Kombinationen af Python og Excel Det er blevet et af de mest interessante emner for dem, der arbejder dagligt med regneark og har brug for at få mest muligt ud af deres data. I årevis var den eneste måde at forene disse to verdener gennem eksterne biblioteker, API'er og lidt tålmodighed. Nu har Microsoft taget skridtet og integrerer Python direkte i Excel, hvilket fuldstændig ændrer spillet.
I denne guide vil du se Sådan bruger du Python i ExcelVi vil gennemgå præcis, hvad Microsofts officielle integration tilbyder, hvordan du aktiverer den, hvad du kan gøre med den, og hvad dens nuværende begrænsninger er. Vi vil også gennemgå de vigtigste klassiske biblioteksbaserede alternativer, såsom... openpyxlpandaer eller xlwings. Og endda AI-drevne værktøjer, der giver dig mulighed for at automatisere Excel uden at skrive en eneste linje kode.
Hvad er Python præcist i Excel?
Når vi taler om Python i Excel Vi henviser til den officielle funktionalitet, som Microsoft har indarbejdet i Excel, som giver dig mulighed for at skrive Python-kode direkte ind i celler, ligesom hvis du indtastede en formel. Den kode sendes derefter til... Microsoft CloudDen kører der med en standardversion af Python, og resultaterne returneres til din projektmappe som værdier, tabeller, grafer eller Python-objekter.
I dette nye miljø er Microsoft afhængig af AnacondaDen tilbyder et sæt Python-biblioteker, der er meget udbredt inden for datalogi og statistisk analyse. Målet er at udføre alt fra kompleks dataoprydning til avanceret statistisk modellering uden at forlade Excel.
Det mest slående er, at Du behøver ikke at installere Python lokalt Du behøver heller ikke at administrere virtuelle miljøer på din computer. Systemet kører i skyen med en standard og sikker konfiguration, der administreres fuldt ud af Microsoft. Dette forenkler tingene betydeligt for erhvervsbrugere, der ikke ønsker at håndtere installationer og afhængigheder.
Denne tilgang gør det muligt for dig at kombiner det klassiske Excel-økosystem (Tabeller, formler, pivottabeller, diagrammer) med Python-økosystemets fulde kraft (DataFrames, avancerede visualiseringer, statistiske modeller, automatisering osv.). Alt sammen i den samme bog.
Tilgængelighed og platforme, hvor du kan bruge det
Integrationen af Python i Excel Det udrulles gradvist. I dag er det ikke tilgængeligt på alle platforme eller for alle brugere. Microsoft har gjort det klart, at målet er at integrere det i abonnementer. Microsoft 365men tempoet i udrulningen er gradvist.
Funktionen er i øjeblikket tilgængelig i Excel til Windowsi Excel på nettet og Excel til Macforudsat at dit abonnement og din opdateringskanal er kompatible. Der findes dog platforme, hvor du, selvom du kan åbne projektmapper, der indeholder Python-celler, De kan ikke omberegnes. Og du vil se fejl, hvis du prøver at gøre det.
Python i Excel er ikke tilgængelig i Excel til iPad, Excel til iPhone eller Excel til AndroidPå disse enheder kan projektmapper, der indeholder Python-kode i celler, vises, men hvis en genberegning startes, kan Python-cellerne returnere fejl. Dette skyldes, at udførelsesprogrammet ikke understøttes.
Angående produktets tilstand, Python i Excel startede som en offentlig forhåndsvisningsversionDen er tilgængelig for brugere af Microsoft 365 Insider-programmet via Beta-kanalen. I denne fase er funktionaliteten blevet ændret og udvidet baseret på feedback fra fællesskabet med det formål at blive en standarddel af Microsoft 365-tilbuddet i den nærmeste fremtid.
Sådan aktiverer og begynder du at bruge Python i Excel
Hvis du har en Kvalificeret til Microsoft 365-abonnement Med den korrekte version af Excel er det ret ligetil at aktivere Python i Excel, men det er ikke altid indlysende første gang, du prøver. Ideelt set bør du starte med en tom projektmappe for at blive fortrolig med arbejdsgangen, før du arbejder på kritiske filer.
