Відомості про доступність див. в статті Python у версії Excel. Якщо ви зіткнулися з проблемами з Python в Excel, повідомте про це, вибравши helpFeedback (Зворотний зв'язокдовідки>) у програмі Excel.
Ще не використовували Python в Excel? Почніть із вступу до Python в Excel і почніть роботу з Python в Excel.
Бібліотеки Python із відкритим кодом
Python в Excel постачається зі стандартним набором бібліотек Python, які надає Anaconda через захищений розподіл. Використовуйте ці бібліотеки Python, щоб спростити аналіз даних, знайти шаблони та приховані аналітичні висновки, а також візуалізувати дані за допомогою графіків.
Основні бібліотеки Python в Excel
Наведені нижче бібліотеки з відкритим кодом доступні в Python в Excel за замовчуванням. Їх імпортовано за допомогою указаних операторів.
- Matplotlib. Оператор імпорту:
import matplotlib.pyplot as plt - NumPy. Оператор імпорту:
import numpy as np - pandas. Оператор імпорту:
import pandas as pd - seaborn. Оператор імпорту:
import seaborn as sns - statsmodels. Оператор імпорту:
import statsmodels as sm
Примітка.
Ці основні бібліотеки також указано в області завдань ініціалізації Python в Excel. Відкрийте область завдань ініціалізації, вибравшиелемент Ініціалізаціяформул> на стрічці Excel. Ця область завдань наразі доступна лише для читання. У ній відображаються параметри ініціалізації для середовища виконання Python в Excel.
Як імпортувати бібліотеки
Крім основних бібліотек, ви можете імпортувати додаткові бібліотеки, доступні через Anaconda. Імпорт бібліотек Python до Excel за допомогою інструкції імпорту Python у клітинці Excel Python, наприклад import numpy as np. Ця інструкція імпортує бібліотеку NumPy і призначає їй псевдонім np. Ввівши цю інструкцію імпорту в клітинку Python, ви можете посилатися на бібліотеку NumPy, як np у формулах Python у цій книзі.
Порада.
Щоб переконатися, що бібліотеки імпортовано до запуску формул Python, введіть оператори імпорту та будь-які параметри на першому аркуші книги. За потреби можна зарезервувати перший аркуш спеціально для операторів імпорту та параметрів.
Важливо
Не в усіх бібліотеках використовується формат import [library] as [name]інструкції імпорту. Наприклад, щоб імпортувати бібліотеку beautifulsoup4, скористайтеся оператором from bs4 import BeautifulSoupімпорту . Перегляньте документацію до кожної бібліотеки, щоб дізнатися рекомендований оператор імпорту.
Список рекомендованих бібліотек
У таблиці нижче наведено підмножину бібліотек із відкритим кодом, які надає Anaconda і які можна використовувати в Python в Excel. За замовчуванням імпортуються бібліотеки Matplotlib, NumPy, seaborn,statsmodels і панди. Додаткові бібліотеки, перелічені в таблиці, не імпортуються автоматично. Їх можна імпортувати за потреби.
Важливо
Щоб забезпечити захист даних, ці бібліотеки не матимуть змоги надсилати мережеві запити або отримувати доступ до ваших файлів і даних на локальному комп’ютері. Докладні відомості див. в статті Безпека даних і Python в Excel.
Примітка.
Python в Excel підтримує англійські, китайські (спрощене письмо), французькі, німецькі, японські та іспанські шрифти.
| Бібліотека | Опис |
|---|---|
| Астропія | Бібліотека Python для астрономічних розрахунків. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| beautifulsoup4 | Бібліотека Python, призначена для зішкрібання екрана. Ліцензія: MIT. |
| Створює фальшиві дані. Ліцензія: MIT. | |
| дисбалансовані навчання | Допомагає вирішувати проблеми класифікації, пропонуючи методи повторної вибірки. Використовує scikit-learn. Ліцензія: MIT. |
| IPython (IPython) | Бібліотека для інтерактивних обчислень. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| Матплотліб | Створює ілюстрації та діаграми якості публікацій у Python. Ліцензія: PSF. |
| mlxtend (mlxtend) | Бібліотека машинного навчання для щоденних завдань з науки про дані. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| NetworkX | Пакет Python для створення складних мереж і роботи з ними. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| NLTK | Бібліотека для обробки природної мови. Для використання з Python в Excel попередньо завантажено такі корпори: коричневий, панк, стопворди, деревобанк, вейдер і wordnet2022. Ліцензія: Apache v2. |
| NumPy (Кількість) | Пропонує обробку масивів чисел, рядків, записів і об’єктів. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| Панди | Пропонує структури даних і засоби аналізу даних. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| Подушка | Додає підтримку для відкриття та збереження різних форматів графічних файлів і роботи з ними. Ліцензія: PIL. |
| plotnine (сюжет) | Бібліотека побудови й візуалізації даних. Ліцензія: MIT. |
| Принц | Бібліотека для багатоваріантного аналізу розвідувальних даних у Python, включно з різними методами зведення табличних даних. Ліцензія: MIT. |
| Таблиці PyTables | Об'єднує Python, бібліотеку HDF5 і бібліотеку NumPy для обробки великих обсягів даних. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| PyWavelets | Бібліотека перетворення вейвлетів. Ліцензія: MIT. |
| qrcode | Генератор зображень QR-коду. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| scikit-learn | Набір модулів Python для машинного навчання та глибинного аналізу даних. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| SciPy (SciPy) | Наукова бібліотека для Python. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| морський народ | Бібліотека візуалізації статистичних даних. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| сніжний кома | Колекція бібліотек алгоритмів для Python. Ліцензія: BSD-2-Clause. |
| сварки | Створює деревовидні карти або візуалізації для відображення іерахічних даних. Ліцензія: Apache v2. |
| statsmodels | Статистичні обчислення та моделі для використання з бібліотекою SciPy. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| Сипи | Бібліотека Python для символьної математики. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
| табуляція | Бібліотека для створення та форматування таблиць. Ліцензія: MIT. |
| 3-е-3-3 | Пропонує нечіткий рядок, що відповідає обчислювати відмінності між послідовністю. Ліцензія: MIT. |
| wordcloud | Генератор хмари слова. Ліцензія: MIT. |
Додаткові відомості від Anaconda
Щоб дізнатися більше про інтеграцію та підтримувані бібліотеки, відвідайте сторінку Anaconda.