Python集合操作 vs VBA：让数据处理效率提升10倍

从Excel VBA到Python，看集合操作如何化繁为简

前言

今天我们就来对比一下Python集合（Set）和VBA在处理去重、交集、并集、差集这四大常见场景时的差异。

说明： 为了更直观地对比代码简洁度，本文VBA示例将省略Dim声明语句，直接使用变量（实际项目建议加上Option Explicit规范代码）。所有变量均使用中文命名，VBA代码尽量减少循环，使用Dictionary的Keys方法直接输出数组。

相信看完这篇文章，你会惊叹：原来数据处理可以这么简单！

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一、去重操作：一行代码 vs 字典转换场景：从客户列表中去除重复名单

Python实现：

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# 原始数据客户列表 = ["张三", "李四", "王五", "张三", "赵六", "李四"]# 去重 - 仅需一行！唯一客户 = list(set(客户列表))print(唯一客户)  # ['张三', '李四', '王五', '赵六']

VBA实现：

Sub 测试去重()    客户列表 = Array("张三", "李四", "王五", "张三", "赵六", "李四")        Set 字典 = CreateObject("Scripting.Dictionary")        For i = 0 To UBound(客户列表)        字典(客户列表(i)) = Empty    Next        唯一客户 = 字典.Keys  ' 直接输出数组        Debug.Print Join(唯一客户, ", ")End Sub

对比总结：

· ✅ Python：1行代码搞定 list(set(...))· ⚠️ VBA：需要创建Dictionary对象并循环，共5行核心代码· ⚡ 性能：Python的set底层用哈希表实现，速度极快二、交集操作：找出共同元素场景：找出同时购买A产品和B产品的客户

Python实现：

# 两组客户数据A产品客户 = {"张三", "李四", "王五", "赵六"}B产品客户 = {"李四", "王五", "孙七", "周八"}# 求交集 - 一个符号搞定！共同客户 = A产品客户 & B产品客户# 或者使用方法：A产品客户.intersection(B产品客户)print(共同客户)  # {'李四', '王五'}

VBA实现：

Sub 测试交集()    A产品客户 = Array("张三", "李四", "王五", "赵六")    B产品客户 = Array("李四", "王五", "孙七", "周八")        Set 字典A = CreateObject("Scripting.Dictionary")    Set 字典B = CreateObject("Scripting.Dictionary")    Set 结果字典 = CreateObject("Scripting.Dictionary")        For i = 0 To UBound(A产品客户)        字典A(A产品客户(i)) = Empty    Next        For i = 0 To UBound(B产品客户)        字典B(B产品客户(i)) = Empty    Next        For Each 键 In 字典A.Keys        If 字典B.Exists(键) Then 结果字典(键) = Empty    Next        共同客户 = 结果字典.Keys  ' 直接输出数组        Debug.Print Join(共同客户, ", ")End Sub

对比总结：

· ✅ Python：用 & 符号或 .intersection() 方法，1行代码· ⚠️ VBA：需要创建3个Dictionary对象，3次循环· 📊 代码量：Python 1行 vs VBA 10+行三、并集操作：合并所有元素场景：合并多个渠道的客户名单（自动去重）

Python实现：

# 不同渠道的客户线上客户 = {"张三", "李四", "王五"}线下客户 = {"王五", "赵六", "孙七"}电话客户 = {"李四", "周八"}# 求并集 - 自动去重！全部客户 = 线上客户 | 线下客户 | 电话客户# 或者：线上客户.union(线下客户, 电话客户)print(全部客户)  # {'张三', '李四', '王五', '赵六', '孙七', '周八'}

VBA实现：

Sub 测试并集()    线上客户 = Array("张三", "李四", "王五")    线下客户 = Array("王五", "赵六", "孙七")    电话客户 = Array("李四", "周八")        Set 字典 = CreateObject("Scripting.Dictionary")        For i = 0 To UBound(线上客户)        字典(线上客户(i)) = Empty    Next        For i = 0 To UBound(线下客户)        字典(线下客户(i)) = Empty    Next        For i = 0 To UBound(电话客户)        字典(电话客户(i)) = Empty    Next        全部客户 = 字典.Keys  ' 自动去重        Debug.Print Join(全部客户, ", ")End Sub

