để ‘thử và kiểm tra các câu lệnh hoặc hành động trong mã. Nó là một từ khóa rất linh hoạt, điều đó có nghĩa là nó có thể được sử dụng với một loạt các từ khóa khác và khác nhau.

Nếu Block-A sai

try:

BLOCK-B

Dòng mã này chỉ ra rằng mã được viết ở phần cuối có giá trị của Block-a, là sai, sau đó mã sẽ kiểm tra các khối Block Block-B.

• except:

Từ khóa này không bao gồm các đối tượng hoặc câu lệnh khác nhau từ một tác vụ. Ví dụ: bạn muốn kiểm tra dòng mã có tên mã Block-c ,. Tuy nhiên, bạn muốn loại trừ và ngăn chặn câu lệnh của một người khác, được đặt trong nhóm Block Block-C. Dòng mã cho nhiệm vụ này có thể là:

try:

BLOCK-C

except:

STATEMENT-A

Trước khi bạn bắt đầu sử dụng Python

Tìm dữ liệu chính xác

Bất kể bạn có đặt dữ liệu vào tệp Microsoft Excel hay mã Python hay không, bạn sẽ cần dữ liệu rất nhiều dữ liệu. Số lượng dữ liệu của bạn là không liên quan, chất lượng dữ liệu của bạn luôn là yếu tố quan trọng nhất. Nếu bạn đang làm việc trong ngành tài chính, thì bạn sẽ biết dữ liệu của bạn đưa vào tầm quan trọng như thế nào. Nó thực sự có thể tạo ra hoặc phá vỡ tương lai tài chính của bạn và công ty của bạn. Đó là lý do tại sao điều quan trọng là bạn thu thập dữ liệu chính xác. Ngoài .xls và .xlsx, đừng ngần ngại tìm các tệp ở các định dạng khác như .txt và .csv để xác nhận dữ liệu bạn có.a lot of data. The quantity of your data is irrelevant, the quality of your data is always going to be the most important factor. If you are working in the finance industry, then, you know how important your data you put in can be. It can literally make or break your and your company’s financial futures. That is why it is important you gather up accurate data. Other than .xls and .xlsx, do not hesitate to look for files in other formats such as .txt and .csv in order to confirm the data you have.

Điều chỉnh tệp của bạn [trước Python]

Nếu bạn biết bạn sẽ nhập bảng tính của mình vào Python, thì bạn nên xem xét một số nguyên tắc định dạng cơ bản được liệt kê dưới đây.

• Tiêu đề

Bảng tính của bạn hàng đầu tiên của bạn chỉ nên bao gồm tiêu đề của bạn và không có gì khác. Khi bạn nhập bảng tính của mình vào Python, chương trình sẽ coi hàng dữ liệu đầu tiên là tiêu đề của bạn.

• Tránh không gian trống

Không sử dụng bất kỳ khoảng trống nào trong mã hoặc dữ liệu của bạn. Bạn không nên sử dụng khoảng trống với tên, câu lệnh và giá trị trong dữ liệu của mình. Nếu bạn sử dụng nó, Python sẽ xem xét mọi yếu tố trong dữ liệu của bạn. Nó sẽ không hoạt động đúng.

• Gạch dưới khắp mọi nơi!

Nếu bạn không hài lòng với việc không sử dụng khoảng trống, chỉ cần sử dụng dấu gạch dưới để kết hợp các từ khác nhau. Bạn có thể sử dụng dấu gạch ngang nếu bạn thích.

• Xóa bình luận và ghi chú

Trước khi bạn nhập dữ liệu của mình vào Python, hãy loại bỏ tất cả các nhận xét và ghi chú được thêm vào tệp của bạn. Mặt khác, tất cả các bình luận của bạn sẽ được hiển thị trong mã Python và nhầm lẫn cả chương trình và bạn.

• Biểu tượng

Có một số biểu tượng mà bạn nên cố gắng tránh sử dụng do thực tế là chúng có các chức năng khác nhau trong chương trình Python. Những biểu tượng này nhưng không giới hạn ở:

? . , / [chém], \ [Backslash], [] [dấu ngoặc vuông] và {} [dấu ngoặc xoăn].
$ [dollar sign],
% [percentage symbol],
^ [caret], & [and symbol],
[ ] [parentheses],
# [number sign [commonly known as hashtag]],
* [asterisk],
/ [slash],
\ [backslash],
[ ] [square brackets] and
{ } [curly brackets].

