Python est installé dans Excel ! ! !
Aujourd’hui, je vais partager brièvement avec vous quelques cas d’utilisation pratiques basés sur Python embarqué dans Excel !
Petit test Python
Le Python pris en charge par la nouvelle version d'Excel 365 fonctionne dans le cloud et a été développé en coopération avec Anaconda. Par conséquent, il intègre de nombreuses analyses scientifiques + divers robots d'exploration + bibliothèques d'outils, et ne nécessite pas l'installation d'un logiciel séparé. environnement.
Et écrivez le code directement dans Excel, puis affichez les résultats directement dans Excel, réalisant une boucle fermée, éliminant l'étape la plus difficile de l'apprentissage de Python - comment installer Python + packages tiers !
Dans Excel, Python existe sous la forme d'une fonction appelée PY. Avant d'écrire Python, on saisit d'abord = PY, puis on appuie sur la touche Tab pour passer en mode Python, comme suit :
Tout d’abord, disons l’ancestral Hello World! Entrez le code suivant dans la zone de code Python, puis appuyez sur la touche de raccourci Ctrl+Entrée pour exécuter le code :
print("Hello World!")
La démonstration est la suivante. Vous pouvez voir qu'il y a une fenêtre [Diagnosis] sur le côté droit. Voici tout le contenu imprimé du code. Le message d'erreur + le contenu imprimé seront tous affichés ici (équivalent à la console) :
Si vous souhaitez utiliser Python pour lire des données dans une certaine zone, l'opération est très simple : après avoir entré df =, sélectionnez manuellement la zone de cellule que vous devez obtenir pour lire les données.
Vous pouvez voir qu'Excel appelle automatiquement la fonction xl de Python. Cela vous semble-t-il très familier ? Nous avons maintenant défini une variable df, le type est data frame et le contenu est les données de A1:G11.
Ensuite, vous pouvez utiliser cette variable df pour effectuer une analyse de base. Par exemple, le morceau de code suivant résume toutes les données de commande par mois. Le code est le suivant :
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))
La signification du code est également très simple. Il parcourt toutes les données de date dans les données, extrait le mois, puis utilise le mois pour regrouper pour additionner le montant de la commande. L'opération est la suivante :
On peut constater qu'Excel ne génère pas les résultats, mais renvoie une série.
En effet, il existe deux formes d'affichage des résultats Python, l'une est [forme objet], qui est un objet par défaut ; l'autre est [valeur du résultat en cours d'exécution], qu'il suffit de changer dans la barre d'édition.
Comme vous pouvez le constater, les données des différents mois sont désormais toutes résumées, n’est-ce pas très simple !
Jusqu'à présent, nous avons complété l'une des fonctions les plus simples de Python, saisir du code + exécuter du code + changer les résultats de sortie du code. Tous les codes Python complexes sont implémentés dans ce mode !
Modes et techniques de dessin Python
Vous pouvez désormais utiliser Python pour effectuer une analyse de données de base, puis simplement dessiner des graphiques.
Tout d'abord, affectez le résultat de l'analyse effectuée à l'étape précédente à une variable. Modifiez le code comme suit :
month_amount = df.groupby('月')['订单金额'].apply(lambda x: sum(x))
En fait, le résultat de la dernière ligne de code est affecté à la variable montant_mois. Ensuite, activez le mode Python dans une nouvelle cellule et saisissez le code suivant :
month_amount.plot.pie()
La signification du code est également très simple. Appelez le module de dessin de tracé des données pour dessiner un diagramme circulaire, c'est-à-dire dessiner un diagramme circulaire. Le fonctionnement est le suivant :
Le
graphique de couverture animé est intégré par défaut dans la cellule. Nous devons sélectionner la cellule et cliquer sur [Créer une référence] dans le coin supérieur gauche pour lier l'image, comme suit :
Cependant, vous constaterez peut-être que les caractères chinois dans le graphique sont affichés sous forme de caractères tronqués. En effet, la police du dessin est par défaut les polices anglaises et les caractères chinois sont manquants. Si vous pouvez modifier la police localement, vous le pouvez.
Après l'avoir essayé, il semble que les polices chinoises ne soient pas installées sur le cloud, donc le problème des dessins chinois tronqués ne peut pas être résolu. Microsoft devrait résoudre ce bug à l'avenir !
En fait, après une semaine d'expérience réelle, en utilisant la puissante boîte à outils d'analyse de données de Python, l'efficacité du traitement des données + de l'analyse des données a été grandement améliorée !
Par exemple, les statistiques de données anormales ci-dessous peuvent être facilement complétées avec trois lignes de code, et le traitement sera terminé en moins de 30 secondes !
Grâce au package intégré d’apprentissage automatique et d’analyse de données, des prédictions complexes peuvent être réalisées en moins de 3 lignes de code !
Pour l'analyse statistique de régression, vous devez écrire une grande fonction à l'aide d'Excel. La nouvelle version peut le faire en 3 lignes de code !
En plus de ne pas être très convivial pour dessiner et actuellement incapable d'installer des packages personnalisés, j'ai déjà codé pas mal de fonctions + toutes les opérations VBA dans mon travail quotidien (déjà abandonnées), et j'ai hâte de devenir plus fort !
Cependant, après test, j'ai enregistré un fichier Excel avec du code Python et je l'ai ouvert dans la version ordinaire. Si je l'enregistre une deuxième fois, le code disparaîtra, et même si le fichier avec Python est ouvert dans la version non-365, il ne peut pas être utilisé ! La compatibilité est toujours pénible !
Tout ce que je peux dire c'est que c'est trop fort ! Et il a intégré tellement de fonctions de Python juste après son ouverture. On peut seulement dire que les employés de bureau devront acquérir une compétence supplémentaire à l'avenir : Python !
Cependant, il y a une question à considérer : à mesure que vous l'utiliserez de plus en plus, allez-vous appeler trop de packages et perdre la capacité de réfléchir aux calculs ? Après tout, dans 99 % des cas, vous pouvez appeler le package Python en un seul clic. pour mettre en œuvre l’analyse correspondante !
D'accord, les conseils d'aujourd'hui sur l'utilisation de Python dans Excel sont partagés ici. L'avez-vous appris ? Plus tard, nous partagerons également d'autres conseils sur l'utilisation de Python dans Excel. Vos amis peuvent le simuler eux-mêmes.
Réserves techniques sur Python
Ici, j'aimerais partager avec vous quelques cours gratuits que tout le monde peut apprendre. Vous trouverez ci-dessous des captures d'écran des cours. Scannez le code QR en bas pour les obtenir tous.
1. Itinéraires d'apprentissage Python dans toutes les directions
2. Logiciel d'apprentissage
Si un ouvrier veut bien faire son travail, il doit d’abord affûter ses outils. Le logiciel de développement couramment utilisé pour apprendre Python est là, ce qui permet à chacun de gagner beaucoup de temps.
3. Matériel d'étude
4. Informations pratiques
La pratique est le seul critère pour tester la vérité. Les packages compressés ici peuvent vous aider à améliorer vos capacités personnelles pendant votre temps libre.
5. Cours vidéo
Eh bien, le partage d'aujourd'hui se termine ici. Les moments heureux sont toujours courts. Amis qui veulent apprendre plus de cours, ne vous inquiétez pas, il y a plus de surprises ~