Excel和Python都是数据处理和分析的常用工具，但它们各自有不同的优势和局限性。以下是为什么即使有Excel，人们还需要学习Python的一些原因：
效率问题
对于大规模数据处理，Python通常比Excel更高效。例如，处理几十万条数据时，Python可以轻松应对，而Excel可能因数据量过大而崩溃。
功能限制
Excel有其功能限制，比如最大支持的工作表大小为16,384列×1,048,576行。对于超出这个范围的数据，Excel无法处理，而Python可以。
自动化和可重复性任务
Python可以自动化重复性任务，减少手动操作的错误，提高工作效率。
数据可视化
Python拥有丰富的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，可以创建复杂的图表和图形，这是Excel所不能比拟的。
爬虫和数据采集
Python还可以用于网络爬虫，抓取互联网上的数据，这是Excel无法完成的。
工具库丰富
Python有一个庞大且活跃的社区，提供了大量的库和框架，可以用于数据分析、机器学习、Web开发等多种任务。
跨平台性
Python可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac和Linux，而Excel通常只能在Windows和Mac上使用。
代码复用和共享
使用Python编写的代码可以保存并共享，便于团队协作和代码复用，而Excel的公式和操作通常难以跨文件共享。
总结来说，虽然Excel在数据分析和处理方面非常强大，尤其适合小规模数据处理和可视化，但Python在处理大规模数据、自动化任务、数据分析和可视化、以及网络爬虫等方面提供了更加强大和灵活的功能。因此，掌握Python技能可以使个人或团队在数据处理和分析领域更加高效和全面