Использование Power Query для импорта данных для Python в Excel

Что такое Power Query?  

Power Query — это средство преобразования и подготовки данных, предназначенное для формирования данных, доступное в Excel и других продуктах Майкрософт.

Используйте Power Query с Python в Excel для импорта внешних данных в Excel, а затем анализа их с помощью Python. 

Дополнительные сведения о Power Query см. в справке 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 с Python в Excel.

1. Чтобы просмотреть группы Получение & преобразования данных и запросов & Connections, перейдите на вкладку Данные. Выберите Получить данные , чтобы выбрать источник данных. Данные можно импортировать из нескольких источников, включая файлы с разделими-запятыми (CSV). При каждом импорте создается 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 для загрузки в Excel. В этом примере выберите таблицу Категории , а затем щелкните стрелку рядом с кнопкой Загрузить и выберите Загрузить в.... На следующем снимок экрана показано диалоговое окно предварительного просмотра Power Query с выбранной таблицей Категории и параметром Загрузить в...
   
   

   Примечания: 

   • Вы также можете выбрать Преобразование данных в диалоговом окне предварительного просмотра Power Query. Это позволяет изменить данные в Редактор Power Query перед импортом в Excel.

   • Если вы хотите просмотреть данные в сетке Excel, нажмите кнопку Загрузить . Выбранная таблица будет загружена непосредственно в сетку Excel.

4. Выберите Только создать подключение , чтобы установить подключение к данным из источника. Power Query автоматически создает запрос для этого подключения.
   
   

5. Область Запросы & Connections откроется автоматически, в которой перечислены запросы, созданные Power Query для выбранного источника данных. В этом случае таблица Categories из примера набора данных OData Northwind. Чтобы вручную открыть панель Запросы & Connections, на вкладке Данные выберите Запросы & Connections.

   Совет: Наведите указатель мыши на запросы в области задач, чтобы получить предварительный просмотр данных.

В следующем разделе описывается анализ данных категорий с помощью Python в Excel.

Использование данных Power Query с Python в Excel

В следующей процедуре предполагается, что вы создали Power Query соединение с данными Categories из службы OData Northwind, описанной в предыдущем разделе статьи. Ниже показано, как проанализировать данные категорий с помощью Python в Excel.

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

2. Теперь в ячейке Python отображаются данные категорий в кадре данных, возвращаемые формулой xl("Categories") . Щелкните значок карта рядом с кадром данных, чтобы просмотреть предварительный просмотр данных в кадре данных. На следующем снимок экрана показан предварительный просмотр кадра данных.
   
   

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

3. Преобразуйте данные в кадре данных в значения Excel, которые возвращаются в сетку Excel. Чтобы преобразовать dataframe в значения Excel, выберите ячейку, содержащую кадр данных, а затем щелкните значок Вставка данных . На следующем снимку экрана показан пример этого значка рядом с кадром данных.
   
   
   
   Если щелкнуть значок Вставка данных, откроется меню со списком значений, относящихся к данным.
   
   

4. Выберите первое значение в меню массивПредоставление. Это значение отображает данные Python из кадра данных в сетке Excel. Пример см. на снимке экрана ниже.
   
   

5. Теперь, когда вы использовали Power Query для импорта внешних данных и обрабатывали эти данные с помощью Python в Excel, вы можете начать анализ данных с помощью Python в Excel. Сведения о создании графиков и диаграмм Python с данными см. в статье Создание графиков и диаграмм Python в Excel.

Статьи по теме

• Сведения об Power Query в Excel

• Python в Excel: создание графиков и диаграмм