Python в Excel теперь доступен для пользователей Microsoft 365 Business и Enterprise Windows!
Python в Excel теперь официально доступен для пользователей Windows в Microsoft 365 Business и Enterprise. В августе прошлого года компания Microsoft в сотрудничестве с Anaconda представила интересное дополнение к Excel, интегрировав Python таким образом, чтобы анализы на Python и Excel можно было легко объединить в одной рабочей книге, без необходимости настройки. С тех пор мы открыли возможности популярных аналитических библиотек Python, таких как pandas, Matplotlib и NLTK, для множества пользователей Excel.
Разумеется, для использования Python в Excel требуется подписка на Microsoft 365 Business или Enterprise.
Откройте Excel, нажмите "Формула" - "Вставить Python":
Выделите ячейку и введите "=PY":
Нажмите на появившуюся кнопку PY, и поле ввода станет зеленым "PY":
Далее мы можем проанализировать данные с помощью обработки на Python.
У нас есть следующие данные:
На этом этапе происходит одно из двух: первое - вы знаете язык Python, второе - вы не знаете языка Python.
Если вы знаете, как использовать язык Python
Введите его в поле ввода PY:
sample_df = xl("IrisDataSet8[#全部]", headers=True)
sample_df.describe()
Создайте кадр данных для расширения информации об описании:
Далее импортируется библиотека matplotlib для создания диаграммы рассеяния:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(xl("IrisDataSet10[sepal_length]"), xl("IrisDataSet10[sepal_width]"))
plt.xlabel('sepal_length')
plt.ylabel('sepal_width')
plt.title('Sepal length and width analysis')
Создавайте изображения, чтобы наблюдать взаимосвязь между переменными:
Для морского червя было введено статистическое моделирование линейной регрессии:
import seaborn as sns
sample_df = xl("IrisDataSet11[#全部]", headers=True)
sns.regplot(data = sample_df[["sepal_length","petal_length"]], x = "sepal_length", y = "petal_length")
Построение графика для нахождения линейной зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными:
Представляем матричную диаграмму pandas:
from pandas.plotting import scatter_matrix
sample_df = xl("IrisDataSet13[#全部]", headers=True)
columns_to_plot = ["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"]
categories = sample_df["species"].unique() # Get unique categories
colors = {category: i for i, category in enumerate(categories)}
scatter_matrix(sample_df, c=sample_df["species"].apply(lambda x: colors[x]), figsize=(6, 6), alpha=0.8)
Создавайте матрицы графов для анализа взаимосвязей между парами переменных в наборе данных:
Если вы не знаете Python
Не помешает, чтобы второй пилот помог вам!
В Excel щелкните на copilot, и справа появится окно чата с просьбой написать код для линейной регрессии на Python:
Скопируйте этот код в поле ввода PY и внесите соответствующие изменения в соответствии с подсказками.
А вскоре появится и Python в Excel с copilot. В то время copilot будет напрямую основываться на естественном языке для автоматической генерации py-кода и запуска непосредственно из результатов, напрямую устраняя копирование и вставку измененных шагов.
Будем ждать, что это произойдет!
Многие говорят: почему бы просто не реализовать это на Python?
Я отвечу так: одна только среда установки Python не дает 90% выйти за дверь, а некоторые люди до конца жизни не захотят расставаться с Excel.
Все, что для этого нужно, - подписка на Microsoft 365 Business.
© заявление об авторских правах
Авторское право на статью Круг обмена ИИ Пожалуйста, не воспроизводите без разрешения.
Похожие статьи
Нет комментариев...
Русский 
简体中文 
English 
日本語 
한국어 
Español 
Deutsch 
Français 
Português do Brasil