Transition d'Excel vers Python

De nombreuses entreprises sont maintenant en train de passer d'Excel à Python, un langage de programmation polyvalent de haut niveau créé par le programmeur néerlandais Guido van Rossum. Un nombre croissant de développeurs de logiciels considèrent aujourd'hui Python comme un outil de remplacement digne d'Excel, en raison des avantages que le premier peut offrir.

Transition d'Excel vers Python

Excel est un outil commun pour l'analyse de données, et il est couramment utilisé pour effectuer des opérations analytiques dans le secteur financier. Cependant, Excel a tendance à être plus complexe car il nécessite l'application de VBA. Les VBA sont complexes à utiliser et rendent Excel difficile à utiliser lors de la gestion de plusieurs opérations lors de l'analyse des données.

Python, en tant que langage de programmation, offre divers avantages par rapport à Excel. C'est un langage de programmation open source, avec de nombreux contributeurs qui se portent volontaires pour fournir des mises à jour régulières du code et améliorer ses fonctionnalités. Au contraire, Excel est un logiciel payant qui ne fournit des mises à jour de programme qu'à ceux qui ont acheté l'application, limitant ainsi son utilisation. Python est également livré avec une grande variété de bibliothèques préinstallées, ce qui fait gagner du temps aux développeurs qui seraient autrement tenus de créer des projets à partir de zéro.

Résumé rapide

  • Le passage d'Excel à Python peut être justifié par la capacité de ce dernier à exécuter des calculs et algorithmes complexes.
  • Python est plus facile à apprendre et à maîtriser, contrairement à Excel qui comprend un langage personnalisé appelé VBA qui est complexe à maîtriser et à exécuter.
  • La transition d'Excel vers Python permet aux utilisateurs de profiter de divers avantages, tels qu'une plate-forme de codage open-source, de nombreux contributeurs bénévoles et des bibliothèques gratuites.

Intégrations fonctionnelles

Un bon logiciel d'analyse de données doit pouvoir s'intégrer à d'autres logiciels analytiques et non analytiques. Python s'intègre bien dans cette description car il s'intègre bien avec d'autres programmes. Les utilisateurs peuvent importer et exporter différents types de formats de fichiers dans Python.

Par exemple, Python est compatible avec la syntaxe SQL et peut même l'exécuter dans son cadre pour extraire des données et des tables dans son environnement. L'environnement Python est également efficace pour automatiser des tâches telles que l'importation de données et l'écriture de données analysées dans des fonctions Excel ou CSV pour l'analyse des données.

La transition d'Excel vers Python peut être justifiée d'un point de vue d'intégration fonctionnelle. Premièrement, Python est convivial, et les analystes débutants et expérimentés peuvent utiliser le langage facilement. Excel utilise le glossaire VBA VBA Ce dictionnaire VBA est un guide utile pour quiconque souhaite apprendre à utiliser VBA dans la modélisation Excel. Passez en revue chacun des termes et définitions du dictionnaire VBA ci-dessous pour apprendre les principes de base avant de suivre le cours de modélisation financière VBA de Finance. language, qui est une plateforme personnalisée qui utilise des macros pour automatiser les tâches d'analyse des données.

L'utilisation de macros pour automatiser les tâches est plus complexe que l'automatisation des tâches dans l'environnement Python. De plus, le fait que Python puisse être facilement intégré à d'autres programmes le rend plus adapté à l'analyse de données.

Compatibilité du code

Le code d'analyse des données peut être stocké sous forme de scripts pour une réutilisation et une manipulation ultérieure. Le code Python est reproductible et compatible, ce qui le rend approprié pour une manipulation ultérieure par d'autres contributeurs qui exécutent des projets indépendants. Contrairement au langage VBA utilisé dans Excel, l'analyse des données à l'aide de Python est plus propre et offre un meilleur contrôle de version.

Mieux encore, la cohérence et la précision de Python dans l'exécution du code. Les autres utilisateurs peuvent répliquer le code d'origine tout en profitant d'une exécution fluide au même niveau que le code d'origine. La capacité de reproduire le code rend Python plus efficace qu'Excel, car les utilisateurs peuvent contourner le processus de codage initial et commencer avec un cadre déjà fonctionnel.

Évolutivité et efficacité

Les data scientists préfèrent Python à Excel en raison de sa capacité à gérer de grands ensembles de données, ainsi qu'à intégrer l'apprentissage automatique et la modélisation. Lors de la gestion de grandes quantités de données, Excel prend plus de temps pour terminer les calculs par rapport à Python. Lorsque les données sont chargées simultanément sur les deux programmes, Excel sera en retard sur Python car il n'est pas conçu pour gérer de grandes quantités de données.

En outre, Excel prend plus de temps pour importer les données créées dans d'autres logiciels d'analyse. Cela peut être encore plus lent lorsque la quantité de données importées dans la feuille de calcul est énorme. Python comble le fossé car c'est un outil plus efficace pour importer et exporter des données dans différents formats, ce qui le rend idéal pour le scraping de données. Par rapport à Excel, Python est mieux placé pour gérer les pipelines de données, automatiser les tâches et effectuer des calculs complexes. De plus, il est livré avec un large éventail d'outils de manipulation et de bibliothèques.

Python vs Excel dans les organisations

Python est considéré comme un outil d'analyse de données plus efficace pour les calculs complexes et les gros volumes de données. Cependant, Excel est toujours plus populaire dans l'ensemble que Python, et il est utilisé par un grand nombre de personnes dans l'analyse financière.

Bien qu'Excel ne soit pas idéal pour gérer de gros volumes de données, c'est un outil plus pratique pour les organisations avec de petits volumes de données qui nécessitent des calculs simples. Python, en revanche, est plus efficace qu'Excel lorsque l'organisation gère de gros volumes de données qui nécessitent une automatisation pour produire des résultats dans un court laps de temps.

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  • Macros VBA Macros VBA La configuration des macros dans Excel VBA est assez simple. La structure des macros Excel VBA implique de commencer par une ligne sub () avant de commencer le code de macro. Les macros utilisent l'application Visual Basic dans Excel pour créer des fonctions personnalisées générées par l'utilisateur et accélérer les tâches manuelles en créant des processus automatisés.

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