Чем python лучше excel

Чем python лучше excel

Argument ‘Topic id’ is null or empty

Сейчас на форуме

© Николай Павлов, Planetaexcel, 2006-2023
info@planetaexcel.ru

Использование любых материалов сайта допускается строго с указанием прямой ссылки на источник, упоминанием названия сайта, имени автора и неизменности исходного текста и иллюстраций.

ООО «Планета Эксел» ИНН 7735603520 ОГРН 1147746834949

ИП Павлов Николай Владимирович ИНН 633015842586 ОГРНИП 310633031600071

Начало работы с Python в Excel

Python в Excel сейчас находится в предварительной версии и может быть изменен на основе отзывов. Чтобы использовать эту функцию, присоединитесь к программе предварительной оценки Microsoft 365 и выберите уровень предварительной оценки бета-канала.

У вас нет доступа к программе предварительной оценки? Зарегистрируйтесь с помощью учетной записи Майкрософт, рабочей или учебной учетной записи, чтобы получать уведомления о будущей доступности Python в Excel.

Python в Excel постепенно развертывается для пользователей Excel для Windows с помощью бета-канала. Сейчас эта функция недоступна на других платформах.

При возникновении проблем с Python в Excel, сообщите о них, выбрав Справка > Отзывы в Excel.

Новичок в Python в Excel? Начните с введение в Python в Excel.

Начало использования Python

Чтобы начать использовать Python в Excel, выберите ячейку и на вкладке Формулы выберите Вставить Python. Это сообщает Excel о том, что вы хотите написать формулу Python в выбранной ячейке.

Или используйте функцию =PY в ячейке, чтобы включить Python. Введя в ячейку =PY, выберите PY в меню автозаполнения функции со стрелкой вниз и клавишами TAB или добавьте в функцию открываемую скобку: =PY(. Теперь можно ввести код Python непосредственно в ячейку. На следующем снимке экрана показано меню Автозаполнения с выбранной функцией PY.

После включения Python в ячейке в этой ячейке отображается значок PY . При выборе ячейки Python в строке формул отображается тот же значок PY. Пример см. на снимке экрана ниже.

Объединение python с ячейками и диапазонами Excel

Чтобы ссылаться на объекты Excel в ячейке Python, убедитесь, что ячейка Python находится в режиме правки, а затем выберите ячейку или диапазон, которые нужно включить в формулу Python. При этом ячейка Python автоматически заполняется адресом выбранной ячейки или диапазона.

Совет: Используйте сочетание клавиш F2 для переключения между режимом ввод и режим правки в ячейках Python. Переключение в режим правки позволяет изменить формулу Python, а переключение в режим Ввод позволяет выбрать дополнительные ячейки или диапазоны с помощью клавиатуры. Дополнительные сведения о сочетаниях клавиш см. в статье Сочетания клавиш Python в Excel.

Python в Excel использует пользовательскую функцию Python xl() для взаимодействия между Excel и Python. Функция xl() принимает такие объекты Excel, как диапазоны, таблицы, запросы и имена.

Вы также можете напрямую вводить ссылки в ячейку Python с помощью функции xl() . Например, для ссылки на ячейку A1 используйте xl(«A1») , а для диапазона B1:C4 — xl(«B1:C4») . Для таблицы с заголовками MyTable используйте xl(«MyTable[#All]», headers=True) . Описатель [#All] гарантирует, что вся таблица анализируется в формуле Python, а headers=True обеспечивает правильную обработку заголовков таблицы. Дополнительные сведения об описателях, таких как [#All], см. в статье Использование структурированных ссылок с таблицами Excel.

На следующем рисунке показано вычисление Python в Excel с добавлением значений ячеек A1 и B1 с результатом Python, возвращенным в ячейку C1.

Строка формул

Используйте строку формул для редактирования, подобного коду, например для создания новых строк с помощью клавиши ВВОД. Разверните строку формул, используя значок стрелки вниз, чтобы просмотреть несколько строк кода одновременно. Вы также можете использовать сочетание клавиш CTRL+SHIFT+U , чтобы развернуть строку формул. На следующих снимках экрана показана строка формул до и после ее развертывания для просмотра нескольких строк кода Python.

Перед развертыванием строки формул:

После развертывания строки формул:

Совет: Дополнительные сведения о сочетаниях клавиш см. в статье Сочетания клавиш Python в Excel.

