Microsoft最近宣布他们已将Python集成到其Excel电子表格软件中，这为数据分析、自动化和数字处理开辟了大量新应用程序。这种新的集成方法允许用户在同一个Excel网格中无缝混合Python和Excel分析，从而创建不间断的工作流程。结果?一个强大的工具，允许使用Python绘图和库进行数据操作和探索，并使用Excel的公式、图表和数据透视表细化见解。

Excel中Python的变革力量在于它能够利用Python库在熟悉的安全Excel环境中清理、探索和分析数据。此功能旨在满足经验丰富的Python用户和刚刚入门的用户的需求，无需任何额外安装。

Excel中的Python汇集了两个领域的优点。它将Python的数据分析和可视化库与Excel的功能相结合，允许用户使用Python绘图和库操作和探索数据，并使用Excel的公式、图表和数据透视表完善见解。

什么是Python库?

它们是模块的集合，提供功能、方法和类来执行特定任务，而无需从头开始编写代码。这些库可以被视为工具或扩展，您可以在Python程序中使用它们来轻松高效地实现某些功能。以下是一些关键点的细分：

模块化：图书馆通常专注于特定领域，允许用户选择最适合他们需求的工具。例如，有用于Web开发、数据分析、机器学习等的库。

效率：许多Python库都针对性能进行了优化，确保尽快执行操作。

社区支持：许多Python库都是开源的，这意味着它们是由开发人员社区开发和维护的。这也意味着它们会不断更新和改进。

易于使用：Python库通常附带大量文档和示例，使开发人员更容易实现和使用它们。

为了说明这个过程，使用了数据科学中流行的数据集iris数据集。分析的第一步涉及使用PANDAS库创建数据框。通过与Anaconda的战略合作伙伴关系，该公司确保工作簿中可以直接使用流行库的版本。

名为“DF1”的数据框是通过单元格引用创建的，使用新的Excel函数和自动生成的标题参数。代码可以输出为Python对象或Excel值。然后使用PANDAS库通过形状、信息和描述等函数来理解数据集。

通过删除重复项和异常值来清理数据集。创建Python绘图是为了可视化和探索数据中的模式、趋势和见解。直方图、散点图和配对图用于可视化数据。构建、训练和测试了四种不同的机器学习模型来预测花卉种类。

利用Excel的公式逻辑和协作功能来构建模型和共享分析。分析包括创建数据框、清理数据、创建Python绘图和构建预测模型，所有这些都在Excel网格中进行。

Excel中的Python正在彻底改变数据分析的方式。它独特地融合了Python的数据分析功能和Excel的功能，为数据操作、探索和洞察细化提供了全面的工具。有关在Excel电子表格中使用新集成的更多信息，请跳转到官方Microsoft365网站。

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