• Lưu tệp của bạn

Trước hết, đừng quên tiết kiệm. Bao giờ! Đó là lý do tại sao bạn nên bật chức năng tự động trên mạng trên bất kỳ chương trình bảng tính nào bạn đang sử dụng ngay bây giờ. Và nếu bạn muốn Python dễ dàng xử lý dữ liệu của mình, bạn luôn có thể chọn lưu tệp Microsoft Excel của mình ở định dạng .TXT. Bạn có thể đạt được điều đó bằng cách truy cập vào tab Tệp Tệp, chọn cách lưu dưới dạng và chọn định dạng bạn muốn lưu tệp của mình vào.

• Mặt trận và back-end

Bạn đã bao giờ nghe các thuật ngữ của nhà phát triển Front Front-end và và Back back-end chưa? Những loại nào trong số những loại này được xem xét trong? Sự khác biệt giữa hai thuật ngữ này là trong sự phát triển phía trước, các nhà phát triển và lập trình viên mã hóa những gì người dùng nhìn thấy.what the users see.

Hãy nghĩ về một trang web: Có các văn bản, hình ảnh, hình ảnh, nút, liên kết, v.v ... Bây giờ, những gì bạn thấy và cách bạn thấy đó là công việc của các nhà phát triển đầu tiên. Và để đạt được rằng họ sử dụng các ngôn ngữ lập trình như HTML và JavaScript.

Bạn có thể tìm ra rằng các nhà phát triển back-end làm: họ mã hóa những gì người dùng không thấy. Chúng bao gồm các quy trình bảo mật cho trang web và máy chủ mà nó chạy, chi tiết giao dịch và tất cả các hoạt động bên trong của bất cứ thứ gì chạy trong mã. Các nhà phát triển back-end sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python và C [C+và C ++]. Bây giờ bạn biết rằng việc trở thành một chuyên gia về Python làm cho bạn trở thành nhà phát triển back-end!what the users do not see. These include the security procedures for the website and the server it runs on, the transaction details and all the inside workings of anything that runs in code. Back-end developers use programming languages such as Python and C [C+ and C++]. Now you know that being an expert on Python makes you a back-end developer!

Cách đọc các tệp Excel của bạn bằng Python [với OpenPyXL]

Đọc tiêu đề chương này có thể gây ra một số nhầm lẫn, nó hoàn toàn dễ hiểu. Vì vậy, hãy để bắt đầu với những điều cơ bản trước khi hiển thị một số ví dụ về mã. Để đọc tệp Excel của bạn trong Python và xem tất cả dữ liệu, bạn cần nhập nó và sau đó, trả về các giá trị và ô bạn muốn xem. Python sẽ không hiển thị cho bạn mọi ô trên mỗi hàng và cột cho bạn cùng một lúc. Bạn có thể làm điều đó bằng cách viết một mã; Tuy nhiên, nó sẽ không tự động hiển thị cho bạn mọi dữ liệu trên bảng tính của bạn sau khi bạn nhập nó. Vì vậy, đó là điều đó.

Câu hỏi khác mà bạn có thể có trong tâm trí là: OpenPyXL là gì? Hãy để câu trả lời của nó. & NBSP; OpenPyXL là một công cụ Python cho phép bạn đọc và ghi trên các tệp Excel được định dạng .xls, .xlsx, .xlsm, .xltx và .xltm.

Bây giờ, nếu tất cả sự nhầm lẫn đã ra khỏi đầu bạn về những gì, hãy để bắt đầu đọc một số bảng tính!

Để đầu tiên mở bảng tính của bạn, bạn có thể áp dụng một số từ khóa đặc trưng ở trên trong các chương trước. Hãy nói rằng tên của tệp Excel của bạn là ‘Kiểm tra,:

Từ OpenPyxl Nhập tải_workbook WB = load_workbook [fileName = ‘test.xlsx,]
wb = load_workbook[filename = ‘test.xlsx’]

Mã đơn giản này sẽ mở bảng tính của bạn trong Python với sự trợ giúp của OpenPyXL. Để xem ‘Sheets, bạn có trong tệp của mình và chọn một cái, bạn sẽ sử dụng mã bên dưới:

workbook.sheetnames

[‘Bảng thử 1,] [‘ Bảng thử 2]]

Code này ‘Workbook.SheetNames, sẽ hiển thị cho bạn tất cả các tên của các tờ bạn có. Nếu bạn không biết tên của các tờ, bạn có thể sử dụng mã bên dưới. Nó chọn bảng đầu tiên chứa dữ liệu:

Sheet = Workbook.Active

Mã này chỉ ra rằng bảng có sẵn đầu tiên được đặt tên là ‘Bảng thử 1 và nó được chọn để bạn đọc.