Типы выходных данных

Используйте меню выходных данных Python в строке формул, чтобы управлять тем, как возвращаются вычисления Python. Возвращает вычисления в виде объектов Python или преобразует вычисления в значения Excel и выводит их непосредственно в ячейку. На следующем снимку экрана показана формула Python, возвращаемая в виде значения Excel.

Совет: Вы также можете использовать контекстное меню, чтобы изменить тип выходных данных Python. Откройте контекстное меню, перейдите в раздел Вывод Python, а затем выберите нужный тип вывода.

На следующем снимке экрана показана та же формула Python, что и на предыдущем снимке экрана, теперь возвращенная в качестве объекта Python. Когда формула возвращается в виде объекта Python, в ячейке отображается значок карта.

Примечание: Результаты формул, возвращаемые значениям Excel, превратятся в их ближайший эквивалент Excel. Если вы планируете повторно использовать результат в будущих вычислениях Python, рекомендуется вернуть результат в виде объекта Python. Возврат результата в виде значений Excel позволяет запускать аналитику Excel, например диаграммы Excel, формулы и условное форматирование, для значения.

Объект Python содержит дополнительные сведения в ячейке. Чтобы просмотреть дополнительные сведения, откройте карта, щелкнув значок карта. Сведения, отображаемые на карта, являются предварительным просмотром объекта, который полезен при обработке больших объектов.

Python в Excel может возвращать многие типы данных в виде объектов Python. Полезным типом данных Python в Excel является объект DataFrame. Дополнительные сведения о кадрах данных Python см. в статье Python в кадрах данных Excel.

Внешние данные

Чтобы импортировать внешние данные, используйте функцию Получить преобразование & в Excel. Преобразование get & использует Power Query для импорта внешних данных. Все данные, обрабатываемые с помощью Python в Excel, должны поступать с листа или через Power Query. Дополнительные сведения см. в статье Использование данных Power Query с Python в Excel.

Важно: Для защиты безопасности распространенные функции внешних данных в Python, такие как pandas.read_csv и pandas.read_excel, несовместимы с Python в Excel. Дополнительные сведения см . в статье Безопасность данных и Python в Excel.

Порядок вычислений

Традиционные операторы Python вычисляют сверху вниз. В ячейке Python в Excel операторы Python выполняют то же самое — вычисляют сверху вниз. Но на листе Python в Excel ячейки Python вычисляют в порядке крупных строк. Вычисления ячеек выполняются по строке (от столбца A до столбца XFD), а затем по каждой следующей строке на листе.

Инструкции Python упорядочены, поэтому каждая инструкция Python имеет неявную зависимость от инструкции Python, которая непосредственно предшествует ей в порядке вычисления.

Порядок вычислений важен при определении переменных на листе и ссылки на них, так как необходимо определить переменные, прежде чем можно будет ссылаться на них.

Важно: Порядок вычисления основных строк также применяется на всех листах в книге и основан на порядке листов в книге. Если вы используете несколько листов для анализа данных с помощью Python в Excel, обязательно включите данные и все переменные, хранящее данные в ячейках и листах перед ячейками и листами, которые анализируют эти данные.

Пересчета

При изменении зависимого значения ячейки Python все формулы Python пересчитываются последовательно. Чтобы приостановить пересчеты Python и повысить производительность, используйте режим частичного вычисления или ручного вычисления . Эти режимы позволяют активировать вычисление, когда вы будете готовы. Чтобы изменить этот параметр, перейдите на ленту и выберите Формулы, а затем откройте раздел Параметры вычисления. Затем выберите нужный режим вычисления. Режимы частичного вычисления и вычисления вручную приостанавливают автоматический пересчет как для Python, так и для таблиц данных.

Отключение автоматического пересчета в книге во время разработки Python может повысить производительность и скорость вычисления отдельных ячеек Python. Однако необходимо вручную пересчитать книгу, чтобы обеспечить точность в каждой ячейке Python. Существует три способа пересчета книги вручную в режиме частичного вычисления или ручного вычисления .

1. Используйте сочетание клавиш F9.
2. Перейдите к разделу Формулы >вычислить сейчас на ленте.
3. Перейдите в ячейку с устаревшим значением, отображаемым с форматированием зачеркиванием, и выберите символ ошибки рядом с этой ячейкой. Затем в меню выберите Вычислить сейчас.

Ошибки

Вычисления Python в Excel могут возвращать такие ошибки, как #PYTHON!, #BUSY!и #CONNECT! в ячейки Python. Дополнительные сведения см. в статье Устранение ошибок Python в Excel.

