Использование Power Query для импорта данных для Python в Excel

Сведения о доступности см. в статье о доступности Python в Excel. Если у вас возникли какие-либо проблемы с Python в Excel, сообщите о них, выбрав Help>Feedback в Excel.

Новичок в Python в Excel? Начните с разделов Введение в Python в Excel и Начало работы с Python в Excel.

Что такое Power Query?

Power Query — это средство преобразования и подготовки данных, которое помогает формировать данные. Оно доступно в Excel и других продуктах Майкрософт.

Используйте Power Query с Python в Excel для импорта внешних данных в Excel, а затем анализируйте эти данные с помощью Python.

Дополнительные сведения о Power Query см. в справке по Power Query для Excel.

Использование Power Query для импорта данных для Python в Excel

Выполните следующие действия, чтобы узнать, как импортировать пример внешнего набора данных и использовать его с Python в Excel.

1. Чтобы просмотреть группы "Получение & преобразование данных" и "Запросы & связи", перейдите на вкладку "Данные". Щелкните "Получить данные", чтобы выбрать источник данных. Вы можете импортировать данные из нескольких источников, включая файлы данных с разделителями-запятыми (CSV). Каждый импорт создает запрос.

   В этом примере данные импортируются из службы Northwind OData, тестового источника данных. Для этого выберите Получить данные>из других источников>из веб-канала OData.

2. Затем введите следующую ссылку на службу OData Northwind и нажмите кнопку "ОК".
   https://services.odata.org/northwind/northwind.svc/

3. В диалоговом окне предварительного просмотра Power Query выберите таблицу данных, которую нужно загрузить в Excel. В этом примере выберите таблицу "Категории", щелкните стрелку рядом с кнопкой "Загрузить" и выберите "Загрузить в...". На приведенном ниже снимке экрана показано диалоговое окно предварительного просмотра Power Query с выбранной таблицей "Категории" и отображаемым параметром "Загрузить в...".

   

   Примечание

   • Вы также можете выбрать "Преобразовать данные" в диалоговом окне предварительного просмотра Power Query. Это позволяет редактировать данные в редакторе Power Query перед импортом в Excel.
   • Если вы хотите просмотреть данные в сетке Excel, нажмите кнопку "Загрузить ". При этом выбранная таблица будет загружена непосредственно в сетку Excel.

4. Выберите "Создать подключение" только для установки подключения к данным из источника. Power Query автоматически создает запрос для этого подключения.

   

5. Автоматически откроется область "Запросы & подключения" со списком запроса, созданного Power Query для выбранного источника данных — в данном случае таблицы "Категории" из примера набора данных OData Northwind. Чтобы открыть панель "Запросы & подключения " вручную, на вкладке " Данные " выберите "Запросы & подключения".

   Совет

   Наведите указатель мыши на запросы в области задач, чтобы предварительно просмотреть данные.

В следующем разделе описывается, как анализировать данные категорий с помощью Python в Excel.

Использование данных Power Query с Python в Excel

В следующей процедуре предполагается, что вы создали соединение Power Query с данными Categories из службы Northwind OData, как описано в предыдущем разделе статьи. Эти шаги демонстрируют, как анализировать данные категорий с помощью Python в Excel.

1. Для работы с внешними данными с помощью Python в Excel включите Python в ячейке, введя функцию =PY . Затем используйте формулу Python в Excel xl() для ссылок на элементы Excel, например на запрос Power Query. В этом примере введите xl("Categories") данные в ячейку "Python в Excel".

2. В ячейке Python теперь отображаются данные Categories в DataFrame, возвращаемые формулой xl("Categories") . Щелкните значок карты рядом с DataFrame, чтобы предварительно просмотреть данные в DataFrame. На следующем снимке экрана показан предварительный просмотр DataFrame.

   

   Совет

   Измените размер диалогового окна DataFrame с помощью значка в правом нижнем углу.

3. Преобразовать данные из DataFrame в значения Excel, чтобы вернуть данные в сетку Excel. Чтобы преобразовать значения DataFrame в значения Excel, выделите ячейку, содержащую DataFrame, а затем щелкните значок "Вставить данные ". На следующем снимке экрана показан пример этого значка рядом с DataFrame.

   

   При нажатии значка "Вставить данные " открывается меню со списком значений, относящихся к данным.

   

4. Выберите первое значение в меню, arrayPreview. Это значение отображает данные Python из DataFrame в сетке Excel. Пример см. на снимке экрана ниже.

   

5. Теперь, когда вы использовали Power Query для импорта внешних данных и обработали их с помощью Python в Excel, вы готовы приступить к анализу данных с помощью Python в Excel. Чтобы узнать, как создавать графики и диаграммы Python с использованием данных, см. статью Создание графиков и диаграмм Python в Excel.

Статьи по теме

• Сведения о Power Query в Excel
• Python в Excel: создание графиков и диаграмм