1樓：坦克
要麼Access，要麼MySQL。我現在的資料量比你多些，二十多萬吧，用MySQL比較舒服。
Access的話有時候匯入存在一些小問題，搞得不舒服。
Python就沒必要吧，sql語句比較好用的，用幾次就習慣了，下一次使用直接複製修改一些東西就行。
2樓：數分高階
資料量達到幾十萬後用 Excel 做運算的話，速度確實很慢，如果是 Windows 電腦且配置比較高的話，可以在 Excel 中設定使用多核處理器進行計算，但 Mac 就不行了。
Python + Pandas 確實可以替代 Excel 的計算部分，但這是不夠的，有些時候還需要對 Excel 中的資料格式進行一系列的設定，如果乙個Excel 中的 worksheet 比較多的話，也是很費時間的。
推薦使用 Python 中的另乙個模組 Openpyxl，可以直接操作和修改 Excel 檔案的各種樣式，這樣就可以使用 Pandas 計算資料，Openpyxl 則可以用來調整 Excel 的格式問題。
當然，如果對 VBA 比較熟的話， 也可以使用 Xlwings 模組， 可以直接呼叫 Excel 中寫好的 VBA 程式。
3樓：
看你需求吧
python自由化程度高一點。
excel侷限性大一點。
難度的話，對於小專案而言，我覺得其實差不多，也看過excel的一些語言，雖然不難，但是格式也是很繁瑣。
之前看到別人說的excel所見即所得，這點很重要，挺方便的，而且在視覺化方面，如果你需求不複雜，excel完全能勝任。
如果只是乙個小專案不推薦python，學習成本太高如果以後經常要做，建議學習python，發展性好，可塑性好，總之不虧
4樓：書果
MS Office 套件中有乙個access可以輕鬆完成你的需求，學習成本是sql，個人感覺比用Python+pandas簡單一些
5樓：Coldwings
12萬行，也就是10^6量級的資料，對於不管多爛的程式語言而言，排個序而已，也應該是幾秒鐘的事兒。
這種規模就真不要強行往「大資料」上靠了。
所以就你的用途而言，當然可以。但是關鍵在於，你需要學習Python這個語言，然後學習一些基本的程式設計思想，一些演算法，再去解除pandas這樣的以DataFrame為主體的資料處理包，再學習一些用來將資料視覺化的玩意，以及一些需要用到的輸出方式。
就看你舍不捨得下本錢學這些玩意了。
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