Статьи по теме

• Введение в Python в Excel
• Введение в Python — обучение | Microsoft Learn
• Устранение ошибок Python в Excel
• Безопасность данных и Python в Excel
• Сочетания клавиш Python в Excel
• Python в кадрах данных Excel
• Python в Excel: создание графиков и диаграмм
• Использование данных Power Query с Python в Excel

5 причин, почему пора перестать пользоваться Excel и перейти на Python

Многие пользуются Excel для анализа данных, но Python лучше подойдет для решения аналитических задач: в нем можно работать с неограниченным количеством данных и написать пару строк кода для сложной операции. Перевели статью Stop Using Excel for Data Analytics: Upgrade to Python Тайлера Фолкмана, руководителя направления ИИ в Branded Entertainment Network, в которой он объясняет, почему стоит перейти на Python. Да, Excel — важный инструмент для компаний. До сих пор им пользуются аналитики и ученые. Но для большинства задач он не подходит. Вот пять причин, почему пора перестать использовать Excel и перейти на Python.

Освойте профессию «Аналитик данных»
Аналитик данных

Аналитики влияют на рост бизнеса. Они выясняют, какой товар и в какое время больше покупают. Считают юнит-экономику. Оценивают окупаемость рекламной кампании. Поэтому компании ищут и переманивают таких специалистов.

Профессия / 12 месяцев
Аналитик данных
Находите закономерности и делайте выводы, которые помогут бизнесу
4 483 ₽/мес 8 150 ₽/мес

Причина 1. Масштабирование и автоматизация

Excel хорош, когда нужно за раз проанализировать небольшое количество данных. Но для масштабных вычислений он не подходит. Excel поддерживает данные размером до 1 048 576 строк и до 16 384 столбцов. Python может масштабироваться до объема памяти. Кроме того, у него есть много инструментов, поддерживающих вычисления и вне памяти устройства. Например, с помощью библиотеки Dask можно масштабировать вычисления для работы на внешнем кластере, а не только на ноутбуке. Если вы уже работали с Pandas (библиотекой для анализа и обработки данных), то тут используется почти такой же код для чтения в формате CSV: Всего одна строка кода, и вы можете прочесть данные, объем которых превышает размер памяти компьютера. В Excel это сделать невозможно. Кроме того, Python можно использовать для работы с несколькими источниками данных. Если Excel — это одновременно и хранилище, и вычислительный механизм, то Python полностью независим. Если вы можете найти способ прочитать данные в Python, вы сможете их использовать. У Python много библиотек, поэтому можно анализировать данные из разных источников, будь то CSV, Excel, JSON или SQL.

Станьте аналитиком данных и получите востребованную специальность

Наконец, Python незаменим при автоматизации. Этот язык программирования позволяет напрямую подключаться к базе данных и выполнять обновления автоматически. С его помощью можно проводить расчеты, создавать отчеты или динамические дашборды, экономя массу времени. В Excel многое надо вводить вручную, а обновления нельзя автоматизировать. Читайте также: Кому и для чего нужен Python?

Причина 2. Воспроизводимость

Воспроизводимость — это когда вашу аналитику или визуальный отчет легко может повторить другой человек. Он должен суметь не только перезапустить процессы и получить точно такой же результат, но и пройти те же самые шаги. Воспроизводимость важна при автоматизации, но настроить ее в Excel сложно. Дело в том, что расчеты в ячейках Excel практически невозможно проверить по любой шкале измерений. Типы данных сбивают с толку — не всегда то, что вы видите, представлено в необработанных данных. Да, в Excel можно использовать VBA (Visual Basic for Applications) и он немного улучшает воспроизводимость. VBA — это язык программирования, разработанный Microsoft и предназначенный для работы с пакетами Microsoft Office. Он позволяет писать программы прямо в файле и создавать макросы — набор команд для автоматического выполнения задач. При этом не нужно устанавливать среду для разработки — она уже есть в самом Excel. Но лучше все же потратить время на изучение Python. Посмотрите на этот документ в Excel: В столбце с sum должна отображаться сумма чисел из столбцов A и B, но как это проверить? Вы можете проверить одну из формул и увидеть, что это на самом деле сумма, но поскольку каждая ячейка тоже может быть формулой, то результат неверный. Если не проверять все вручную, то можно пропустить ошибки. А в Python эти расчеты выглядели бы так: Код простой и понятный, с его помощью можно легко проверить, что сумма рассчитана правильно. C Python вы получаете все инструменты, предназначенные для того, чтобы улучшить воспроизводимость и совместную работу программистов. Вдобавок ко всему, Python превосходит возможности подключения к данным. С его помощью можно анализировать данные в облаке и мгновенно повторять этот процесс. Git (распределенная система управления версиями), модульное тестирование, документация и стандарты форматирования кода широко распространены в сообществе Python. В третьей версии Python можно добавить статическую типизацию, чтобы сделать ваш код более понятным. Все эти инструменты упрощают процесс создания кода и обеспечивают его правильное написание. В следующий раз, когда кто-то будет смотреть ваш код, он сможет легко его понять и воспроизвести.

