根据搜索结果，处理电脑表格的编程语言选择需根据具体需求和场景决定，以下是综合推荐：

一、主流选择

Python

- 优势：

语法简洁易学，拥有Pandas、NumPy等数据处理库，支持数据清洗、分析和可视化（Matplotlib/Seaborn）。 - 适用场景：通用数据处理、数据科学、机器学习及跨平台应用。

R语言

- 优势：

专为统计分析和数据可视化设计，包如dplyr、tidyverse提供高效数据处理工具。 - 适用场景：统计建模、复杂数据分析及学术研究。

SQL

- 优势：

用于数据库管理和查询，支持高效处理大型数据集。 - 适用场景：数据库操作、数据筛选及关系型数据管理。

Excel VBA

- 优势：

集成于Excel，支持自动化任务（如数据筛选、报表生成），与Office套件无缝协作。 - 适用场景：Excel表格自动化、快速原型开发及业务流程优化。

二、其他可选语言

Java：通用性强，支持Excel和数据库操作，适合企业级应用。- Julia：高性能科学计算语言，适合处理大型数据集，语法灵活。

三、学习建议

初学者：优先选择Python或R，资源丰富且社区支持强。- Excel用户：结合VBA实现自动化功能，提升工作效率。- 数据科学家：推荐Python或R，搭配可视化工具进行深度分析。