Den første sti går gennem båndet:
- Gå til fanen "Formler" og klik på knappen "Indsæt Python".Med den gestus fortæller du Excel, at du vil konvertere den markerede celle til en Python-celle, hvor du bogstaveligt talt kan skrive kode i sproget i stedet for en traditionel formel.
- bruge funktionen =PYBare skriv =PY I en celle skal du lade den vises i autofuldførelsesmenuen og vælge den med piletasterne og Tab, eller skrive direkte =PY(Fra denne parentes og fremefter accepterer cellen Python-kode, der sendes til skyen for at udføre beregningerne.
Når cellen er konverteret til en Python-celle, vil du se en "PY"-ikon i selve cellen, og det samme ikon vises også i formellinjen, når cellen er valgt. Det er en hurtig måde at identificere, hvilke celler der indeholder Python-kode versus dem, der kun har Excel-formler.
Kombination af Python med Excel-celler og -områder
En af nøglerne til denne integration er, at Python kan arbejde direkte med de data, du allerede har i regnearket. Uden at skulle eksportere eller duplikere dem. For at gøre dette bruger Python i Excel en brugerdefineret funktion kaldet xl(), som fungerer som en bro mellem Excel-objekter og Python-kode.
For at referere til et område fra en Python-celle kan du gå ind i redigeringstilstand i den celle og marker cellen eller området med musen som du vil bruge. Excel indsætter automatisk et kald i din kode til xl() med den tilsvarende adresse for det område eller den tabel, du har valgt. Med andre ord sparer du dig selv for at skrive det manuelt.
Hvis du foretrækker at skrive referencen direkte, kan du også gøre det. For eksempel, for at arbejde med cellen A1 Fra Python ville det være nok at bruge xl("A1"), hvorimod for et interval som B1: C4 ville du skrive xl("B1:C4")I tilfælde af navngivne tabeller bliver syntaksen lidt mere interessant.
Forestil dig, at du har en tabel med overskrifter kaldet Min tabelHvis du vil have Python til at modtage hele tabellen, inklusive headere, kan du bruge xl("MinTabel", overskrifter=Sand)Specifikationen angiver, at hele tabellen skal analyseres, og argumentet overskrifter=Sand Det sikrer, at headerne behandles korrekt i den genererede DataFrame eller struktur.
Sådan bruger du formellinjen med Python-kode
Når du begynder at skrive længere kode, Excel-formellinje Det bliver din allierede. Det er ikke bare en linje, hvor du hurtigt kan indtaste en formel, men en lille editor, der med Python i Excel bliver ret vigtig.
Du udvid formellinjen Ved at klikke på pil ned til højre. Eller ved at bruge tastaturgenvejen Ctrl+Shift+UVed at gøre dette vil du se flere linjer på én gang, hvilket er meget nyttigt, når din Python-kode ikke passer på en enkelt linje, og du vil holde den læsbar.
I formellinjen kan du bruge tasten Intro At oprette nye linjer, ligesom du ville gøre i en kodeeditor, i stedet for at acceptere indholdet i cellen. Dette giver dig mulighed for at skrive meget mere strukturerede kodeblokke med linjeskift, kommentarer og lidt mere kompleks logik.
Denne adfærd gør oplevelsen mere som arbejder i et letvægts-IDEuden at forlade Excel. Selvom du ikke har alle mulighederne i en professionel editor, vil du have et tilstrækkeligt komfortabelt miljø til analysescripts, visualiseringer og små modeller.
Python-celleoutputtyper
Python i Excel er mere end blot at fylde almindelige tal ind i celler. Du har betydelig kontrol over hvordan resultaterne returneres fra dine scripts. Fra selve formellinjen kan du vælge outputtypen, hvilket påvirker både, hvad du ser i cellen, og hvordan du kan genbruge resultatet i projektmappen.
I mange tilfælde vil du være interesseret konverter resultatet til Excel-værdier Dette sker for eksempel, når scriptet producerer en tabel, som du vil bruge som kilde til pivottabeller eller klassiske Excel-diagrammer. I så fald oversættes Python-celleindholdet til standardceller med native Excel-data.
