Power BI 是一款强大的商业智能（BI）工具，它提供了数据可视化、报表制作等功能，适合快速分析和展示数据。然而，Python 作为一种流行的编程语言，在数据处理和分析方面有着广泛的应用和强大的库支持，比如 Numpy 和 Pandas，使得它在某些情况下比 Power BI 更具优势。以下是使用 Python 的一些理由：
数据处理能力
Power BI 的 Power Query 可以进行轻量级 ETL（提取、转换、加载）操作，但对于复杂的数据处理任务可能力不从心。
Python 的 Numpy 和 Pandas 库提供了丰富的数据处理功能，可以高效地清洗和分析数据。
灵活性与扩展性
Python 是一种通用编程语言，可以编写脚本来自动化重复性任务，提高工作效率。
Python 社区庞大，不断有新的库和功能被开发出来，使得 Python 在数据处理和分析方面的能力不断增强。
导出与集成
Power BI 对数据导出有一定的限制，而 Python 可以导出各种格式的数据文件，方便进一步分析和共享。
Python 可以与其他软件和系统集成，比如数据库、Web 服务等，提供更丰富的数据分析能力。
学习曲线与上手难度
对于初学者来说，Python 可能比 Power BI 更容易上手，尤其是对于那些没有编程背景的用户。
Python 有大量的教程和社区支持，可以帮助新手快速学习和掌握。
总结来说，尽管 Power BI 提供了强大的 BI 功能，但 Python 在数据处理、自动化、扩展性以及学习曲线方面具有明显优势。根据实际的需求和工作场景，可以选择最适合的工具来提高工作效率和数据分析能力