Bibliotecas de código aberto e Python no Excel
O Python no Excel está atualmente em pré-visualização e está sujeito a alterações com base no feedback. Para utilizar esta funcionalidade, adira ao Programa Insider do Microsoft 365 e selecione o nível Insider Canal Atual (Pré-visualização).
Esta funcionalidade está a ser implementada gradualmente para utilizadores empresariais, empresariais, educacionais e familiares e pessoais com o Canal Atual (Pré-visualização) no Windows. Está a ser implementada primeiro no Excel para Windows, começando pela Versão 2406 (Compilação 17726.20016) e, em seguida, para outras plataformas numa data posterior. Para obter mais informações de disponibilidade, veja Python in Excel availability (Disponibilidade do Python no Excel).
Se encontrar alguma preocupação com o Python no Excel, comunique-os ao selecionar Ajuda > Feedback no Excel.
É a primeira vez que utiliza o Python no Excel? Consulte Introdução ao Python no Excel e Introdução ao Python no Excel.
Bibliotecas Python open source
O Python no Excel vem com um conjunto padrão de bibliotecas Python fornecidas pelo Anaconda através de uma distribuição segura. Utilize estas bibliotecas Python para simplificar a sua análise de dados, encontrar padrões e informações ocultas e visualizar os seus dados com desenhos.
Bibliotecas Principais do Python no Excel
As seguintes bibliotecas open source estão disponíveis com o Python no Excel por predefinição. Estas foram importadas com as instruções listadas.
-
Instrução de Matplotlib. Import: import matplotlib.pyplot as plt
-
Instrução de NumPy. Import: import numpy as np
-
Instrução de pandas. Import: import pandas as pd
-
Instrução de seaborn. Import: import seaborn as sns
-
Instrução de statsmodels. Import: import statsmodels as sm
Nota: Estas bibliotecas principais também estão listadas no painel de tarefas de inicialização do Python no Excel. Aceda ao painel de tarefas de inicialização ao selecionar Fórmulas > Inicialização no friso do Excel. Este painel de tarefas é atualmente só de leitura e mostra as definições de inicialização para o seu runtime do Python no Excel.
Como importar bibliotecas
Para além das bibliotecas principais, pode importar bibliotecas adicionais disponíveis através do Anaconda. Importe as bibliotecas Python para o Excel ao utilizar uma instrução de importação de Python numa célula do Python no Excel, como import numpy as np. Esta instrução importa a bibliotecaNumPy e atribui-lhe o alias np. Depois de introduzir esta instrução de importação numa célula Python, pode referir-se à biblioteca NumPy como np em todas as fórmulas Python nesse livro.
Sugestão: Para garantir que as suas bibliotecas são importadas antes da execução das suas fórmulas Python, introduza as suas instruções de importação e quaisquer definições na primeira folha de trabalho do seu livro. Se pretender, pode reservar a primeira folha de trabalho especificamente para as instruções e definições de importação.
Importante: Nem todas as bibliotecas utilizam o formato de declaração de importação import [library] as [name]. Por exemplo, para importar a biblioteca beautifulsoup4, utilize a instrução de importação from bs4 import BeautifulSoup. Consulte a documentação de cada biblioteca para conhecer a instrução de importação recomendada.
Lista de bibliotecas recomendadas
A tabela seguinte mostra um subconjunto das bibliotecas open source fornecidas pelo Anaconda que pode utilizar com o Python no Excel. As bibliotecas Matplotlib, NumPy, seaborn, statsmodels e pandassão importadas por predefinição. As bibliotecas adicionais listadas na tabela não são importadas automaticamente, mas pode optar por importá-las se desejar.
Importante: Para proteger a segurança dos seus dados, estas bibliotecas não terão a capacidade de efetuar pedidos de rede nem de aceder aos seus ficheiros e dados no seu computador local. Para saber mais, consulte Segurança de Dados e Python no Excel.
Nota: O Python no Excel suporta tipos de letra inglês, chinês (simplificado), francês, alemão, japonês e espanhol.
|
Biblioteca |
Descrição |
|---|---|
|
Uma biblioteca Python para astronomia. Licença: BSD-3-Clause. |
|
|
Uma biblioteca Python desenhada para extrair informações do ecrã. Licença: MIT. |
|
|
Ajuda a resolver problemas de classificação, ao oferecer técnicas de reamostragem. Baseia-se em scikit-learn. Licença: MIT. |
|
|
Uma biblioteca para computação interativa. Licença: BSD-3-Clause. |
|
|
Uma biblioteca de modelação de tópicos e processamento de linguagens naturais. Licença: LGPL-2.1. |
|
|
Cria gráficos e imagens com qualidade profissional no Python. Licença: PSF. |
|
|
Um pacote Python para criar e manipular redes complexas. Licença: BSD-3-Clause. |
|
|
Oferece processamento de matrizes para números, cadeias, registos e objetos. Licença: BSD-3-Clause. |
|
|
Oferece estruturas de dados e ferramentas de análise de dados. Licença: BSD-3-Clause. |
|
|
Adiciona suporte para abrir, manipular e guardar diferentes formatos de ficheiros de imagem. Licença: PIL. |
|
|
Reúne Python, a bibliotecaHDF5 e a bibliotecaNumPy para lidar com grandes quantidades de dados. Licença: BSD-3-Clause. |
|
|
Uma biblioteca de transformações wavelet. Licença: MIT. |
|
|
Um conjunto de módulos Python para aprendizagem automática e extração de dados e datamining. Licença: BSD-3-Clause. |
|
|
Uma biblioteca científica para Python. Licença: BSD-3-Clause. |
|
|
Uma biblioteca de visualização de dados estatísticos. Licença: BSD-3-Clause. |
|
|
Uma coleção de bibliotecas de algoritmos para Python. License: BSD-2-Clause. |
|
|
Cálculos e modelos estatísticos, para utilizar com a bibliotecaSciPy. Licença: BSD-3-Clause. |
|
|
Uma biblioteca Python para matemática simbólica. Licença: BSD-3-Clause. |
|
|
Uma biblioteca para criar e formatar tabelas. Licença: MIT. |
Saiba mais sobre o Anaconda
Para saber mais sobre a integração e as bibliotecas suportadas, visite o Anaconda.
Artigos relacionados
Precisa de mais ajuda?
Quer mais opções?
Explore os benefícios da subscrição, navegue em cursos de formação, saiba como proteger o seu dispositivo e muito mais.
As comunidades ajudam-no a colocar e a responder perguntas, a dar feedback e a ouvir especialistas com conhecimentos abrangentes.