En anden mulighed er at returnere resultatet som en Python-objektNår du vælger denne tilstand, viser cellen et kortikon i stedet for en simpel værdi. Hvis du klikker på dette ikon, åbnes et kort, hvor du kan se et eksempel på objektet. Dette kan være en DataFrame, en liste, en Matplotlib-figur osv.
Dette kort er især nyttigt, når du kører bil. store eller komplekse objekterDet er simpelthen ikke praktisk at få alt ind i en enkelt celle. Desuden giver det dig mulighed for at bevare yderligere oplysninger knyttet til objektet – oplysninger, der ville gå tabt, hvis du konverterede dem direkte til almindelige Excel-data.
Blandt de mest interessante datatyper, som du kan returnere som et Python-objekt, er DatarammerDisse objekter integreres rigtig godt med analysearbejdsgangen, da de giver dig mulighed for at manipulere, filtrere og transformere data med et detaljeringsniveau, der nogle gange er vanskeligt at opnå ved kun at bruge Excel-formler.
Importér eksterne data for at analysere dem med Python i Excel
For at Python i Excel kan udføre sin magi, Data skal først ankomme i regnearket oa Power Query. I modsætning til et traditionelt Python-script, der kan læse direkte fra filer, API'er eller andre kilder, er flowet her afhængigt af Excel, der fungerer som en gateway til dataene.
Den anbefalede måde at hente information fra eksterne kilder på er at bruge funktionen "Opnå og transformer"Hvad der også er kendt som StrømforespørgselDerfra kan du oprette forbindelse til CSV-filer, databaser, onlinetjenester og meget mere. Og derefter eksportere det transformerede resultat til et regneark.
Når dataene er på arket eller i en Power Query-forespørgselPython kan tilgå dem via xl() og arbejde med de resulterende tabeller. På denne måde kombinerer du de indledende rensnings- og transformationsfunktioner i Power Query med den avancerede behandling i Python.
Microsoft dokumenterer detaljeret hvordan Brug Power Query til at importere data for Python til Excel. Netop fordi denne kombination er blevet en af grundpillerne i den nye måde at arbejde med data i Excel på, især i forretningsmiljøer, hvor kilderne er forskellige.
Beregningsrækkefølge for Python-celler
I et traditionelt Python-script, Instruktioner udføres fra top til bundi den rækkefølge, du skrev dem i. I et regneark fungerer beregningsmotoren dog efter celler og områder, hvilket kræver etablering af specifikke regler for Python-celler.
Inden for den samme Python-celle evalueres koden sekventieltSom man ville forvente i enhver .py-fil: linje 1 udføres før linje 2, linje 2 før linje 3, og så videre. Hver linje har en implicit afhængighed af den foregående. Dette påvirker definitionen og brugen af variabler i den pågældende celle.
Men hvis vi ser på arket som helhed, evaluerer Excel Python-cellerne efter en hovedrækkefølge efter rækkerDen iterererer gennem hver række fra venstre mod højre (fra kolonne A til XFD) og går derefter videre til den næste række. Det betyder, at en Python-celle placeret i række 5 ikke vil blive beregnet før en, der er placeret i række 4, selvom den er længere til venstre.
Denne rækkefølge er meget vigtig, når du definerer variabler i celler og genbruge dem i andreFordi du har brug for, at den celle, der deklarerer dem, beregnes, før den celle, der refererer til dem. Ellers vil du støde på fejl eller uventede resultater, ligesom med afhængigheder mellem Excel-formler.
I praksis betyder det, at det er tilrådeligt Strukturer dit ark logisk. På denne måde placeres celler, der etablerer basisværdier eller tidligere beregninger, før (øverst eller længere til venstre) dem, der er afhængige af dem. Dette opretholder ensartetheden af beregningsflowet.
Genberegning og beregningstilstande med Python i Excel
Hver gang du ændrer en værdi, som en eller flere Python-celler afhænger af, Excel genberegner alle Python-formler sekventieltrespekter den beregningsrækkefølge, du lige så. Dette kan være meget praktisk, men det kan også påvirke ydeevnen, hvis din bog er stor.