Причина 3. Гибкость навыков

Если вы знаете Excel, это, безусловно, полезный навык, но больше его применить негде. Python же многофункционален. Это не только удобный инструмент для анализа и визуализации данных, но и язык программирования, который можно использовать для чего угодно. Хотите заниматься машинным или глубоким обучением? Создать сайт? Автоматизировать умный дом? Все это можно сделать с помощью Python. Кроме того, Python намного ближе к другим языкам программирования, чем Excel. Поэтому, зная Python, гораздо легче изучить другие языки. Он открывает больше возможностей, чем Excel. И, наконец, Python невероятно востребован. По данным Stack Overflow, в 2019 году он стал четвертым по популярности языком программирования в мире среди профессиональных разработчиков ПО, а также первым наиболее востребованным языком программирования. (По данным Stack Overflow на май 2021 года, Python — третий по популярности язык программирования после JavaScript и HTML/CSS.) По оценкам американского сервиса по поиску работы Indeed, средняя зарплата разработчика на Python в США в 2020 году составляла 120 тысяч долларов в год. Неплохо.

Причина 4. Продвинутые инструменты

В Excel есть множество встроенных формул, но они меркнут по сравнению с возможностями Python. У Python не только сотни библиотек, помогающих упростить расширенную статистику и аналитику, но и продвинутые инструменты для визуализации данных. Это, например, библиотека Matplotlib, Plotly, фреймворк Streamlit и библиотека для статистических графиков Seaborn (все это — инструменты для визуализации данных). С их помощью вы можете прекрасно визуализировать данные, а также создавать интерактивные информационные панели и графики. Библиотеки Numpy и SciPy поддерживают научные и векторизованные вычисления, линейную алгебру. Библиотека Scikit-learn позволяет применять различные алгоритмы машинного обучения: от дерева принятия решений до градиентного бустинга. Я думаю, xkcd сказал об этом лучше всего:

Причина 5. Python легко выучить

Учитывая все преимущества Python над Excel, кажется, что он должен быть очень сложным. Но это не так. Посмотрите, как на Java выглядит самая простая программа Hello World: На Python она займет всего одну строку: Python — один из самых интуитивно понятных языков программирования. Его могут освоить даже те, у кого нет опыта в написании кода. Хотя обучение Excel может оказаться предпочтительнее, выгоды от него гораздо меньше. Python стоит потраченного времени и усилий, и Excel никогда не сможет с ним сравниться из-за универсальности его дизайна. Расскажем немного про основы анализа и визуализации данных в Python.

Как начать использовать Python для анализа данных

Изучим основные команды и операции в Python, которые потребуются при анализе данных. Первый нюанс — Python использует пробелы и не использует точку с запятой, как и другие языки. Вот очень простой пример:

Импорт функций

Мы будем использовать множество библиотек. Некоторые из них предустановлены вместе с Python, а другие придется поставить самостоятельно. Чтобы загрузить библиотеку, используйте оператор импорта (import statement): Эта команда импортирует класс Counter (счетчик) из библиотеки collections. Counter — полезный инструмент для дата-аналитиков. Он помогает подсчитать, сколько раз элементы появляются в коллекциях, например в списках. Ниже мы написали код, в котором создали список брачных возрастов. Используя Counter, мы можем быстро подсчитать, сколько раз появляется каждый возраст.

