可用性の詳細については、「 Python in Excel の可用性」を参照してください。 Python in Excel で問題が発生した場合は、Excel の [ヘルプ] > [フィードバック] を選択して報告してください。
Python in Excel を初めて使用する場合は、 まず、「 Python in Excel の概要」 と「 Python in Excel の使用を開始する」を参照してください。
オープンソースの Python ライブラリ
Python in Excel には、セキュリティで保護されたディストリビューションを通じて Anaconda によって提供される標準の Python ライブラリ セットが付属しています。 これらの Python ライブラリを使用して、データ分析を簡略化し、パターンと非表示の分析情報を見つけ、プロットを使用してデータを視覚化します。
Python in Excel のコア ライブラリ
次のオープン ソース ライブラリは、既定で Python in Excel で使用できます。 これらは、一覧に示されているステートメントと共にインポートされています。
- Matplotlib. Import ステートメント:
import matplotlib.pyplot as plt - NumPy. Import ステートメント:
import numpy as np - pandas. Import ステートメント:
import pandas as pd - seaborn. Import ステートメント:
import seaborn as sns - statsmodels. Import ステートメント:
import statsmodels as sm
注
これらのコア ライブラリは、Python in Excel の初期化作業ウィンドウにも表示されます。 初期化作業ウィンドウにアクセスするには、Excel リボンの [数式>初期化 ] を選択します。 この作業ウィンドウは現在、読み取り専用であり、Python in Excel ランタイムでの初期化設定を示しています。
ライブラリをインポートする方法
コア ライブラリに加えて、Anaconda を介して使用できる追加のライブラリをインポートできます。 Python in Excel セル ( import numpy as np など) で Python インポート ステートメントを使用して、Python ライブラリを Excel にインポートします。 このステートメントは、NumPy ライブラリをインポートし、エイリアス npを割り当てます。 この Import ステートメントを Python セルに入力したら、そのブックの Python 数式全体で np NumPy ライブラリを参照できます。
ヒント
Python 数式を実行する前にライブラリが確実にインポートされるようにするには、ブックの最初のワークシートに Import ステートメントと設定を入力します。 必要に応じて、Import ステートメントと設定専用の最初のワークシートを予約できます。
重要
すべてのライブラリが import ステートメント形式 import [library] as [name] を使用するわけではありません。 たとえば、beautifulsoup4 ライブラリをインポートするには、インポート ステートメント from bs4 import BeautifulSoup を使用します。 推奨される import ステートメントについては、各ライブラリのドキュメントを参照してください。
推奨されるライブラリの一覧
次の表は、Python in Exce で使用できる Anaconda によって提供されるオープンソース ライブラリのサブセットを示しています。 Matplotlib、NumPy、seaborn、statsmodels、およびpandasライブラリはデフォルトでインポートされます。 テーブルに一覧表示されている追加のライブラリは自動的にはインポートされませんが、必要に応じてインポートすることもできます。
重要
データ セキュリティを保護するために、これらのライブラリでは、ネットワーク要求を行ったり、ローカル マシン上のファイルやデータにアクセスしたりすることはできません。 詳細については、「 データ セキュリティと Python in Excel」を参照してください。
注
Python in Excel は、英語、中国語 (簡体字)、フランス語、ドイツ語、日本語、スペイン語のフォントをサポートしています。
| ライブラリ | 説明 |
|---|---|
| Astropy | 天文学用の Python ライブラリ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| beautifulsoup4 | 画面スクレイピング用に設計された Python ライブラリ。 ライセンス: MIT。 |
| フェイカー | 偽のデータを生成する。 ライセンス: MIT。 |
| imbalanced-learn | 再サンプリング手法を提供することで分類の問題に対処するのに役立ちます。 scikit-learn に依存しています。 ライセンス: MIT。 |
| IPython | 対話型コンピューティング用のライブラリ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| Matplotlib | Python でパブリケーション品質のグラフと図形を作成します。 ライセンス: PSF。 |
| mlxtend | 日常的なデータ サイエンス タスク用の機械学習ライブラリ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| NetworkX | 複雑なネットワークを作成および操作するための Python パッケージ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| NLTK | 自然言語処理用のライブラリ。 以下のコーパスは、Python in Excel で使用するために事前に読み込まれています: brown、punkt、stopwords、treebank、vader、wordnet2022。 ライセンス: Apache v2。 |
| NumPy | 数値、文字列、レコード、オブジェクトの配列処理を提供します。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| pandas | データ構造とデータ分析ツールを提供します。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| Pillow | さまざまなイメージ ファイル形式を開き、操作し、保存するためのサポートを追加します。 ライセンス: PIL。 |
| plotnine | プロットおよびデータ視覚化ライブラリ。 ライセンス: MIT。 |
| 王子 | Python での多変量探索的データ分析のためのライブラリで、表形式データを集計するためのさまざまな方法が含まれています。 ライセンス: MIT。 |
| PyTables | Python、HDF5 ライブラリ、NumPy ライブラリを統合して大量のデータを処理します。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| PyWavelets | ウェーブレットはライブラリを変換します。 ライセンス: MIT。 |
| qrcode | QR コード画像ジェネレーター。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| scikit-learn | 機械学習とデータ マイニング用の Python モジュールのセット。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| SciPy | Python 用の科学ライブラリ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| seaborn | 統計データ視覚化ライブラリ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| snowballstemmer | Python 用のアルゴリズム ライブラリ コレクション。 ライセンス: BSD-2-Clause。 |
| squarify | 階層データを表示するツリーマップまたは視覚化を作成します。 ライセンス: Apache v2。 |
| statsmodels | SciPy ライブラリで使用するための統計計算とモデル。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| SymPy | シンボリック数学用の Python ライブラリ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| tabulate | テーブルを作成および書式設定するためのライブラリ。 ライセンス: MIT。 |
| TheFuzz | ファジー文字列マッチングを提供してシーケンス間の差異を計算します。 ライセンス: MIT。 |
| ワードクラウド | ワード クラウド ジェネレーター。 ライセンス: MIT。 |
Anaconda の詳細情報
統合とサポートされているライブラリの詳細については、 Anaconda を参照してください。