Bibliotecas de código abierto y Python en Excel
Python en Excel se encuentra actualmente en versión preliminar y está sujeto a cambios en función de los comentarios. Para usar esta característica, únase al Microsoft 365 Insider Programhttps://insider.microsoft365.com/join/windows y elija el nivel Insider del Canal beta.
Python en Excel se está implementando gradualmente para los clientes de Excel para Windows mediante el Canal beta. En este momento, la característica no está disponible en otras plataformas.
Si encuentra algún problema con Python en Excel, notifíquelo seleccionando Ayuda > Comentarios en Excel.
¿Es nuevo en Python en Excel? Comience con Introducción a Python en Excel y https://support.microsoft.com/office/get-started-with-python-in-excel-a33fbcbe-065b-41d3-82cf-23d05397f53d.
Bibliotecas de Python de código abierto
Python en Excel viene con un conjunto estándar de bibliotecas de Python proporcionadas por Anaconda a través de una distribución segura. Use estas bibliotecas de Python para simplificar el análisis de datos, buscar patrones y perspectivas ocultas, y visualizar los datos con gráficas.
Bibliotecas principales de Python en Excel
Las siguientes bibliotecas de código abierto están disponibles con Python en Excel de forma predeterminada. Se han importado con las instrucciones enumeradas.
-
Matplotlib. Import Instrucción: import matplotlib.pyplot as plt
-
NumPy. Import Instrucción: import numpy as np
-
pandas. Import Instrucción: import pandas as pd
-
seaborn. Import Instrucción: import seaborn as sns
-
statsmodels. Import Instrucción: import statsmodels as sm
Nota: Estas bibliotecas principales también se enumeran en el panel de tareas de inicialización de Python en Excel. Para obtener acceso al panel de tareas de inicialización, seleccione Fórmulas > Inicialización en la cinta de opciones de Excel. Este panel de tareas es actualmente de solo lectura y muestra la configuración de inicialización del tiempo de ejecución de Python en Excel.
Cómo importar bibliotecas
Además de las bibliotecas principales, puede importar otras bibliotecas disponibles a través de Anaconda. Importar bibliotecas de Python en Excel mediante una instrucción de importación de Python en una celda de Python en Excel, como import numpy as np. Esta instrucción importa la biblioteca NumPyy le asigna el alias np. Después de escribir esta instrucción import en una celda de Python, puede hacer referencia a la biblioteca NumPy como np en las fórmulas de Python de ese libro.
Sugerencia: Para asegurarse de que las bibliotecas se importan antes de que se ejecuten las fórmulas de Python, escriba las instrucciones import y cualquier configuración en la primera hoja de cálculo del libro. Si lo desea, puede reservar la primera hoja de cálculo específicamente para las instrucciones de importación y la configuración.
Importante: No todas las bibliotecas usan el formato de instrucción import import [library] as [name]. Por ejemplo, para importar la biblioteca beautifulsoup4, use la instrucción import from bs4 import BeautifulSoup. Consulte la documentación de cada biblioteca para obtener información sobre la instrucción de importación recomendada.
Lista de bibliotecas recomendadas
En la tabla siguiente se muestra un subconjunto de las bibliotecas de código abierto proporcionadas por Anaconda que puede usar con Python en Excel. Las bibliotecas Matplotlib, NumPy, seaborn, statsmodels y pandasse importan de forma predeterminada. Las bibliotecas adicionales enumeradas en la tabla no se importan automáticamente, pero puede elegir importarlas si lo desea.
Importante: Para proteger la seguridad de los datos, estas bibliotecas no podrán realizar solicitudes de red ni acceder a los archivos y datos de su equipo local. Para obtener más información, consulte Seguridad de datos y Python en Excel.
Nota: Python en Excel admite fuentes en inglés, chino (simplificado), francés, alemán, japonés y español.
|
Biblioteca |
Descripción |
|---|---|
|
Una biblioteca de Python para astronomía. Licencia: BSD-3-Clause. |
|
|
Una biblioteca de Python diseñada para screen scraping. Licencia: MIT. |
|
|
Ayuda a abordar problemas de clasificación ofreciendo técnicas de repetición de muestreo. Depende de scikit-learn. Licencia: MIT. |
|
|
Una biblioteca para computación interactiva. Licencia: BSD-3-Clause. |
|
|
Una biblioteca de modelado de temas y procesamiento de lenguaje natural. Licencia: LGPL-2.1. |
|
|
Crea gráficos y figuras con calidad de publicación científica en Python. Licencia: PSF. |
|
|
Un paquete de Python para crear y manipular redes complejas. Licencia: BSD-3-Clause. |
|
|
Ofrece procesamiento de matriz para números, cadenas, registros y objetos. Licencia: BSD-3-Clause. |
|
|
Ofrece estructuras de datos y herramientas de análisis de datos. Licencia: BSD-3-Clause. |
|
|
Agrega compatibilidad para abrir, manipular y guardar diferentes formatos de archivo de imagen. Licencia: PIL. |
|
|
Reúne Python, la biblioteca HDF5y la biblioteca NumPypara administrar grandes cantidades de datos. Licencia: BSD-3-Clause. |
|
|
Una biblioteca de transformadas de ondícula. Licencia: MIT. |
|
|
Un conjunto de módulos de Python para el aprendizaje automático y la minería de datos. Licencia: BSD-3-Clause. |
|
|
Una biblioteca científica para Python. Licencia: BSD-3-Clause. |
|
|
Una biblioteca de visualización de datos estadísticos. Licencia: BSD-3-Clause. |
|
|
Una colección de bibliotecas de algoritmos para Python. Licencia: BSD-2-Clause. |
|
|
Cálculos y modelos estadísticos, para su uso con la biblioteca SciPy. Licencia: BSD-3-Clause. |
|
|
Una biblioteca de Python para matemáticas simbólicas. Licencia: BSD-3-Clause. |
|
|
Una biblioteca para crear y dar formato a tablas. Licencia: MIT. |
Más información de Anaconda
Para obtener más información sobre la integración y las bibliotecas admitidas, visite Anaconda.
Artículos relacionados
¿Necesita más ayuda?
¿Quiere más opciones?
Explore las ventajas de las suscripciones, examine los cursos de aprendizaje, aprenda a proteger su dispositivo y mucho más.
Las comunidades le ayudan a formular y responder preguntas, enviar comentarios y leer a expertos con conocimientos extensos.
