数据量大更建议用Python，vba一般都是将数据存放在内存中，当数据不拆分电脑配置又不高，就会显得比较卡，数据处理完毕后，不释放下内存电脑用起来也会比较卡，vba一般只会启动2个cpu核心进行数据计算，运算效率也比较低，现在微软已经停止对vba的更新，更建议学习Python，如果只是操作excel，这两个学习难度差别不大，但是Python发展空间会更好

还有一种更加便捷的方法，就是使用power bi的三大组件进行数据处理，使用power query进行数处理，powerpivot进行分析，power view进行数据可视化，优点就是学习周期短，数据可实现自动刷新，上手比较快，使用这个方法，效率可能会比excel快一些，但是速度仍然不及python，当然了为了长久可持续更建议学习Python，但是上手周期会比较长

其实两者皆可，15000行数据来说，根本不算多，前面几个回答都在推荐vba，这里我重点介绍一下python是如何处理excel的，涉及xlrd/xlwt、openpyxl和pandas，感兴趣的朋友可以尝试一下：

基础模块xlrd/xlwt

这是python比较基础的2个excel处理库，相信许多朋友都听说或使用过，xlrd专门用于读取excel数据，xlwt专门用于写入excel数据，常见的工作表、行列、单元格等基本操作，这2个库都可以轻松搞定，数据量比较多、内存不够的情况下，可以先读取一部分数据，处理完成后，再读取下一部分数据，这样电脑就不容易卡死，效率也能更高一些：

简单易用openpyxl

这也是一个比较常用的python excel处理库，和xlrd/xlwt一样，openpyxl也可以轻松进行excel读写，支持按行按列读取/删除数据、单元格合并/拆分、插入图表/图片、调用函数/公式等基本操作，只不过仅兼容xlsx/xlsm 2种格式，较早的xls读写会出错，数据量比较多的情况下，也可先读取一部分，处理一部分，循环递归，直到所有数据都处理完：

专业强大pandas

说起pandas，许多朋友应该非常熟悉，尤其是做数据分析和处理的，作为python一个强大、著名的数据分析库，pandas可以轻松处理日常各种数据格式，包括txt、csv、excel、json、mysql等，只需简单几行代码即可快速完成数据的导入和导出，同时内置的数据格式提供了非常方便的数据处理，数据量多的情况下，可以按块进行读取，每次读取固定大小的块，处理完成后，再读取下一个块，直到所有数据都处理完：

目前，就分享这3个python excel处理库吧，简单易用的就是xlrd/xlwt、openpyxl，专业强大，也比较高效的就是pandas，只不过都需要一定python基础才行，vba也行，但比较局限，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。