Python处理Excel效果显著优于传统手动操作，主要体现在批量处理高效、自动化程度高、数据分析能力强以及可视化便捷四大核心优势。

1. 批量处理能力
   面对海量数据时，Python的pandas库可一键完成格式转换、清洗等重复任务。例如，日期格式批量调整仅需几行代码，而Excel需逐个单元格操作，效率差距显著。

2. 自动化流程
   通过脚本实现销售统计、报表生成等固定流程的自动化。例如，分组计算销售总额的代码可重复运行，避免人工逐行核算的错误风险。

3. 深度数据分析
   pandas提供类似Excel透视表的功能，但支持更复杂的统计计算（如回归分析）。数据合并、筛选等操作可通过链式代码完成，逻辑更清晰。

4. 灵活可视化
   Python的matplotlib或seaborn库能直接生成动态图表，并支持自定义样式。相比Excel的静态图表，更适合嵌入报告或实时展示。

综合来看，Python尤其适合处理大规模或周期性Excel任务，兼顾速度与灵活性。对于简单表格，Excel仍具易用性，但复杂场景下Python是更优选择。