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Excel最新版官方支持Python,打工人的工具又强化了

数据处理利器的重要革新?
如果要进行大规模数据处理,很多人都会告诉你可以使用 Python,它是当今最流行的编程语言之一。但在专用于处理数据的 Excel 上我们却一直只能用 VBA。这么多年,为什么官方还不出来改进一下?

近日,微软宣布正在将流行编程语言 Python 引入了 Excel。该功能的公共预览版现已推出,Excel 用户现在就可以操作和分析来自 Python 的数据了。

从功能区栏中选择「公式」 ,选择「插入 Python」,然后单击「尝试预览」:

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「现在,人们可以使用 Python 及其关联的库在 Excel 中操作和探索数据,然后使用 Excel 的公式、图表和数据透视表进一步寻找解释,」微软产品营销总经理 Stefan Kinnestrand 表示。「通过直接从 Excel 功能区访问 Python,我们可以在熟悉的 Excel 环境中进行高级数据分析。」

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这是一个官方提供的基础能力,我们无需安装任何其他软件或设置插件即可直接使用,因为 Excel 中的 Python 集成将成为 Excel 内置连接器和 Power Query 的一部分。

与此同时,微软还添加了一个新的 PY 函数,允许在 Excel 电子表格的网格中公开 Python 数据。通过与企业 Python 存储库 Anaconda 合作,很多流行的 Python 库,如用于数据操作的 pandas、用于高级统计建模的 statsmodels 和面向数据可视化的 Matplotlib、seaborn 也将在 Excel 中可用。

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在 Excel 表格中使用 Python。

使用新版 Excel 时,我们可以像在 Microsoft Teams 和 Microsoft Outlook 中共享式办公一样对表格内容进行 @ 和共同编辑,微软表示,即使有团队成员没有激活 Excel 中的 Python 能力,他们也可以刷新 Excel 分析中的 Python 以获取最新信息。

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值得关注的是,在这里,Python 的计算在微软云 Azure 中以隔离的容器方式运行,结果返回到 Excel 工作表中,不会访问设备、外部网络或用户 token。微软声称,Python 和 Excel 只能通过有限的函数(xl () 和 =PY ())进行相互通信,这些函数只能返回代码结果,而不能返回宏、VBA 代码或其他数据。

Excel 用户将能够创建基于 Python 数据的公式、数据透视表和图表,并能够引入 Matplotlib 和 Seaborn 等图表库来实现热图、小提琴图(violin plots)和群图等可视化效果。

「很高兴 Python 和 Excel 的这种出色、紧密的工具现在被集成在了一起,」Python 创建者、现任 Microsoft 杰出工程师 Guido van Rossum 表示。「我希望两个社区都能在这次合作中找到有趣的新用途,增强每个合作伙伴的能力。三年前我加入微软时,还无法想象这会成为可能。」

Python 加持的 Excel 已在 8 月 23 日作为 Microsoft 365 Insiders 的公共预览版在 Beta 频道中推出(版本 16818)。它将首先仅限于 Windows,稍后可用于其他平台。微软表示在预览期间,Excel 中的 Python 将包含在 Microsoft 365 订阅中,但在预览结束后,「如果没有付费许可证,某些功能将受到限制」。

参考内容:

https://www.theverge.com/2023/8/22/23841167/microsoft-excel-python-integration-support
https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-365-blog/introducing-python-in-excel-the-best-of-both-worlds-for-data/ba-p/3905482
https://github.com/microsoft/python-in-excel
产业数据分析
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Microsoft机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

数据可视化技术

数据可视化被许多学科视为现代视觉传达的等价物。为了清晰有效地传递信息,数据可视化使用统计图形、图表、信息图和其他工具。数字数据可以使用点、线或条编码,以视觉传达定量消息。有效的可视化帮助用户对数据进行分析和推理。它使复杂的数据更容易理解和使用。用户可以根据特定的分析任务进行数据可视化,例如进行比较或理解因果关系,并且图形的设计原则(即,显示比较或显示因果关系)来进行可视化。表通常用于用户查找特定测量的地方,而各种类型的图表用于显示一个或多个变量的数据中的模式或关系。

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