numpy+pandas除了效率對比excel還有什麼功能上的優勢嗎？
01-24
謝邀，我不是很專，從我用ecxcel和python的簡單經歷來看，我覺得：
1、如果數據量不大，而且數據以數值為主，處理也是簡單的統計，那麼兩者都挺好用，而且我覺得excel更好，純粹就是所見即所得。而且即使是簡單的創造新函數，或者自動化執行，用vba也能滿足而且也足夠便捷，語法的劣勢沒什麼不舒服的體現。我團隊及，財務數據方面的日常整理，統計和分析，以及核算底稿的生成，全都是vba，老少咸宜，完全沒必要用別的工具。2、如果需要靈活在各種顯示範式中切換，切片，分組，聚合，索引，排序，並且結合各種統計函數的使用等，還是python比較合適。例如groupby的大部分基礎功能通過excel透視分組篩選等也能實現，但是如果結合各種函數的使用，就遠比excel靈活了，excel菜單或者vba的透視表函數，都遠沒有這個靈活度。我自己在整理數據，從不斷分組，切片，排序和統計中尋找分析思路時，就喜歡用python不斷進行各種嘗試，觀察數據結果，我想如果我用excel的話，會繁雜和混亂得多。所以我需要用量比較大的業務數據做分析時，我一般不用excel。
3、如果需要用複雜些的統計計量方法，excel遠不能滿足。有時候非要用vba去編寫也可以，但效率會低10 倍不止，你隨便找本統計書找個計量模型，按照它的公式寫寫代碼就體會到了。不過這個在python上不僅這兩個模塊了，還有statsmodels等。我有時候對這些模塊的函數不太熟悉，也懶得去看文檔，有時候為了計算個指標，我也會用matlab，eviews等工具。只是這類計算器沒有python那麼強大的基礎數據規整能力，而更適合用作數值計算。4、如果數據不僅僅是數值型的，還有日期型，文本型（特別是多項信息長文本組成的值），用excel處理也很麻煩。把文本轉化為虛擬變數準備回歸，把多種多樣的同義異形文本統一形式，把日期整理整齊統一口徑準備做時間序列模型分析等等，用excel夠累的，還不只要要插入幾列做過程處理才夠用。5、涉及到web的數據分析，別養成用vba摘取網路數據的壞習慣，代碼寫到手抽筋。這個不展開了，我用得少，但是試過用vba寫，的確讓我沒耐心，體檢印象不好。6、如果分析還涉及圖形處理，跟其他程序的各種介面等，還是用邊界更寬的python吧，畢竟excel只是個強大的孤島，走出去擁抱其他不太容易。
多請點其他高手吧，我是半路出家的非科班人士。
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