对比总结：

· ✅ Python：用 | 符号实现多集合并集，自动去重· ⚠️ VBA：需要3次循环将所有数组元素加入同一个Dictionary· 🎯 直观性：Python的符号化操作更符合数学思维四、差集操作：找出独有元素场景：找出只购买A产品但未购买B产品的客户

Python实现：

# 客户数据A产品客户 = {"张三", "李四", "王五", "赵六"}B产品客户 = {"李四", "王五", "孙七", "周八"}# 求差集（A中有但B中没有）仅A产品客户 = A产品客户 - B产品客户# 或者：A产品客户.difference(B产品客户)print(仅A产品客户)  # {'张三', '赵六'}# 对称差集（只在一个集合中出现的元素）独特客户 = A产品客户 ^ B产品客户# 或者：A产品客户.symmetric_difference(B产品客户)print(独特客户)  # {'张三', '赵六', '孙七', '周八'}

VBA实现：

Sub 测试差集()    A产品客户 = Array("张三", "李四", "王五", "赵六")    B产品客户 = Array("李四", "王五", "孙七", "周八")        Set 字典A = CreateObject("Scripting.Dictionary")    Set 字典B = CreateObject("Scripting.Dictionary")    Set 结果字典 = CreateObject("Scripting.Dictionary")        For i = 0 To UBound(A产品客户)        字典A(A产品客户(i)) = Empty    Next        For i = 0 To UBound(B产品客户)        字典B(B产品客户(i)) = Empty    Next        ' 求差集（A中有但B中没有）    For Each 键 In 字典A.Keys        If Not 字典B.Exists(键) Then 结果字典(键) = Empty    Next        仅A产品客户 = 结果字典.Keys    Debug.Print "仅购买A产品: " & Join(仅A产品客户, ", ")        ' 求对称差集    Set 对称差集字典 = CreateObject("Scripting.Dictionary")        For Each 键 In 字典A.Keys        If Not 字典B.Exists(键) Then 对称差集字典(键) = Empty    Next        For Each 键 In 字典B.Keys        If Not 字典A.Exists(键) Then 对称差集字典(键) = Empty    Next        独特客户 = 对称差集字典.Keys    Debug.Print "独特客户: " & Join(独特客户, ", ")End Sub

对比总结：

· ✅ Python：差集用 -，对称差集用 ^，各1行代码· ⚠️ VBA：需要遍历判断，对称差集需要两次遍历· 💡 可读性：Python的符号操作一目了然五、实战案例：数据清洗组合技场景：处理多份Excel名单，AG游戏找出重复、遗漏、新增客户

Python实现：

# 三份名单旧名单 = {"张三", "李四", "王五", "赵六"}新名单 = {"李四", "王五", "孙七", "周八"}黑名单 = {"王五", "钱九"}# 一行代码完成复杂逻辑！有效新客户 = (新名单 - 旧名单) - 黑名单流失客户 = 旧名单 - 新名单所有有效客户 = (旧名单 | 新名单) - 黑名单print(f"新增客户: {有效新客户}")      # {'孙七', '周八'}print(f"流失客户: {流失客户}")         # {'张三', '赵六'}print(f"有效客户总数: {len(所有有效客户)}")  # 5

VBA实现：

Sub 数据清洗案例()    旧名单 = Array("张三", "李四", "王五", "赵六")    新名单 = Array("李四", "王五", "孙七", "周八")    黑名单 = Array("王五", "钱九")        Set 字典旧 = CreateObject("Scripting.Dictionary")    Set 字典新 = CreateObject("Scripting.Dictionary")    Set 字典黑 = CreateObject("Scripting.Dictionary")        For i = 0 To UBound(旧名单): 字典旧(旧名单(i)) = Empty: Next    For i = 0 To UBound(新名单): 字典新(新名单(i)) = Empty: Next    For i = 0 To UBound(黑名单): 字典黑(黑名单(i)) = Empty: Next        ' 计算新增客户（新名单 - 旧名单 - 黑名单）    Set 字典新增 = CreateObject("Scripting.Dictionary")    For Each 键 In 字典新.Keys        If Not 字典旧.Exists(键) And Not 字典黑.Exists(键) Then 字典新增(键) = Empty    Next        ' 计算流失客户（旧名单 - 新名单）    Set 字典流失 = CreateObject("Scripting.Dictionary")    For Each 键 In 字典旧.Keys        If Not 字典新.Exists(键) Then 字典流失(键) = Empty    Next        ' 计算所有有效客户（旧名单 ∪ 新名单 - 黑名单）    Set 字典有效 = CreateObject("Scripting.Dictionary")    For Each 键 In 字典旧.Keys        If Not 字典黑.Exists(键) Then 字典有效(键) = Empty    Next    For Each 键 In 字典新.Keys        If Not 字典黑.Exists(键) Then 字典有效(键) = Empty    Next        有效新客户 = 字典新增.Keys    流失客户 = 字典流失.Keys        Debug.Print "新增客户: " & Join(有效新客户, ", ")    Debug.Print "流失客户: " & Join(流失客户, ", ")    Debug.Print "有效客户总数: " & 字典有效.CountEnd Sub

