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 введения в Python в Excel и начала работы с Python в Excel.
Библиотеки Python с открытым кодом
Python в Excel поставляется со стандартным набором библиотек Python, предоставляемым Anaconda в безопасном дистрибутиве. Используйте эти библиотеки Python для упрощения анализа данных, поиска шаблонов и скрытой аналитики, а также визуализации данных с помощью графиков.
Основные библиотеки Python в Excel
Следующие библиотеки с открытым кодом доступны в Python в Excel по умолчанию. Они импортированы с указанными операторами.
- Оператор Matplotlib. Оператор импорта:
import matplotlib.pyplot as plt - Оператор NumPy. Оператор импорта:
import numpy as np - Оператор pandas. Оператор импорта:
import pandas as pd - Оператор seaborn. Оператор импорта:
import seaborn as sns - Оператор statsmodels. Оператор импорта:
import statsmodels as sm
Примечание
Эти основные библиотеки также перечислены в области задач инициализации Python в Excel. Для доступа к области задач инициализации выберите "Инициализацияформул"> на ленте Excel. В настоящее время эта область задач доступна только для чтения и отображает параметры инициализации для среды выполнения Python в Excel.
Импорт библиотек
Помимо основных библиотек вы можете импортировать дополнительные библиотеки, доступные через Anaconda. Импортируйте библиотеки Python в Excel с помощью оператора импорта в ячейке Python в Excel, например import numpy as np. Этот оператор импортирует библиотеку NumPy и назначает ей псевдоним.np После ввода этого оператора импорта в ячейку Python вы можете обратиться к библиотеке NumPy в np формулах Python в этой книге.
Совет
Чтобы обеспечить импорт библиотек перед выполнением формул Python, введите операторы импорта и все параметры на первом листе в книге. При необходимости вы можете зарезервировать первый лист специально для операторов импорта и параметров.
Важно
Не все библиотеки используют формат import [library] as [name]оператора импорта. Например, чтобы импортировать библиотеку beautifulsoup4, используйте инструкцию from bs4 import BeautifulSoupимпорта. Сведения о рекомендуемой инструкции импорта см. в документации по каждой библиотеке.
Список рекомендуемых библиотек
В следующей таблице показано подмножество библиотек с открытым кодом, предоставляемых Anaconda, которые можно использовать с Python в Excel. Библиотеки Matplotlib, NumPy, Seaborn, statsmodels и pandas импортируются по умолчанию. Дополнительные библиотеки, перечисленные в таблице, не импортируются автоматически, но вы можете их импортировать при необходимости.
Важно
Для защиты данных эти библиотеки не смогут выполнять сетевые запросы или получать доступ к файлам и данным на вашем локальном компьютере. Дополнительные сведения см. в статье "Безопасность данных и Python в Excel".
Примечание
Python в Excel поддерживает английские, китайские (упрощенные), французские, немецкие, японские и испанские шрифты.
| Библиотека | Описание |
|---|---|
| Астропия | Библиотека Python для астрономии. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| Красивыйсуп4 | Библиотека Python, предназначенная для извлечения данных с экрана. Лицензия: MIT. |
| Обманщик | Создает поддельные данные. Лицензия: MIT. |
| Дисбаланс — обучение | Помогает решать проблемы классификации, предлагая методы повторной выборки. Использует scikit-learn. Лицензия: MIT. |
| Айтон | Библиотека для интерактивных вычислений. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| Matplotlib | Создает в Python диаграммы и рисунки с качеством, подходящим для публикации. Лицензия: PSF. |
| MLXTEND | Библиотека машинного обучения для повседневных задач обработки и анализа данных. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| NetworkX | Пакет Python для создания сложных сетей и управления ими. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| НЛТК | Библиотека для обработки естественного языка. Следующие корпуса предварительно загружены для использования с Python в Excel: brown, punkt, stopwords, treebank, vader и wordnet2022. Лицензия: Apache v2. |
| Оператор NumPy | Предлагает обработку массивов для чисел, строк, записей и объектов. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| pandas | Предоставляет структуры данных и средства анализа данных. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| Подушка | Добавляет поддержку открытия, обработки и сохранения файлов изображений различных форматов. Лицензия: PIL. |
| Plotnine | Библиотека построения графиков и визуализации данных. Лицензия: MIT. |
| Принц | Библиотека для многомерного исследовательского анализа данных на Python, включающая различные методы для обобщения табличных данных. Лицензия: MIT. |
| PyTables | Объединяет Python, библиотеку HDF5 и библиотеку NumPy для обработки больших объемов данных. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| PyWavelets | Библиотека преобразования вейвлетов. Лицензия: MIT. |
| QR-код | Генератор изображений с QR-кодом. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| scikit-learn | Набор модулей Python для машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| SciPy | Научная библиотека для Python. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| seaborn | Библиотека визуализации статистических данных. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| snowballstemmer | Коллекция библиотек алгоритмов для Python. Лицензия: BSD-2-Clause. |
| скварифицировать | Создает древовидные карты, или визуализации для отображения иератических данных. Лицензия: Apache v2. |
| statsmodels | Статистические вычисления и модели для использования с библиотекой SciPy. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| SymPy | Библиотека Python для символьной математики. Лицензия: BSD-3-Clause. |
| tabulate | Библиотека для создания и форматирования таблиц. Лицензия: MIT. |
| TheFuzz | Обеспечивает нечеткое сопоставление строк для вычисления разницы между последовательностями. Лицензия: MIT. |
| облако слов | Генератор облака слов. Лицензия: MIT. |
Дополнительные сведения от Anaconda
Дополнительные сведения об интеграции и поддерживаемых библиотеках см. на сайте Anaconda.