其实Excel和Python在近两年一直在被做对比 ，有的小伙伴现在并不需要学习，但是并不代表以后用不上，技多不压身，我们可以先分析一下,excel的vba其实是很强大，学的深的话基本可以解决大部分数据处理问题！但是excel仍然有局限性：

1.office正版要钱，python正版不要钱

2.python连接资料库并执行资料库查询比excel vba要方便的多！并且资料库内表格行数常常会超过excel处理极限。而且处理速度会很快，python代码是可以重复使用的，下次需要运行相似的分析情景时，只需运行脚本就可以了，同时你也可以把这些内容共享给你的同事们，不用在编写描述 Excel 中操作步骤手册，提高我们的工作效率

3.python使用pandas对特殊的文本数据进行定制化的解析。python对复杂逻辑的处理和对正则表达式的支持要强过vba。当然并不是vba不能实现，就是比较麻烦！

简单来说Python≥excel，excel能做到的Python都能做到，但是excel不能很强大的编程，不能进行丰富逻辑处理，复杂的运算分析

当然具体还是要看你的工作场景需求，以及以后你要发展路线上它们对你的帮助，如果真的用不到那就无所谓了，因为它们只是工具，我们更加需要加强逻辑思维和业务分析能力，找到自己的核心竞争力，工具只是辅助的东西和帮助你表达出来的东西

学习周期的话这个看个人，本身你有基础，学习起来并不会很难，工具只有多用才会更熟练

首先说结论：不一定

因为你还可以选择VBA！当然VBA你也不一定需要！

按你说的「一个Exce函数加填充就能搞定的事」，说明你对Excel的需求并不是很高，不是重度用户，可能就是日常做做表，记录一些数字。如果你跟我一样天天跟Excel打交道，天天做一些重复工作，那么你一定就不会这样想了，你会想"我都累死了，什么时候才能干完啊，有没有简单的方法啊"！举个例子，是我干过的活，如图

这是一个二维表，需要我展开成一维的，就是横坐标，纵坐标，然后取对应的值，你当然可以手动去一个个去输入，可能你眼神好，手速快，半个小时就搞定了，然后检查一遍发现错了一个数，再改改就搞定了，但是我现在手上有一百个类似这样的表，有的还是三维的，还有的需要×系数，有的一个系数，有的两个三个，遇到这样的问题你打算怎么办？还要去输入吗？反正我想想都觉得累，眼睛累，手也累。这时候你肯定会到知乎来问，有没有什么简单的方法把表格展开？那么，肯定就会有大佬推荐你VBA或者Python！我当然就是用的VBA，做完你猜有多少数据？16万行！每行最少三个数据。你可以想想手动输入要多久吗？按照你一秒钟输入一个数据来算算看，你需要16个工作日每天八小时不停歇干才行！

所以当你觉得没用或者不需要，只能说明你做的事不够多，遇到的问题不够多

如果把数据分析比作建一座高楼，那么excel就是给你一个个组件，你的工作就是把他们组装起来，就跟最近的火神山医院一样，像是搭积木

虽然这种方法可能很快就能出结果，效率很高，但是因为用的都是设计好的组件，所以你基本上只能循规蹈矩，遇到问题也不能把组件推倒重建，只能换其他的组件或者换个组合方式；

而且还不能用大数据量，因为excel的逻辑关系太弱，就跟搭积木搭高了就会倒塌一样，处理个万级数据就有点吃力了；所以excel不能用来建高楼，毕竟没有一座世界高楼，是搭积木搭起来的。

