ExcelにPythonがインストールされています！！！
今日は、Excel に埋め込まれた Python をベースにした実践的な使用例をいくつか簡単に紹介します。
Python のちょっとしたテスト
新しいバージョンの Excel 365 でサポートされる Python はクラウドで実行され、Anaconda と協力して開発されたため、多くの科学分析 + さまざまなクローラー + ツール ライブラリが組み込まれており、別途インストールする必要はありません。環境。
また、Excel でコードを直接記述し、結果を Excel に直接出力することで閉ループを実現し、Python を学習する上で最も難しいステップである Python + サードパーティ パッケージのインストール方法を排除します。
Excel では、Python は PY という関数の形式で存在します。Python を作成する前に、次のように、まず = PY と入力し、次に Tab キーを押して Python モードに入ります。
まず、祖先の Hello World! について考えてみましょう。Python コード領域に次のコードを入力し、ショートカット キー Ctrl+Enter を押してコードを実行します。
print("Hello World!")
デモは次のとおりです. 右側に[診断]ウィンドウがあることがわかります. ここにコードの出力内容がすべて表示されます. エラーメッセージ + 出力内容がすべてここに表示されます(コンソールに相当):
Python を使用して特定の領域のデータを読み取る場合、操作は非常に簡単で、「df =」と入力した後、データを読み取るために取得する必要があるセル領域を手動で選択します。
Excel が Python の xl 関数を自動的に呼び出していることがわかります。これは非常に聞き覚えがあるでしょうか? これで、型がデータ フレーム、内容が A1:G11 のデータである変数 df を定義しました。
次に、この変数 df を使用して、基本的な分析を実行できます。たとえば、次のコードは、すべての注文データを月ごとに要約します。コードは次のとおりです。
df = xl("A1:G11", headers=True)
df['月'] = df['订单日期'].map(lambda x: x.strftime('%m'))
df.groupby('月')['订单金额'].apply(lambda x: sum(x))
コードの意味も非常に単純で、データ内のすべての日付データを走査し、月を抽出し、その月をグループ化して注文金額を合計します。操作は次のとおりです。
Excel は結果を出力せず、Series を返すことがわかります。
これは、Python の結果の表示形式が 2 つあり、1 つはデフォルトでオブジェクトである [オブジェクト形式]、もう 1 つは編集バーで切り替えるだけで済む [実行結果値] であるためです。
ご覧のとおり、月ごとのデータがまとめられています。とてもシンプルですね。
ここまでで、コードの入力 + コードの実行 + コードの出力結果の切り替えという Python の最も単純な機能の 1 つが完了しました。複雑な Python コードはすべてこのモードで実装されています。
Python の描画モードとテクニック
これで、Python を使用して基本的なデータ分析を行った後、単純にいくつかのグラフを描画できるようになりました。
まず、前の手順で完了した分析結果を変数に代入し、コードを次のように変更します。
month_amount = df.groupby('月')['订单金额'].apply(lambda x: sum(x))
実際、コードの最後の行の結果は month_amount 変数に割り当てられます。次に、新しいセルで Python モードを有効にし、次のコードを入力します。
month_amount.plot.pie()
コードの意味も非常に単純で、データのプロット描画モジュールを呼び出して円グラフを描画する、つまり円グラフを描画するという動作になります。
アニメーションのカバー
チャートはデフォルトでセルに埋め込まれています。次のように、セルを選択し、左上隅の [参照の作成] をクリックして画像をリンクする必要があります。
ただし、グラフ内の中国語の文字が文字化けして表示されます。これは、図面のフォントがデフォルトで英語フォントになっており、中国語の文字が欠落しているためです。フォントをローカルで変更できる場合は、変更できます。
試してみたところ、クラウド上に中国語フォントがインストールされていないようで、中国語描画の文字化け問題は解決できず、マイクロソフトは今後このバグを解決してくれるはずです！
実際、Python の強力なデータ分析ツールキットを使って 1 週間実際に体験してみると、データ処理 + データ分析の効率が大幅に向上しました。
たとえば、以下の異常データの統計は 3 行のコードで簡単に完了でき、処理は 30 秒以内に完了します。
組み込みの機械学習 + データ分析パッケージを使用すると、複雑な予測を 3 行未満のコードで完了できます。
回帰統計分析を行うには、Excel を使用して大規模な関数を作成する必要がありますが、新バージョンでは 3 行のコードで実行できます。
描画の使い勝手があまりよくなく、現在カスタム パッケージをインストールできないことに加えて、日常業務ですでに多くの関数 + すべての VBA 操作をコーディングしている (すでに放棄済み) ので、強くなるのが楽しみです。
ただし、テスト後にPythonコードを含むExcelファイルを保存し、通常バージョンで開いたところ、再度保存するとコードが消え、Pythonコードを含むファイルを非365バージョンで開いても、操作できません！互換性は常に問題です。
強すぎるとしか言えません！そして、オープン直後からPythonの多くの機能が統合されており、オフィスワーカーは今後もう1つのスキルを習得する必要があると言えます。それはPythonです。
ただし、考慮すべき質問があります。使用すればするほど、多くのパッケージを呼び出しすぎて、計算について考える能力が失われますか? 結局のところ、99% の場合、ワンクリックで Python パッケージを呼び出すことができます。対応する分析を実装します。
さて、今日の「Excel で Python を使用する」のヒントをここで共有します。学習しましたか? 後ほど、Excel で Python を使用するためのヒントも共有します。友達が自分でシミュレーションできます。
Pythonに関する技術留保
ここでは、誰でも学べる無料のコースをいくつか紹介したいと思います。以下はコースのスクリーンショットです。下部にある QR コードをスキャンしてすべてを取得してください。
1. Pythonの全方位学習ルート
2. 学習ソフト
労働者が仕事をうまくやりたいなら、まず道具を研ぐ必要があります。Python を学習するために一般的に使用される開発ソフトウェアがここにあり、誰もが時間を大幅に節約できます。
3. 学習教材
4. 実用的な情報
実践こそが真実をテストするための唯一の基準です。ここの圧縮パッケージは、空き時間に個人の能力を向上させるのに役立ちます。
5. ビデオコース
さて、今日の共有はここで終わります。幸せな時間はいつも短いです。もっとコースを学びたい友達、心配しないでください、もっと驚きがあります~