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O Python no Excel está atualmente em versão prévia e sujeito a alterações com base nos comentários. Para usar esse recurso, ingresse no Programa Insider do Microsoft 365 e escolha o nível insider do Canal Atual (versão prévia).

Esse recurso está sendo implantado gradualmente para usuários empresariais, empresariais, educacionais e familiares e pessoais que executam o Canal Atual (Versão Prévia) no Windows. Ele está sendo lançado primeiro no Excel para Windows, começando com a versão 2406 (Build 17726.20016) e, em seguida, para outras plataformas em uma data posterior. Para obter mais informações sobre a disponibilidade, consulte Python na disponibilidade do Excel.

Se você encontrar problemas com o Python no Excel, denuncie-os selecionando Ajuda > Comentários no Excel.  

Novo no Python no Excel? Comece com Introdução ao Python no Excel e Introdução ao Python no Excel

O que é o Power Query?  

O Power Query é uma ferramenta de transformação e preparação de dados projetada para ajudar você a moldar seus dados e está disponível no Excel e em outros produtos da Microsoft.

Use o Power Query com Python no Excel para importar dados externos para o Excel e, em seguida, analisar esses dados com o Python. 

Importante: O Power Query é a única maneira de importar dados externos para uso com o Python no Excel.

Para saber mais sobre o Power Query, consulte Power Query for Excel Help

Como usar o Power Query para importar dados para Python no Excel 

Siga as etapas a seguir para saber como importar um conjunto de dados externos de exemplo e usar com o Python no Excel.

Dica: Se você já estiver familiarizado com o Power Query e quiser trabalhar com consultas existentes em sua pasta de trabalho, pule para Usar dados do Power Query com o Python no Excel mais adiante neste artigo.

  1. Para ver os grupos Obter & Transformar Dados e Consultas & Conexões , selecione a guia Dados . Escolha Obter Dados para selecionar sua fonte de dados. Você pode importar dados de várias fontes, incluindo arquivos CSV (valores separados por vírgulas). Cada importação cria uma consulta.

    Este exemplo importa dados do serviço Northwind OData, uma fonte de dados de teste. Para fazer isso, selecione Obter dados > de outras fontes > no Feed do OData.

  2. Em seguida, insira o link a seguir para o serviço Northwind OData e selecione OK.

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

  3. Na caixa de diálogo visualização do Power Query, selecione uma tabela de dados para carregar no Excel. Para este exemplo, selecione a tabela Categorias e selecione a seta ao lado do botão Carregar e escolha Carregar Para.... A captura de tela a seguir mostra a caixa de diálogo visualização do Power Query com a tabela Categorias selecionada e a opção Carregar para... exibida.

    Configure uma conexão do Power Query para Python no Excel. Escolha a tabela Categorias no OData.

    Observações: 

    • Você também pode selecionar Transformar Dados na caixa de diálogo visualização do Power Query. Isso permite editar os dados no Editor do Power Query antes de importá-los para o Excel.

    • Se você quiser exibir os dados na grade do Excel, selecione o botão Carregar . Isso carregará a tabela selecionada diretamente na grade do Excel.

  4. Selecione Somente Criar Conexão para estabelecer a conexão de dados na origem. O Power Query cria automaticamente uma consulta para essa conexão.

    Escolha Somente Criar Conexão na caixa de diálogo Importar Dados.

  5. O painel Consultas & Conexões é aberto automaticamente, listando a consulta criada pelo Power Query para a fonte de dados selecionada— nesse caso, a tabela Categorias do conjunto de dados de exemplo Northwind OData. Para abrir manualmente o painel Consultas & Conexões , na guia Dados , selecione Consultas & Conexões.

    Dica: Passe o mouse sobre as consultas no painel de tarefas para obter uma visualização dos dados.

A próxima seção descreve como analisar os dados de Categorias com Python no Excel.

Usar dados do Power Query com Python no Excel

O procedimento a seguir pressupõe que você tenha criado uma conexão do Power Query com os dados de Categorias do serviço Northwind OData descritos na seção de artigo anterior. Essas etapas mostram como analisar os dados de Categorias com Python no Excel.

  1. Para trabalhar com dados externos com o Python no Excel, habilite o Python em uma célula inserindo a função =PY . Em seguida, use o Python no Excel xl() fórmula para fazer referência a elementos do Excel, como uma consulta do Power Query. Para este exemplo, insira xl("Categories") na célula Python no Excel.

  2. A célula Python agora exibe os dados Categorias em um DataFrame, conforme retornado pela fórmula xl("Categories") . Selecione o ícone do cartão ao lado do DataFrame para exibir uma visualização dos dados no DataFrame. A captura de tela a seguir mostra a visualização do DataFrame.

    Uma visualização dos dados no objeto DataFrame.

    Dica: Redimensione a caixa de diálogo DataFrame usando o ícone no canto inferior direito.

  3. Converta os dados no DataFrame em valores do Excel, que retorna os dados para a grade do Excel. Para converter os valores DataFrame em Excel, selecione a célula que contém o DataFrame e selecione o ícone Inserir Dados . A captura de tela a seguir mostra um exemplo desse ícone ao lado do DataFrame.



    Escolha a opção Inserir Dados para o objeto DataFrame. Selecionar o ícone Inserir Dados abre um menu com uma lista de valores relevantes para seus dados.

    Exiba o menu depois de selecionar Inserir Dados para o objeto DataFrame.

  4. Selecione o primeiro valor no menu, arrayPreview. Esse valor exibe os dados do Python do DataFrame na grade do Excel. Confira a captura de tela a seguir para obter um exemplo.

    Consulte o resultado arrayPreview do DataFrame na grade do Excel.

  5. Agora que você usou o Power Query para importar dados externos e processou esses dados com o Python no Excel, você está pronto para começar a analisar dados com o Python no Excel. Para saber como criar gráficos e gráficos do Python com seus dados, confira Criar gráficos e gráficos do Python no Excel.

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