操控excel,选择Python还是vba？

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

如何使用EXCEL的VBA函数进行编程？

在Excel中，点击“开发工具-Visual Basic”即可进行Vba编程。

进行Excel的Vba编程前，应当先对Excel的常用对象、属性有一定了解：比如Worksheets对象代表制定工作簿中所有工作表的集合；Worksheet（1）就是工作簿的第一个工作表；Worksheet（1）.range（“A1”）返回单元格A1等等......

初学者可以采用录制宏的办法，先模拟需要实现的过程，再对录的宏进行通用性修改，得到最终的Vba代码。

希望帮到你～

学校如何把表格里的成绩，让学生以二维码的方式去扫描查询呢？

问题很实惠，方便学生、方便老师，可以从两个方面去解决：excel中如何成二维码？如何关联单元格？没有现成的成绩表，以员工年终奖为例说明。

1、生成二维码

第1步：执行【开发工具】→【插入】→【其它控件】.

第2步：在其它控件对话框中找到microsoft barcode16.0

没有这个控件的朋友，可以去网上下载或者安装office2016.

第3步：画出条形码样板

第4步：条形码改为二维码

选择“条形码样板”，右击鼠标，选择Microsoft Barcode Control 16.0对象，单击“属性”，类型框选择'11-QR-Code'，其它参数保持系统默认，最后，单击【OK】

2、关联单元格

选中“二维码”，单击【属性】，在'LinkedCell'中输入'B2'。B2是年终奖所在单元格。

如何利用Python编程批量处理Excel，来提高日常工作效率？

思路与选择更重要

我看过许多人一看到别人提问"python处理excel"之类的话题，立马就说出一大堆的库，结果很多初学者苦苦地编写Python代码处理数据，最后他们都会感觉太坑爹了。

如果我在这里列出各种处理方法，那么成千上百的字数都不够看。我觉得你更应该了解思路与工具的选择，不然方向错了，你就算拿着再好用的工具也发挥不了作用。

Python 与 Excel 的交互

Python中有许多库可以与Excel交互，比如 xlrd、xlwings等等，但是我要强调的是，这些库仅仅让你方便地与Excel打交道，比如，读写数据、设置格式。

如果你的日常任务仅仅是简单设置格式，不需要对数据做复杂的计算和处理，那么这些库已经可以满足你的需求

数据处理才是核心

很多人已经会一些编程语言(比如 vba)，转到python上处理excel，结果是把vba代码用python代码写一遍。诸如求平均、求和等各种从简单到复杂的处理，都依靠自己编写各种循环遍历，最后只能从入门到放弃。

上述原因主要是他们只关注如何与excel交互，而忽视了数据处理才是整个问题的关键点。而在python中数据处理的最重要的库pandas，就是你唯一的选择。

选择

因此你需要先评估你的日常处理任务，是否有非常多的处理环节是从excel开始的。

• 比如，你的数据是直接从数据库中处理获取，你只需要编写代码把数据输出到excel，那么这显然不需要使用pandas(实际上使用pandas很可能比使用其他库来得简单)
  

• 如果你需要使用python做各种处理，然后输出excel，那么你必须要学习pandas，不然你只是在低效率处理数据

为什么要用pandas？

pandas的一个最大的优势在于，大多时候你只需要告诉他做什么，就可以完成工作，而不需要你亲自编写如何遍历数据的代码。许多非常复杂的处理要求，使用pandas解决是轻而易举，并且有非常好的扩展性。

我不想列出代码去占用篇幅了。如果你有兴趣，可以参考我头条号的文章，你会发现这些文章中的python解决方案，完全没有自己遍历数据的写法。以下是其中的一些文章：

• [Excel数据处理你是选择Vba还是Python？当然选择pandas](https://www.toutiao.com/i6713810410480337419/)

• 4篇"Python替代Excel Vba"系列文章

• 若干篇利用pandas做数据分析的案例文章

最后我还是要提醒你，一定要根据自己的情况选择适当的工具，这些都是辅助你工作的工具，不要被工具限制了你的思路

主要使用excel处理数据的话，财务人员学习VBA和python哪个比较好？

作为两种语言都会一些的财务人员，首先还是推荐先VBA，再考虑Python的学习

理由如下：

VBA作为office的原始自带语言，相对于其他语言操作Excel更加方便快捷

VBA是Visual Basic For Application 的简称，语法体验和VB一致，都是一个大家族，作为一门脚本语言，学习成本相对于其他语言较低。

Python作为最近几年的热门语言，其语法简洁明了，轮子也多，财务领域，可以用于数据的采集，ETL和后续分析。就数据方面Python操作起来方便很多，但是对于一些格式图表细节则不如VBA来的方便。

VBA学习成本相对Python低一些

对于新手，首先要学习的就是录制宏！

在Excel中录制宏，把我们的操作录制下来，反复使用，就好像录制视频一样，可以反复观看，其中80%的功能，我们可以通过录制宏来实现，剩下要学习的知识并不是很多

需要学习的大概有

1、工作薄对象，工作表对象、单元格对象、图表类对象（相对前两者使用少一些）等

2、循环和判断语句（FOR、DO、IF常用）等

3、其他重要：数组、FSO、正则、字典等

财务人员使用Excel频率高，跨文件操作必学VBA

只会函数、技巧、图表对于复杂一些的财务需求是远远不够的，

集团中，财务面对是经常是大量的文件汇总处理、数据抽取、分析、拆分

这种跨文件，大量的处理，是函数所无法完成的，如果会VBA则得心应手

未来可以推荐PBI系列

随着PBI和Power系列的出现，给Excel插上了翅膀，

Power Query ：对数据的ETL简单高效，降低了学习成本，对于新手比较友好，

Power Pivot ：号称超级透视表，透视表大家都知道非常的好用，对于简单的数据分析，非常方便，那么这个超级透视表，可见一斑

Power Map：数据可视化展示，比自带的常用图表展示更加方便，在Power BI中有了更多的图表插件可以学习

简单说两句，大家有兴趣可以留言，进一步交流沟通！