For at få mere kontrol tilbyder Excel flere beregningstilstande, herunder delvis beregningstilstand og manuel beregningstilstandDisse tilstande suspenderer automatisk genberegning, både for datatabeller og Python-celler, så genberegning kun sker, når du beslutter dig for det.
Hvis du er i gang med at udvikle din model, kan deaktivering af automatisk genberegning muligvis forbedre ydeevnen betydeligt. Især når din projektmappe indeholder mange Python-scripts eller ressourcekrævende forespørgsler. Du skal selvfølgelig huske at køre beregningen igen for at sikre, at resultaterne afspejler de seneste ændringer.
For at ændre beregningstilstanden skal du blot gå til båndet, åbne fanen "Formler" og adgang "Beregningsmuligheder"Der kan du vælge, om du ønsker automatisk, delvis eller manuel beregning. Dette gælder både for standardformler og Python-celler.
Når du er i delvis eller manuel tilstand, kan du Tving genberegning på tre måder:
- Brug af nøglen F9.
- Skal til Formler > Beregn nu på båndet.
- Ved at klikke på fejlsymbolet, der vises ud for en celle med en forældet værdi (vist med en gennemstregning) og vælge indstillingen "Beregn nu" i rullemenuen.
Python i Excel-tilføjelseslicens og premium-funktioner
Ud over den grundlæggende funktionalitet, der er integreret i visse Microsoft 365-abonnementer, er der en Python-specifik licens-tilføjelsesprogram til Excel hvilket giver adgang til yderligere funktioner, primært rettet mod miljøer, hvor ydeevne og computerkraft er afgørende.
Denne supplerende licens inkluderer blandt andet fordele, præmieberegning. Dette betyder hurtigere udførelsestider for Python-formler. Det resulterer også i forbedret responstid i projektmapper, der kombinerer mange Python-celler eller store datamængder.
Et andet vigtigt punkt er, at det udvider muligheder for beregningstilstandDette giver endnu bedre kontrol over, hvornår og hvor ofte Python-formler genberegnes. For avancerede brugere og datateams kan dette gøre hele forskellen, når man arbejder med komplekse modeller.
Hvis du vil vide præcis, hvad der er inkluderet i dit abonnement, og hvad dette tilføjelsesprogram indeholder, har Microsoft specifik dokumentation om dette. Hvad der er inkluderet i Microsoft 365 og den ekstra Python-licens i Excel. Med en detaljeret opdeling for virksomheder og uddannelsesinstitutioner.
Cloud-udførelse, sikkerhed og brugsbetingelser
Alle Python-beregninger i Excel udføres i Microsoft CloudVed at bruge en standardversion af Python-sproget og et sæt biblioteker leveret af Anaconda har denne cloudarkitektur direkte konsekvenser for sikkerhed, ydeevne og vedligeholdelse.
Fra et sikkerhedsmæssigt synspunkt anvender Microsoft sine rutinemæssige databeskyttelseskontroller og overholdelse af lovgivningen, herunder aspekter relateret til GDPR og behandling af personoplysninger.
Hvis du har en Microsoft 365 Family- eller Personal-abonnementBrugen af denne funktion er reguleret af Microsoft-serviceaftaleI erhvervslivet og uddannelsessektoren spiller følgende dog en rolle: Produktvilkår, som mere detaljeret specificerer, hvad der er tilladt, og under hvilke betingelser.
En vigtig detalje er, at Du behøver ikke at have Python installeret på din computer. at udnytte Python i Excel. Og selvom du har en meget tilpasset lokal installation, overføres disse konfigurationer ikke til cloud computing-miljøet, som bruger sin egen standard, isolerede distribution.
Copilot i Excel med Python: AI i analysens tjeneste
Integrationen af Python i Excel kommer ikke alene: den suppleres af Copilot i ExcelMicrosofts AI-assistent, som nu også kan arbejde med Python-kode, er designet specifikt til brugere, der uden at være programmeringseksperter ønsker at tage deres analyser et skridt videre.
