吴梦龙，刘福泉，李宗昌(中国石油四川石化有限责任公司生产三部，四川 成都 611930)

0 引言

随着炼化生产技术不断进步，生产过程自动化控制程度越来越高，生产过程数据报表多、数据量大的特点愈发凸显，数据处理的难度不断加大，传统数据处理方法不但费时费力，而且无法满足生产指导性数据的超高准确性要求。

1 常用数据处理方式

1.1 Excel函数、数据透视表

Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件[1]。利用其自带的函数和透视表等数据处理功能，能满足用户对数据处理的基础要求，但是处理效率不高。

1.2 Excel VBA编程扩展功能

VBA(visual basic for application)是编程语言VB的子集，“寄生于”已有的应用程序，例如：Excel、Powerpoint和Word等，其语法结构与VB非常相似，简单易懂，且可以灵活调用Off ice自带的函数功能，调试简单，不存在兼容性问题。利用Excel VBA创建个性化的数据处理方案，简单易行，快捷高效。

1.3 Python语言编程

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，简单易学且功能强大，它拥有高效的高级数据结构，并且能够用简单而又高效的方式进行面向对象编程。Python的语法简单，代码可读性高，容易入门门槛低，拥有众多优秀的库以及工具可直接调用，逐渐成为近年来数据分析领域入门级的首选编程语言[2]。

2 不同处理方式的优缺点

Excel函数与数据透视表在处理格式统一、规律性很强能直接套用自带函数或利用透视表分类的数据时具有操作简单、执行效率高的优势，但是对于无明显规律或格式不统一的数据处理明显力不从心。……