Библиотеки с открытым исходным кодом и Python в Excel
Python в Excel сейчас находится в предварительной версии и может быть изменен на основе отзывов. Чтобы использовать эту функцию, присоединитесь к программе предварительной оценки Microsoft 365 и выберите уровень предварительной оценки бета-канала.
Python в Excel постепенно развертывается для пользователей Excel для Windows с помощью бета-канала. Сейчас эта функция недоступна на других платформах.
При возникновении проблем с Python в Excel, сообщите о них, выбрав Справка > Отзывы в Excel.
Новичок в Python в Excel? Начните с разделов Введение в Python в Excel и Начало работы с Python в Excel.
Библиотеки Python с открытым кодом
Python в Excel поставляется со стандартным набором библиотек Python, предоставленным Anacondaв 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. Import: import matplotlib.pyplot as plt
-
Оператор NumPy. Import: import numpy as np
-
Оператор pandas. Import: import pandas as pd
-
Оператор seaborn. Import: import seaborn as sns
-
Оператор statsmodels. Import: import statsmodels as sm
Примечание: Эти основные библиотеки также перечислены в области задач инициализации Python в Excel. Для доступа к области задач инициализации выберите Формулы > Инициализация 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 библиотекуNumPy и назначает ей псевдоним np. После ввода этого оператора импорта в ячейку Python вы можете ссылаться на библиотеку NumPy как np в 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 инструкции импорта import [library] as [name]. Например, чтобы импортировать библиотеку beautifulsoup4, используйте инструкцию импорта from bs4 import BeautifulSoup. 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 pandasимпортируются 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 английский, китайский (упрощенное письмо), французский, немецкий, японский и испанский шрифты.
|
Библиотека |
Описание |
|---|---|
|
Библиотека Python для астрономии. Лицензия: BSD-3-Clause. |
|
|
Библиотека Python, предназначенная для извлечения данных с экрана. Лицензия: MIT. |
|
|
Помогает решать проблемы классификации, предлагая методы повторной выборки. Использует scikit-learn. Лицензия: MIT. |
|
|
Библиотека для интерактивных вычислений. Лицензия: BSD-3-Clause. |
|
|
Библиотека для моделирования тем и обработки естественного языка. Лицензия: LGPL-2.1. |
|
|
Создает в Python диаграммы и рисунки с качеством, подходящим для публикации. Лицензия: PSF. |
|
|
Пакет Python для создания сложных сетей и управления ими. Лицензия: BSD-3-Clause. |
|
|
Предлагает обработку массивов для чисел, строк, записей и объектов. Лицензия: BSD-3-Clause. |
|
|
Предоставляет структуры данных и средства анализа данных. Лицензия: BSD-3-Clause. |
|
|
Добавляет поддержку открытия, обработки и сохранения файлов изображений различных форматов. Лицензия: PIL. |
|
|
Объединяет Python, библиотекуHDF5 и библиотекуNumPy для обработки больших объемов данных. Лицензия: BSD-3-Clause. |
|
|
Библиотека преобразования вейвлетов. Лицензия: MIT. |
|
|
Набор модулей Python для машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Лицензия: BSD-3-Clause. |
|
|
Научная библиотека для Python. Лицензия: BSD-3-Clause. |
|
|
Библиотека визуализации статистических данных. Лицензия: BSD-3-Clause. |
|
|
Коллекция библиотек алгоритмов для Python. Лицензия: BSD-2-Clause. |
|
|
Статистические вычисления и модели для использования с библиотекойSciPy. Лицензия: BSD-3-Clause. |
|
|
Библиотека Python для символьной математики. Лицензия: BSD-3-Clause. |
|
|
Библиотека для создания и форматирования таблиц. Лицензия: MIT. |
Дополнительные сведения от Anaconda
Дополнительные сведения об интеграции и поддерживаемых библиотеках см. на сайте Anaconda.
Статьи по теме
Нужна дополнительная помощь?
Нужны дополнительные параметры?
Изучите преимущества подписки, просмотрите учебные курсы, узнайте, как защитить свое устройство и т. д.
В сообществах можно задавать вопросы и отвечать на них, отправлять отзывы и консультироваться с экспертами разных профилей.
