1.4　使用Python分析Excel数据

使用Python分析Excel数据已经成为新的浪潮，一些金融、财务和销售的办公人员也开始学习Python，并且用它来分析Excel数据、绘制图表等，这也是本书的重要任务之一。使用Python分析Excel数据主要包括以下几个原因。

1.4.1　可复用

如果办公人员处理少量的Excel数据，那么是可以手动计算的；但是如果是大量的Excel数据，那么就必然包含大量的重复计算，这将是一项繁重的工作。如果通过简单的Python代码就可以运行程序，得到数据分析的结果，那么工作效率会大大提高。

在使用Python做数据分析时，可以先保存脚本，然后不断优化代码，让数据分析的流程更加清晰。在不改变数据结构的情况下，代码可以处理结构一致但数据不同的Excel，可复用，从而减少办公人员的工作量。

1.4.2　大量数据的需求

随着互联网的普及，大量的业务已经发生在互联网上，手动只能处理少量的数据，而不能处理大量的数据。在现实中，如果要处理一份Excel，而它拥有数万行数据，那么打开它就需要很长的时间，同时，在Excel中做数据分析和制作图表需要的时间也很长，甚至会出现卡顿，这显然是效率低下且不友好的。另外，在做一些复杂的操作时，Excel不但性能差，而且不够自动化和灵活。使用Python则可以大大提高性能，并且更加强大、灵活。因此，在做数据分析时，使用Python的效率更高，并且能够做更加复杂和高效的运算，让办公人员可以从大量数据分析的工作中解脱出来。

1.4.3　Python易用易学

相对于其他的计算机语言来说，Python更加简单易学，门槛也低，所以作为数据分析语言比较合适。经过多年的积累，用Python开发出来的xlwings库可以帮助办公人员对Excel进行读/写，Pandas库可以很好地支持Excel数据分析，Matplotlib库则可以让我们快速制作图表。此外还有其他的库可以使用。

正因为如此，目前越来越多的需要做数据分析的办公人员开始学习Python，并且使用Python对Excel进行数据分析，制作对应的图表，从而把自己从繁重的工作中解脱出来。