从数据分析的角度来看，excel的可视化要差一些，数据采集也不能跟python相比，这都不是excel的专业，但是excel在数理统计上的表现还是很不错的

所以当数据分析量小、想要快速出结果、逻辑关系简单的情况下，excel很香！

而python就是给你一堆原材料，水泥、砖头、钢筋等等，你的工作就是自己要从头搞，一步步把高楼给建造出来

坏处嘛就是要求你什么都要会，你要会砌墙、会施工、会图纸，学习起来自然是比excel要难

从效率上讲，处理简单问题肯定要比excel差，但是在复杂问题面前，python的好处才能凸显出来

而且你拥有了这堆原材料，不仅可以建高楼，还能用来造飞机、造轮船，造火箭，所以人们都说python是万能语言，除了生孩子什么都能做

另外一点python是开源的，起码比matlab要强多了（深深执念）

从数据分析的角度看，python肯定是要优于excel的，数据采集、数据处理和数据分析、可视化方面都比excel要强，当然这只是对于数据分析来说

所以当数据量大、逻辑关系复杂的时候，python是最优解

PS：

当然了，VBA就另说了，其实我觉得VBA跟python的学习难度其实差不了太多，但就是用起来太难用，看个人具体的需求吧，具体的区别这里就不详细说了

类似的问题我写过回答也写过文章，放在下面，如果有兴趣可以去看一下。其实主要还是看你有没有遇到Excel的瓶颈，然后对于这些瓶颈你是准备用什么办法去处理。

  1. 比如说Excel不能处理过大的数据表，但是说白了，pandas也有限制，超出内存的表是不能读取的。当然了，到了那个时候，还有新的工具。
  2. 比如说Excel不能编程，所以没法抽象化用户操作。但是人家有vba呀。我没有认真学过vba，所以不好多做评论。但是一个语言好不好学，（尤其是vba和python相比，大家毕竟都是应用层面的语言），说到底还是这个语言的用户数量决定的，vba有几个包？github上有几个repo是用vba写的？你去Stack Overflow上面搜vba能搜出几个高质量答案？你有问题以后能不能尽快的找到答案？你能不能*免费*的从网上找到高质量的vba学习资料？所以说白了，具体学什么语言真的不重要，关键是要容易学。如果你现在发现vba很容易学容易用，那完全没有必要去学python
  3. 比如说Excel有太多的黑箱，太多自动化的工具，而且最关键的，它是图形化操作界面。你会觉得这些都是好处呀？为什么要作为瓶颈呢？确实，这些都是好处，但是图形界面也是双刃剑。图形界面是很难抽象化的，你很难将用户操作转化成一个按钮，一个对话框。所以如果你想自由，你必须放弃图形界面。这是很矛盾的一个事情，这很可能也只是千禧年以前长大的人的无聊的坚持，但是说回来，到了2020年我也没觉得这个看法有什么大错。

所以说到底，如果你现在觉得Excel足够解决你现在的问题，你自然没有必要提前去学。但是很多时候真的是这样么？你就没有一些自己想做，但是不知道怎么用Excel去做的东西？如果别人告诉你，用vba可以这样这样这样这样解决，那你就可以去学python了

关于学了多久，应该说是一年吧。18年底的时候我做科研成果总结，当时用的是excel，到了去年年底的时候做课程表处理的时候就主要依靠pandas了，但是怎么说呢，我在18年以前的时候也已经学过一段时间pandas了，而13年的时候我也用js连抄带编的做了一个杂志的光碟导航系统，所以学编程这个事情不是一下子就能做好的，但是一直学肯定会越学越好

附上两个之前的回答：

如何才能成为EXCEL数据处理大神？?

www.zhihu.com图标路人乙小明：[Excel]如果你爱Excel，请学好pandas?

zhuanlan.zhihu.com图标

我觉得一切要以工作目的为导向，以解决问题为导向。

凡是能尽快协助你高效处理工作任务的，你都要去学习和了解，但是不必精通，除非你想转行（敲重点）。

我学生时代用Python做爬虫，画图，辅助做Excel，觉得逼格很高，工作了以后发现我这行Excel和vba已经能实现逆天操作了，再花时间去精通Python反而本末倒置。如果你觉得Python有确实帮到你的地方，再用Python也可以，但是你多动动手会发现网上有现成的辅助工作的小程序，没必要亲自操刀设计。

你的价值是你的专业能力，行业经验，沟通协调能力，资源整合能力。你未来几十年的成长也都是在这些方面。多花时间钻研「术」并不会为你带来多大成就（除非你想转行），让专业的人去做专业的事，让每个人都当好社会运转的螺丝钉，这才是主流。

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