Використання Power QueryPower Query для імпорту даних для Python в Excel

Застосовується до
Excel для Microsoft 365 Excel для Microsoft 365 для Mac

Відомості про доступність див. в статті " Доступність Python в Excel". Якщо у вас виникли будь-які проблеми з Python в Excel, повідомте про них, вибравши Відгукпродовідку> в Excel.

Ще не використовували Python в Excel? Перегляньте статті Загальні відомості про Python в Excel і Початок роботи з Python в Excel.

Що таке Power QueryPower Query?

Power QueryНадбудова Power Query – це інструмент перетворення й підготовки даних, який допомагає вам формувати дані та доступний в Excel та інших продуктах Microsoft.

Використовуйте Power Query з Python в Excel, щоб імпортувати зовнішні дані в Excel, а потім аналізувати ці дані за допомогою Python.

Важливо

Power QueryPower Query – це єдиний спосіб імпорту зовнішніх даних для використання з Python в Excel.

Докладні відомості про Power Query див. в довідці Power Query для Excel.

Примітка.

Імпорт зовнішніх даних за допомогою Power Query для використання з Python в Excel недоступний для вебпрограма Excel.

Як використовувати Power Query для імпорту даних для Python в Excel

Виконайте наведені нижче дії, щоб дізнатися, як імпортувати зразок зовнішнього набору даних і використовувати його з Python в Excel.

Порада.

Якщо ви вже знайомі з Power Query і хочете працювати з наявними запитами в книзі, перейдіть до розділу "Використання даних Power Query за допомогою Python в Excel" далі в цій статті.

  1. Щоб переглянути групи "Отримати & перетворити дані та запити" & "Підключення", перейдіть на вкладку " Дані ". Натисніть кнопку "Отримати дані ", щоб вибрати джерело даних. Дані можна імпортувати з багатьох джерел, зокрема файлів даних із роздільниками-комами (CSV). Під час кожного імпорту створюється запит.

    У цьому прикладі імпортуються дані з тестового джерела даних OData компанії Northwind. Для цього виберіть пункт «Отримати дані>з інших джерел>з каналу OData».

  2. Потім введіть наведене нижче посилання на службу Northwind OData та натисніть кнопку OK.
    https://services.odata.org/northwind/northwind.svc/

  3. У діалоговому вікні попереднього перегляду Power Query виберіть таблицю даних, яку потрібно завантажити до програми Excel. У цьому прикладі виберіть таблицю "Categories", а потім натисніть стрілку поруч із кнопкою "Завантажити" та виберіть команду Load To.... На знімку екрана нижче показано діалогове вікно попереднього перегляду Power Query з вибраною таблицею "Категорії" та відображеним пунктом "Завантажити до...".

    Налаштуйте підключення Power Query для Python в Excel. Виберіть таблицю

    Примітка.

    • Крім того, можна натиснути кнопку "Перетворити дані" в діалоговому вікні попереднього перегляду Power Query. Це дає змогу відредагувати дані в Редактор Power Query, перш ніж імпортувати їх до програми Excel.
    • Якщо потрібно переглянути дані в сітці Excel, натисніть кнопку "Завантажити ". Вибрана таблиця завантажиться безпосередньо до сітки Excel.
  4. Виберіть параметр Лише створити підключення , щоб установити зв'язок даних із джерела. Power QueryНадбудова Power Query автоматично створює запит для цього підключення.

    У діалоговому вікні

  5. Автоматично відкриється область "Запити & підключення" з переліком запиту, створеного Power Query для вибраного джерела даних (у цьому випадку – таблиці "Categories" зі зразка набору даних OData) компанії Northwind. Щоб відкрити область "Запити & зв'язки " вручну, на вкладці " Дані " виберіть елемент "Запити & зв'язки".

    Порада.

    Наведіть вказівник миші на запити в області завдань, щоб попередньо переглянути дані.

У наступному розділі описано, як аналізувати дані категорій за допомогою Python в Excel.

Використання Power Query даних за допомогою Python в Excel

Процедура нижче передбачає, що ви створили зв'язок Power Query із даними категорій зі служби OData компанії Northwind, описаного в попередньому розділі. У цих кроках показано, як аналізувати дані категорій за допомогою Python в Excel.

  1. Щоб працювати із зовнішніми даними за допомогою Python в Excel, увімкніть Python у клітинці, ввівши функцію =PY . Потім скористайтеся формулою Python в Excelxl(), щоб посилатися на елементи Excel, наприклад на запит Power Query. У цьому прикладі введіть xl("Categories") у клітинку Python в Excel.

  2. Тепер у клітинці Python відображаються дані категорій у DataFrame, які повертає xl("Categories") формула. Клацніть піктограму картки поруч із DataFrame, щоб переглянути попередній перегляд даних у цьому фреймі. На знімку екрана нижче показано вікно попереднього перегляду DataFrame.

    Відкрита картка DataFrame у Python в Excel із даними категорій.

    Порада.

    Змініть розмір діалогового вікна DataFrame за допомогою піктограми в нижньому правому куті.

  3. Перетворює дані в DataFrame на значення Excel, тобто повертає їх до сітки Excel. Щоб перетворити дані DataFrame на значення Excel, виберіть клітинку, що містить DataFrame, а потім клацніть піктограму "Вставити дані ". На знімку екрана нижче наведено приклад такої піктограми поруч із DataFrame.

    Клацніть піктограму

    Якщо клацнути піктограму " Вставити дані ", відкриється меню зі списком значень, пов'язаних із даними.

    У меню

  4. Виберіть перше значення в меню (ArrayPreview). Це значення відображає дані Python із DataFrame у сітці Excel. Приклад наведено на знімку екрана нижче.

    Видобувайте дані до сітки Excel за допомогою меню

  5. Тепер, коли ви використовували Power Query для імпорту зовнішніх даних і обробки їх за допомогою Python в Excel, ви готові почати аналізувати дані за допомогою Python в Excel. Щоб дізнатися, як створювати графіки та діаграми Python із вашими даними, див. статтю Створення графіків і діаграм Python в Excel.