Hãy nói rằng toàn bộ bảng tính bao gồm các giá trị của tiền điện tử. Vì vậy, ô đầu tiên của trang tính [là A1] bao gồm từ ‘bitcoin. Để trả về dữ liệu này và đọc nó bằng Python, mã của bạn sẽ giống như thế này:

Bảng [‘A1,]. Giá trị

Bitcoin Bitcoin

Như bạn có thể thấy, bạn phải đặt mã .Value, ngay sau khi bạn viết số ô. Một cách khác, bạn có thể thấy dữ liệu trên ô là viết các hàng và cột mà chúng nằm trong:

Sheet.cell [hàng = 1, cột = 1] .Value

Bitcoin Bitcoin

Như bạn có thể thấy, bạn phải đặt mã .Value, ngay sau khi bạn viết số ô. Một cách khác, bạn có thể thấy dữ liệu trên ô là viết các hàng và cột mà chúng nằm trong:

Sheet.cell [hàng = 1, cột = 1] .Value

Bất kể bạn sử dụng phương pháp nào để trả về dữ liệu của một ô cụ thể, bạn phải sử dụng ‘.Value, cho toàn bộ nhiệm vụ hoạt động.

Quá trình này có vẻ khó hiểu và phức tạp; Tuy nhiên, nếu bạn làm theo các bước này và được chuẩn bị, bạn sẽ hoàn thành nó!for now. If you are not using Python or any other programming language at your workplace, it does not mean it will still be the case in 10 years. That is right. Excel might be the most popular spreadsheet program and one of the most used programs around the world now. But what do you expect to do if Python takes its place in the near future? Will you be still able to say ‘I do not care’?

Mã hóa ở khắp mọi nơi

Mã hóa không phải trong tương lai; Mã hóa là tương lai. Trong thời đại kỹ thuật số, mọi thiết bị bạn hoạt động đều có mã hóa trong cốt lõi của nó. Một nhà phát triển đã mã hóa các ứng dụng và hoạt động vào máy tính của bạn hoặc điện thoại của bạn, để bạn có thể hoạt động với nó. Một nhà phát triển đã mã hóa trình duyệt Internet của bạn để bạn có thể lướt Internet. Một nhà phát triển đã xây dựng Internet! Và, một nhà phát triển đã mã hóa chính trang web này mà bạn đang đọc từ ngay bây giờ. Bất kể bạn nhìn thấy nó hay không, mã hóa ở khắp mọi nơi và nó sẽ có số lượng nhiều hơn trong thế giới đang phát triển.is the future. In the digital age, every device you operate in has coding in its core. A developer coded applications and operations into your computer or your phone, so that you can operate with it. A developer coded your internet browser so that you can surf the internet. A developer built the Internet itself! And, a developer coded this very website that you are reading from right now. No matter whether you see it or do not, coding is everywhere and it will get more in quantity in the ever-developing world.

Những thành tựu trong học máy, khả năng tải xuống bất cứ thứ gì trực tuyến, ứng dụng nhắn tin, toàn bộ cuộc sống kỹ thuật số, tiền điện tử của bạn, tàu vũ trụ quay quanh trái đất, mọi thành tích nhỏ và cực kỳ lớn là do mã hóa.

Và đừng nghĩ trong một giây rằng thật khó để học hỏi. Nếu bạn có thể viết các chức năng và công thức trong Microsoft Excel, thì bạn sẽ không đủ điều kiện để viết mã bằng Python. Ngôn ngữ lập trình của VBA thực sự được coi là khó học hơn ngôn ngữ Python. Python cho bạn thấy những từ hoạt động thực tế bạn cần viết ra, không phải số không và các từ!

Bạn nên sử dụng cái nào để phân tích dữ liệu: Excel hay Python?

Xử lý dữ liệu cơ bản

Nếu bạn không quan tâm đến việc viết mã hoặc công thức để xử lý dữ liệu của bạn, Excel là một công cụ dễ sử dụng hơn. Nó không hứa hẹn nhiều hơn nó có thể làm. Và ngoài ra, không có đường cong học tập cho Excel. Bạn có thể mua và tải xuống phần mềm và bắt đầu sử dụng nó ngay lập tức. Nếu bạn muốn sử dụng một số công thức cơ bản cho các tính toán của bạn, sẽ chỉ mất một vài phút để bạn xem hoặc đọc hướng dẫn cho nó.

Mặt khác, Python là một ngôn ngữ lập trình nặng. Nó không đối phó với xử lý dữ liệu cơ bản hoặc bất cứ điều gì cơ bản. Không giống như Excel, nó có một học tập, như nó hoàn toàn nên. Như đã đề cập ở trên trong các chương trước, sẽ mất ít nhất một vài tuần để bạn có được ý chính của ngôn ngữ lập trình Python và mã hóa. Vì vậy, Excel có chiến thắng trong thể loại này.Excel takes the win in this category.