Med Copilot kan du formuler anmodninger i naturligt sprog og lad systemet håndtere generering af den nødvendige Python-kode, udførelse af beregningerne og visning af resultatet i regnearket.
Denne tilgang hjælper med at sænk adgangsbarrieren Dette gælder både for Python og avancerede Excel-funktioner, fordi det omdanner opgaver, der tidligere krævede betydelig teknisk viden, til noget langt mere samtalebaseret og guidet.
For brugere, der allerede er dygtige i Python, kan Copilot også fungere som support til varianter af testanalyseUdforsk mønstre eller byg hurtigt modelprototyper uden at bruge så meget tid på manuelt at skrive kode.
Hvorfor Python i Excel forbedrer din hverdag
Ankomsten af Python i Excel repræsenterer et betydeligt spring fremad for alle, der arbejder med data. Muligheden for at manipulere og udforske data Brug af pandaer, oprettelse af grafer med Matplotlib eller Seaborn, eller opbygning af statistiske modeller med Statsmodels direkte i arket ændrer landskabet betydeligt.
Med denne integration kan du Udnyt alle disse biblioteker uden at installere noget ekstra. på teamet, hvor du integrerer resultaterne af dine scripts med klassiske Excel-formler, pivottabeller, udsnit og native diagrammer. Alt sammen i det samme miljø, som dine kolleger allerede kender.
Evnen til at opret automatiseringer direkte i projektmappen. Fra regelmæssig dataoprydning til rapportgenerering, herunder opbygning af dashboards ved at kombinere interaktive Excel-diagrammer med visualiseringer produceret af Python.
Datasikkerhed, som altid har været en bekymring i forretningsmiljøer, forbliver underlagt Microsoft 365Dette gør det nemt at dele bøger, manuskripter og resultater via Teams, Outlook eller SharePoint uden at skulle forlade virksomhedens økosystem.
Automatisering af Excel: Kode vs. AI-drevne værktøjer
Ved siden af Microsofts native tilgang har en anden arbejdsmetode vundet frem. AI-drevne automatiseringsværktøjer Disse løsninger giver dig mulighed for at manipulere regneark ved hjælp af naturligt sprog. De ligger et sted mellem klassiske Python-scripts og assistenter som Copilot.
Den mest traditionelle tilgang er fortsat programmatisk stiBrug af biblioteker som openpyxl til at automatisere læsning, skrivning, formatering og oprettelse af diagrammer. Denne metode er ideel for udviklere, der ønsker at integrere Excel i komplekse datapipelines. Eller i større applikationer, kontrol over alle detaljer i cellerne og arbejdsgangen.
På den anden side bliver AI-værktøjer som "Excel-agent" stadig mere populære (såsom Excelmatic i nogle eksempler), hvor du blot uploader en fil, Beskriv hvad du ønsker i et enkelt sprog (rens data, opret et diagram, tilføj formler), og du modtager den ændrede projektmappe.
Denne "ingen-kode"-tilgang er meget attraktiv for teams af marketing, salg eller drift. Generelt er dette for dem, der hurtigt har brug for at automatisere rapporter og analyser uden at investere tid i at lære biblioteker eller fejlfinde scripts. AI tager sig af at oversætte forretningsinstruktioner til konkrete tekniske operationer.
Det interessante er, at du nu kan vælge mellem tre hovedveje til at automatisere Excel:
- Kode med klassiske biblioteker.
- Native Python-integration i Excel.
- Eksterne AI-agenter.
Den bedste løsning afhænger af teamets tekniske niveau, datamængden og hvor meget fin kontrol du har brug for over processen.
I dette scenarie er kombinationen af Python og Excel ved at blive etableret som en meget kraftfuld løsning For både tekniske profiler og erhvervsbrugere. Fra Microsofts native cloud-integration med Copilot, via klassiske biblioteker som openpyxl eller pandas, til nye AI-drevne værktøjer, der automatiserer opgaver for dig. Du har til din rådighed en et stort udvalg af muligheder for at tage dine regneark til det næste niveau uden at ofre komforten i det miljø, du bruger hver dag.
