Brug Power Query til at importere data for Python i Excel

Hvad er Power Query?  

Power Query er et værktøj til datatransformation og forberedelse, der er udviklet til at hjælpe dig med at forme dine data, og de er tilgængelige i Excel og andre Microsoft-produkter.

Brug Power Query med Python i Excel til at importere eksterne data i Excel og derefter analysere disse data med Python. 

Du kan få mere at vide om Power Query i hjælpen til Power Query til Excel. 

Sådan bruges Power Query til at importere data til Python i Excel 

Følg disse trin for at få mere at vide om, hvordan du importerer et eksempel på et eksternt datasæt og bruger det sammen med Python i Excel.

1. Hvis du vil se grupperne Hent & Transformer data og Forespørgsler & Connections, skal du vælge fanen Data. Vælg Hent data for at vælge din datakilde. Du kan importere data fra flere kilder, herunder CSV-filer (kommaseparerede værdier). Hver import opretter en forespørgsel.
   
   I dette eksempel importeres data fra Northwind OData-tjenesten, som er en testdatakilde. Det gør du ved at vælge Hent data > Fra andre kilder > fra OData-feedet.

2. Dernæst skal du angive følgende link til Northwind OData-tjenesten og vælge OK.

   https://services.odata.org/northwind/northwind.svc/

3. I dialogboksen Power Query eksempel skal du vælge en datatabel, der skal indlæses i Excel. I dette eksempel skal du vælge tabellen Kategorier og derefter vælge pilen ud for knappen Indlæs og vælge Indlæs til.... Følgende skærmbillede viser dialogboksen Power Query eksempel med tabellen Kategorier markeret, og indstillingen Indlæs til... vises.
   
   

   Bemærkninger!: 

   • Du kan også vælge Transformér data i dialogboksen Power Query eksempel. Dette giver dig mulighed for at redigere dataene i Power Query-editor, før du importerer dem til Excel.

   • Hvis du vil have vist dataene i Excel-gitteret, skal du vælge knappen Indlæs . Dette indlæser den valgte tabel direkte i Excel-gitteret.

4. Vælg Opret kun forbindelse for at oprette dataforbindelsen fra kilden. Power Query opretter automatisk en forespørgsel for denne forbindelse.
   
   

5. Ruden Forespørgsler & Connections åbnes automatisk og viser den forespørgsel, der er oprettet af Power Query for den valgte datakilde – i dette tilfælde tabellen Kategorier fra Northwind OData-eksempeldatasættet. Hvis du vil åbne ruden Forespørgsler & Connections manuelt, skal du vælge Forespørgsler & Connections under fanen Data.

   Tip!: Hold markøren over forespørgslerne i opgaveruden for at få et eksempel på dataene.

I næste afsnit beskrives det, hvordan du analyserer kategoriernes data med Python i Excel.

Brug Power Query-data med Python i Excel

Følgende procedure forudsætter, at du har oprettet en Power Query forbindelse med kategoridataene fra Northwind OData-tjenesten, der er beskrevet i det foregående afsnit i artiklen. Disse trin viser, hvordan du analyserer kategoriernes data med Python i Excel.

1. Hvis du vil arbejde med eksterne data med Python i Excel, skal du aktivere Python i en celle ved at angive funktionen =PY . Brug derefter Python i Excel- xl() formel til at referere til Excel-elementer, f.eks. en Power Query forespørgsel. I dette eksempel skal du skrive xl("Categories") i Python i Excel-cellen.

2. Cellen Python viser nu kategoriernes data i en DataFrame, som returneret af den xl("Categories") formel. Vælg kortikonet ud for DataFrame for at få vist et eksempel på dataene i DataFrame. Følgende skærmbillede viser datarammeeksemplet.
   
   

   Tip!: Tilpas størrelsen på dialogboksen DataFrame ved hjælp af ikonet i nederste højre hjørne.

3. Konvertér dataene i DataFrame til Excel-værdier, hvilket returnerer dataene til Excel-gitteret. Hvis du vil konvertere DataFrame til Excel-værdier, skal du markere den celle, der indeholder DataFrame, og derefter vælge ikonet Indsæt data . Følgende skærmbillede viser et eksempel på dette ikon ud for DataFrame.
   
   
   
   Hvis du vælger ikonet Indsæt data, åbnes en menu med en liste over værdier, der er relevante for dine data.
   
   

4. Vælg den første værdi i menuen, arrayPreview. Denne værdi viser Python-dataene fra DataFrame i Excel-gitteret. Se følgende skærmbillede for et eksempel.
   
   

5. Nu hvor du har brugt Power Query til at importere eksterne data og behandlet disse data med Python i Excel, er du klar til at begynde at analysere data med Python i Excel. Du kan få mere at vide om, hvordan du opretter Python-afbildninger og -diagrammer med dine data, under Opret Python i Excel-afbildninger og -diagrammer.

Relaterede artikler

• Om Power Query i Excel

• Opret Python i Excel-afbildninger og -diagrammer