我想原因是他们的适用范围不一样，也就意味着他们的学习成本不一样。如同为什么有了汽车，还有自行车的存在。
pandas 是 Python 中的一个数据处理分析库，他能够处理非常复杂且不规范的数据(许多人以为不能)，同时也能快速做探索分析。
我头条号其中一篇关于处理不规范数据的实战案例：
["Python替代Excel Vba"系列（三）：pandas处理不规范数据](https://www.toutiao.com/i6704937096722776583/?group_id=6704937096722776583)
可以说，在 Excel 中存在的功能，在 pandas 中也是一两句代码即可完成，并且能够做到Excel所不能做到的复杂需求。
具体可以参考我的系列文章(下面只是列举其中1篇)：
[懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(八)：匹配查找](https://www.toutiao.com/i6729044337029546504/)
因此，公司中的数据部门，"报表科"可能只使用Excel，"分析科"就会同时使用Excel，vba，pandas
许多公司一开始就使用了Excel作为数据模型工具，套上许多公式或vba编程，他们很多时候不是不想用pandas代替，只是这意味着人力成本与风险。
vba的存在
Excel自带的功能可以满足一般工作需求，但不能实现自动化流程。但微软及时提供了vba语言解决这一缺点。因此许多公司早期都会使用vba实现自动化流程。后期即使发现pandas效率更高，也不好替换
我相信许多人都认为，学习vba要比学习pandas 要容易，毕竟学习pandas还需要去学习python。这是许多"数据人"的误区。
不可否认，在"操作Excel"这个角度上看，学习vba的确易于学习pandas。但是，数据领域工作中，真正复杂的不在于怎么操作Excel，而是怎么处理数据。pandas在"玩数据"这块，无疑比Excel与vba要优秀得多，学习成本也低很多。
这是因为，使用pandas不需要你非常深入python的知识，简单的判断、遍历(实际不需要自己编写遍历代码)，即可马上学习pandas
可惜许多"数据人"都被市面上各种学习python的资料给吓倒，从而导致使用pandas代替Excel难以实现。
我以前的一家公司中的数据部门，当初也是全用vba+Sql，但后来的维护成本实在太高（想象一下汇总也要自己写几十行代码，sql其实也算简单，但不能处理不规范数据，在pandas 中就一句）。
后来希望转用 pandas，但是也遇到人力成本问题。后来发现python中有一个库xlwings ，可以实现 vba与python之间的互相调用，并且直接支持pandas(你会发现当前许多的库，甚至一些很出名的BI工具，都能支持pandas)。
现在，该公司已经使用pandas 替换了许多数据处理分析工作，而vba只是作为调整格式的工具。人力成本大大降下来，并且可以让员工的能力有所提升。
最后提醒各位"数据人"，不进则退。如果你觉得你用Excel或vba就能应付当前工作需求，没有必要学习更优秀的工具，那么可能你的能力就永远止步于此。
欢迎关注我的头条号，专注于使用Python带你玩转数据。
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Excel起步较早，有很多资源。存在由全职团队制作的书籍，社区甚至专业文档。Excel可视化做得好。Excel的性能确实不咋地，但能解决大多数问题，且易于使用。VBA具有宏录制功能。
pandas的资源也很丰富，性能和功能远比Excel强大，但是易用性和可视化不如Excel。
建议：日常小数量的电子表格用Excel。如果大数据量或需要使用VBA，在掌握python的前提下，不如用pandas。
附录参考资料：https://www.toutiao.com/i6632406205379674627/
Excel 1997 和 Excel 2003 中，工作表的大小仅为 256 列 × 65,536 行。Excel 2007 、 Excel 2010和Excel 2013等新版本中，工作表的大小为 16,384 列 × 1,048,576 行。超出此列和行限制的单元格中的数据将会丢失。大数据建议直接用csv文件和python的pandas结合处理。
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完全不是一类东西，怎么取代？你是想让办公文员用pandas来算团建费用，还是想让数据分析师用excel来做几百只股票的选股？
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可以使用snapde进行数据处理，它能打开的数据比excel大多了，可以打开处理2000万行以上数据，它的数据显示就跟excel一样，并且它集合了python执行器，可以直接用pandas进行数据运算，既友好又高效
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用pandas代替Excel，不说其它的，光学习成本就不是高一点半点。
要学会使用pandas，首先起码要做到Python入门。Python入门在编程语言入门里面算简单的，但依然是有一定难度的，也不是人人都能做到的。就算Python入门了，不懂NumPy，也是无法学习pandas的，因为后者是建立在前者基础上的。
而要学习NumPy，又要先具备矩阵等线性代数的相关知识，不然很难理解一些轴、秩等基础概念，以及诸如数组的乘法、转置、换轴、求逆、点乘积等数据操作；没有这些基础知识，即使一开始能依葫芦画瓢学习操作，但终究很难理解和运用。
所以，要用pandas大规模代替Excel，光是额外增加的学习成本这一块，就很高了。
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pandas没能取代Excel和Linux没能在桌面端战胜Windows的原因是类似的：操作太复杂，不适合普通大众。绝大多数人习惯图形化、所见即所得的操作方式而不是写代码。再加上微软的强力推广，造成现在人人都知Excel，pandas更多在程序员中被人所知。
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excel部署简单，办公电脑都有安装，Python安装要复杂一些，不能要求公司的财务、法务等支撑平台都装吧，Excel就不一样了，输出的分析结果可以无障碍共享
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excel毕竟简单易用，培训成本低，应对普通点的数据量已经绰绰有余了。
毕竟不是每个公司都有大量百万级别的数据需要处理的。
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