Giá bán

Vì nó có thể đến như một bất ngờ, Python được sử dụng miễn phí! Đây là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở với các thư viện khổng lồ để đi cùng với chương trình. Và khía cạnh nguồn mở của phần mềm làm cho nó dễ tiếp cận hơn. Bạn đã bao giờ tải xuống một bản vá cho trò chơi video của bạn hoặc cập nhật một trong các ứng dụng trên điện thoại của bạn chưa? Tính năng nguồn mở của Python, cho phép các nhà phát triển, vâng, ngay cả bạn, để tạo các bản cập nhật và cải tiến của riêng họ. Nó cũng xử lý các lỗi và lỗi tốt hơn nhiều.

Tuy nhiên, Excel có giá. Nó được bao gồm trong gói Microsoft Office Office 365. Mặc dù các nhà phát triển và lập trình viên của Microsoft cung cấp một bản cập nhật có thể mua được ba năm một lần; Excel không phải là một phần mềm nguồn mở. Bạn có thể tải xuống bất kỳ mẫu nào của bên thứ ba như Sometherka, nhưng không nhà phát triển nào có thể cải thiện mã chương trình. Điều đó có nghĩa là Python là người chiến thắng rõ ràng trong danh mục giá.Python is the clear winner in the price category.

Xử lý một lượng lớn dữ liệu

Tất nhiên, Excel là một công cụ mạnh mẽ. Tuy nhiên, bạn đã bao giờ thử làm việc với một tệp excel hoặc nhiều tệp có hàng triệu hàng dữ liệu chưa? Nếu vậy, bạn có hài lòng với việc xử lý chương trình không? Bước sai lầm giữa các nhóm dữ liệu rộng lớn trong Excel là không thể giải thích được. Điều tồi tệ nhất về nó là khi bạn tìm thấy lỗi, nó thậm chí còn là một cơn ác mộng lớn hơn để sửa nó trong một tệp Excel. Và nếu bạn có nhiều tệp với bảng tính vô tận, đó là một quá trình thu hút năng lượng và tốn thời gian để tìm ra những sai lầm riêng lẻ.

Python không bị ảnh hưởng bởi lượng dữ liệu do thực tế là nó không có giao diện tương tác với dữ liệu. Nó chỉ hoạt động với các truy vấn của bạn; Điều này làm cho việc hợp nhất nhiều tệp lớn bao gồm bảng tính dài dễ dàng và nhanh hơn nhiều. Không có câu hỏi, Python lấy bánh để xử lý một lượng lớn dữ liệu.Python takes the cake on handling large amounts of data.

Tích hợp và kết nối

Python đóng vai trò ‘cầu với nhiều ứng dụng và phần mềm khác nhau trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nó cũng hoạt động với các định dạng tệp khác nhau bao gồm các định dạng .xls và .xlsx là các định dạng tệp riêng của Excel. Python đã được tích hợp với các ngôn ngữ lập trình khác như SQL và tương tác với giao diện chương trình ứng dụng [API]. Ngoài ra, nhờ tính năng nguồn mở của nó, dữ liệu trong chương trình có thể được lưu và gửi đến các đám mây. Điều này cho phép các bộ dữ liệu mà nó hoạt động có thể được truy cập thông qua Internet và cho phép một mức độ kết nối mà Excel không thể cung cấp.

Khả năng kết nối và khả năng tiếp cận đã là những rào cản lớn nhất của Excel, để vượt qua. Bạn có thể tải lên các tệp .xls hoặc .xlsx trực tuyến và chỉnh sửa với nhân viên của mình trong thời gian thực nếu bạn sử dụng Google Sheets. Kể từ thời điểm này, Excel vẫn còn đằng sau việc cải thiện các công cụ hợp tác của họ. Vì vậy, Python cũng là người chiến thắng trong hạng mục này.Python is the winner in this category as well.

TỪ CUỐI CÙNG

Tóm lại, Excel là một trong những chương trình phổ biến nhất trên thế giới.Bởi vì nó dễ học và dễ sử dụng, nó thu hút những người có nhiệm vụ đơn giản.Python, mặt khác, giống như một máy không bao giờ dừng trên dữ liệu xử lý.Đó là lý do tại sao nếu bạn chỉ muốn sử dụng một trong các chương trình để phân tích dữ liệu của mình, bạn nên chọn chọn Python.

Bài đăng trên blog này chi tiết cái nào sẽ sử dụng thay vì phần mềm khác.Tuy nhiên, có thể sử dụng cả hai!Họ có các mục đích khác nhau mà họ xuất sắc, đó là lý do tại sao Something có một bài đăng trên blog của nó về cách bạn có thể nhận được báo giá cổ phiếu thời gian thực trong Excel trong khi sử dụng mã Python.Bạn có thể kiểm tra bài viết trên blog bằng cách nhấp vào đây.