Списки на Python

Списки — это полезная структура данных, предназначенная для их хранения. Подробнее изучим их в следующем уроке. Например: Видно, что мы создали список, содержащий возраст вступления в брак, используя [ ] во второй строке. Затем передали этот список в функцию Counter, чтобы вывести наиболее распространенные значения в виде списка кортежей (tuple). Кортеж — это неизменяемый список внутри круглых скобок (). Кортежи содержат два элемента: значение и количество раз, когда это значение появлялось в вашем списке. Частота упорядочивает список кортежей. Первым отображается значение с наибольшим числом случаев.

Функции в Python

Функции в Python тоже полезны. Они начинаются с ключевого слова def и названия функции, затем добавляются аргументы в скобках. Вот функция, которая принимает 2 аргумента, x и y, и возвращает sum: Функции также могут быть анонимными — в них не нужно расписывать всю структуру, указанную выше. Вместо этого можно использовать ключевое слово lambda. Вот та же функция, что и выше, но записанная как анонимная:

Итоги

Пришло время перейти на Python. Больше нет оправданий! Я надеюсь, что эта статья помогла увидеть все преимущества Python и развеять сомнения.

Python для анализа данных: как и зачем его использовать?

После запуска нового курса «Python для анализа данных» нам стали часто задавать вопрос: «Зачем вообще нужен Python, если есть Excel?».

Excel является самым популярным программным обеспечением для баз данных, хотя сегодня доступно множество альтернативных и более эффективных решений. Пять лет назад у Excel было более 750 миллионов пользователей. Население Земли на тот момент — примерно 7,6 миллиарда человека. Таким образом, около 10% людей пользовались Excel, можно предположить, что основная задача — анализ данных.

Excel являлся востребованным инструментом для многих компаний, его используют ученые и аналитики данных, однако для большей части их работы есть более эффективный софт — Python. И я вам это докажу.

Если вы еще не начали изучать Python и не вывели свои скилы по визуализации и анализу данных на новый уровень, я расскажу вам о пяти причинах, по которым вам необходимо начать изучать его прямо сейчас. Не сомневаюсь, что к концу статьи вы точно захотите перенести большую часть своей работы из Excel в Python.

Автоматизация и масштаб

В вопросе автоматизации Python становится действительно удивительным языком программирования. Вы сможете решить следующие задачи:

• подключить Python к любому источнику данных;
• составлять отчеты;
• запланировать задание, повторно извлекающее ваши данные с любыми обновлениями;
• выполнять необходимые расчеты;
• создавать динамическую панель мониторинга.

Python поможет вам сэкономить массу времени. Excel, напротив, требует слишком большого количества ручного труда, а также в нем не доступны автоматические обновления [комментарий HOCK Training: возможно, здесь речь идет о сложности обновлений данных стандартными инструментами Excel. Периодические обновления в Excel легко можно выполнять при помощи VBA (макросами)].

Python способен напрямую подключаться к вашей базе данных для проведения автоматических обновлений. Изображение: NobleDesktop.

Excel подходит для выполнения быстрого специального анализа небольших данных, однако, когда вы решите перейти к более крупному масштабу, он не будет работать. Общее количество строк на странице Excel — до 1 048 576, столбцов — до 16 384. Python же масштабируется до любых размеров и ограничен только памятью вашего устройства, а также для него доступно множество инструментов, которые поддерживают вычисления за ее пределами.

Пример — библиотека Dask. Она позволяет масштабировать вычисления не только на ПК, но и для запуска на кластере. Для тех, кто знаком с Pandas, это похожий код для чтения в CSV:

Это только строчка кода, однако благодаря ней вы сможете читать данные, чей объем намного больше объема памяти вашего компьютера. Я бы с удовольствием показал, как сделать то же самое в Excel, если бы это было возможно.

Если этот код показался вам сложным, начните учиться с помощью нашего курса. В нем есть все необходимое для начала работы с Python.

Python также масштабируется для нескольких источников данных. Excel — это хранилище и в то же время — механизм вычислений. Python же абсолютно не зависит от данных. Если вы нашли метод чтения имеющихся данных в Python, это значит, что вы сможете работать с ними. В Python есть множество библиотек, поэтому процесс считывания данных из целого ряда источников (например — базы данных CSV, Excel, JSON и SQL) является обычным.

Воспроизводимость

Воспроизводимость является концепцией, согласно которой любые созданные вами аналитические данные и визуализации могут быть без проблем воспроизведены кем-нибудь еще. Важны обе составляющие процесса:

Конечный результат. Кто-то другой должен суметь повторно запустить ваш процесс, чтобы получить такой же результат.

Путь достижения цели. Кто-то другой должен суметь пройти через ваши шаги. Только так можно обеспечить точность результата.