对比总结：

· ✅ Python：3行代码完成复杂的集合运算· ⚠️ VBA：即使省略Dim和压缩代码，仍需20+行· ⏱️ 开发效率：Python开发速度快10倍以上六、性能对比：大数据量测试10万条数据去重测试

Python：

import time# 生成10万条数据（含重复）大数据 = list(range(50000)) * 2开始时间 = time.time()唯一数据 = list(set(大数据))结束时间 = time.time()print(f"耗时: {结束时间 - 开始时间:.4f}秒")  # 约 0.003秒

VBA：

Sub 性能测试()    开始时间 = Timer        Set 字典 = CreateObject("Scripting.Dictionary")        For i = 1 To 100000        字典(i Mod 50000) = Empty    Next        唯一数据 = 字典.Keys        Debug.Print "耗时: " & Format(Timer - 开始时间, "0.000") & "秒"    ' 约 0.5-1秒（受Excel版本影响）End Sub

结论：

· Python在大数据处理上优势明显（快100-300倍）· VBA适合中小规模数据处理· 超过1万条数据建议使用Python七、代码简洁度终极对比

让我们用一个表格直观对比四大操作的代码行数：

操作Python核心代码VBA核心代码行数对比去重list(set(列表))创建字典+循环+Keys1 vs 5交集A & B3个字典+3次循环+判断1 vs 10并集A | B | C1个字典+3次循环1 vs 8差集A - B2个字典+2次循环+判断1 vs 9对称差集A ^ B3个字典+4次遍历1 vs 12八、总结：为什么选择Python集合？Python集合的四大优势特性PythonVBA代码简洁度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐性能效率⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐学习成本⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐可读性⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐快速记忆：Python集合操作符

# 数学符号，直观易记去重：  set(列表)交集：  A & B  或  A.intersection(B)并集：  A | B  或  A.union(B)差集：  A - B  或  A.difference(B)对称差集：A ^ B  或  A.symmetric_difference(B)

适用场景建议

选择Python的情况：

· ✅ 需要频繁进行集合运算· ✅ 处理大规模数据（1万条以上）· ✅ 需要与其他数据分析工具（pandas、numpy）配合· ✅ 追求代码简洁和可维护性· ✅ 需要跨平台运行

选择VBA的情况：

· ✅ 仅在Excel内部操作，不需要外部环境· ✅ 数据量较小（几千条以内）· ✅ 团队成员只熟悉VBA· ✅ 需要直接操作Excel对象模型· ✅ 不想安装额外软件九、学习路径建议从VBA到Python的平滑过渡

第一步：理解核心概念

· VBA的Dictionary → Python的set/dict· VBA的Array → Python的list· VBA的Collection → Python的list/tuple

第二步：掌握集合操作

# 用Python重写你的VBA代码# 从最简单的去重开始旧代码_VBA = "10行代码"新代码_Python = "1行代码"

第三步：进阶应用

· 结合pandas处理Excel· 使用集合优化数据清洗流程· 批量处理多个Excel文件结语

从VBA到Python，从复杂到简洁，集合操作的进化体现了编程语言的发展趋势。

一行Python代码，胜过十行VBA代码！

Python的集合操作不仅代码量少，而且更接近数学思维，让数据处理变得优雅而高效。如果你还在为Excel中的数据去重、匹配而烦恼，不妨试试Python的集合操作，你会发现数据处理原来可以如此简单！

记住这个黄金公式：

代码简洁度 = 功能实现 ÷ 代码行数

在集合操作领域，Python的代码简洁度是VBA的10倍！ 

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