Важность этой концепции обусловлена тем, что она позволяет полагаться на автоматические процессы. Автоматизация полезна, когда работает правильно. Если же она неверна, автоматические отчеты могут стать настоящим кошмаром.

В Excel воспроизводимость крайне сложна. Результаты вычислений в ячейках практически не поддаются проверке при любом масштабировании. Типы данных очень запутаны. Картина, которую видит пользователь, часто не соответствует необработанным данным. VBA лишь делает воспроизводимость чуть лучше, поэтому вам гораздо выгоднее инвестировать в освоение Python.

Давайте обратимся к этому Excel-документу:

Нам известно, что столбец Sum — это сумма значений из колонок a и b, как нам подтвердить это? Можно проверить любую формулу, чтобы убедиться, что перед нами действительно сумма. Однако каждая ячейка может содержать отдельную формулу, что будет, если все они неверны? Если бы я не обратил ваше внимание на шестую строку, вы бы заметили что в ней другая формула?

Но в Python ваша сумма будет выглядеть так:

Простой и понятный код с легкостью подтверждает, что сумма всегда будет рассчитываться верно.

Python открывает доступ ко всем инструментам, необходимым для улучшения воспроизводимости и совместной работы разработчиков программного обеспечения. Python позволяет анализировать данные в облаке, мгновенно повторяя процесс, поэтому он лучше всего подходит для подключения к данным.

В сообществе Python широко распространены:

• Git;
• документация и стандарты форматирования кода;
• модульное тестирование.

В Python 3 есть функция статической типизации, облегчающая чтение кода. Такие инструменты упрощают правильное написание кода. Если в дальнейшем его будет использовать кто-то другой, ему будет легко воспроизвести и понять каждую строку.

Бесконечные возможности

Если пользователь умеет работать в Excel, эти навыки полезны, но больше их нигде нельзя применить. Пожалуй, в этом заключается существенное отличие и главный плюс Python. Это удобный инструмент для анализа и визуализации данных, он также является надежным языком программирования, подходящим для других целей.

Python поможет вам:

• заняться машинным или глубоким обучением;
• создать сайт;
• настроить автоматизацию системы умного дома и многое другое.

Python больше похож на другие языки программирования, с которыми вы можете столкнуться, чем Excel. Это значительно упрощает их изучение. Python более перспективен, чем Excel.

Спрос на специалистов, владеющих Python, очень высок. Согласно StackOverflow, в 2019 году этот язык программирования — четвертый по уровню популярности в мире среди разработчиков ПО. По информации Indeed от 2020 года, в США средняя годовая заработная плата разработчиков Python — 120 000 долларов.

Широкие возможности

Одно из преимуществ Excel — большое число встроенных формул, но возможности Python намного шире. В Python доступно множество библиотек, которые значительно упрощают расширенную статистику и аналитику. Визуализация выведена на новый уровень. При помощи Matplotlib, Seaborn, Plotly, Streamlit можно создавать:

• интерактивные информационные панели;
• необычные визуализации данных;
• графики.

Scikit-learn помогает обучать алгоритмы машинного обучения: машины повышения градиента, деоевья решений и т. д. Scipy и Numpy полезны для векторных и научных вычислений, а также для линейной алгебры. Xkcd отлично выразил мои мысли:

Легкость обучения Python

У Python при сравнении с Excel намного больше возможностей, но значит ли это, что его трудно освоить? К счастью, нет! Это Java-версия Hello World самой простой программы:

Python — это буквально одна строка: print(“Hello World!”) . Что может быть проще? Python входит в группу самых простых языков программирования. Также у него одно из самых активных сообществ, особенно — в сфере аналитики данных.

Язык программирования Python можно понять интуитивно. Его легко освоит даже человек с минимальным опытом работы в области программирования. Кому-то кривая обучения Excel, возможно, кажется более предпочтительной, но от нее намного меньше отдачи. Обучение Python стоит затраченного времени и приложенных усилий, а его универсальный дизайн оставляет Excel далеко позади.

Простой в использовании, Python имеет большое сообщество поддержки. Обучение никогда не было более простым.

Итоги

Время перейти на Python настало. Хватит придумывать оправдания! Я надеюсь, что в статье мне удалось показать вам плюсы изучения Python и помочь обойти некоторые препятствия на пути к обучению.

Учитесь и развивайте свои навыки владения Python!