Applies ToMicrosoft 365 Excel

從版本 2408 (組建 17928.20114) 開始,以及從版本 2408 (組建 17928.20216) 開始,Excel 中的 Python 用戶現在可以使用 Excel 中的 Python。 從版本 2405 (組建 17628.20164) 開始,此預覽可供在 Windows 上執行目前通道的家庭和個人使用者使用。 Excel 中的 Python 適用於執行目前通道 (預覽版的教育版使用者,) 透過 Microsoft 365 測試人員計畫。 目前不適用於 Semi-Annual 企業通道。

它將會先推出至 Windows 版 Excel,之後再推出至其他平臺。 如需更多可用性資訊,請參閱 Excel 中的 Python 可用性​​​​​​​

如果您在 Excel 中遇到任何 Python 問題,請選取 Excel 中的 [說明 > 意見反應來回報問題。  

第一次使用 Excel 中的 Python 嗎? 從 Excel 中的 Python 簡介開始,以及 開始使用 Excel 中的 Python

什麼是 Power Query?  

Power Query 是一種數據轉換和準備工具,專為協助您重塑數據而設計,可在 Excel 和其他Microsoft產品中使用。

搭配 Excel 中的 Python 使用 Power Query,將外部數據匯入 Excel,然後使用 Python 分析該數據。 

重要: Power Query 是匯入外部數據以搭配 Excel Python 使用的唯一方法。

若要深入瞭解 Power Query,請參閱 Excel 說明 Power Query。 

如何使用 Power Query 在 Excel 中匯入 Python 的數據 

請採取下列步驟以瞭解如何匯入外部數據集範例,以及如何搭配 Excel 中的 Python 使用。

提示: 如果您已經熟悉 Power Query,並想要使用活頁簿中的現有查詢,請跳至本文稍後的在 Excel 中將 Power Query 數據與 Python 搭配使用

  1. 若要查看 [取得 & 轉換數據和查詢] & Connections 群組,請選取 [數據] 索引標籤。 選擇 [取得數據 ] 以選取您的數據來源。 您可以從多個來源匯入數據,包括逗號分隔值 (CSV) 檔案。 每次匯入都會建立查詢。此範例會從測試數據源 Northwind OData 服務匯入數據。 若要這麼做,請選取 [從其他來源 取得數據 >> 從 OData 摘要]

  2. 接下來,輸入下列 Northwind OData 服務鏈接,然後選取 [確定]。

    https://services.odata.org/northwind/northwind.svc/

  3. 在 [Power Query 預覽] 對話框中,選取要載入Excel的運算清單。 在此範例中,選取 [ 類別 ] 數據表,然後選取 [ 載入 ] 按鈕旁的箭號,然後選擇 [ 載入至...]。 下列螢幕快照顯示 [Power Query 預覽] 對話框,其中已選取 [類別] 數據表,並顯示 [載入至...] 選項。 在 Excel 中設定 Python 的 Power Query 連線。 從 OData 選擇 [類別] 資料表。

    附註: 

    • 您也可以從 [Power Query 預覽] 對話框中選取 [轉換數據]。 這可讓您先編輯 Power Query 編輯器 中的數據,再將其匯入至 Excel。

    • 如果您想要檢視 Excel 網格線上的數據,請選取 [ 載入] 按鈕。 這會將選取的表格直接載入至 Excel 方格。

  4. 取 [僅建立連線 ] 以從來源建立數據連線。 Power Query 會自動為此連線建立查詢。 從 [匯入數據] 對話框中選擇 [僅建立連線]。

  5. [查詢] & Connections 窗格會自動開啟,並列出由 Power Query 為所選數據源建立的查詢—在此情況下,為 Northwind OData 範例數據集的 [類別] 數據表。 若要手動開啟 [查詢] & Connections 窗格,請在 [數據] 索引標籤上選取 [查詢 & Connections]

    提示: 將游標停留在工作窗格中的查詢上,以取得數據預覽。

下一節說明如何在 Excel 中使用 Python 分析 類別 數據。

在 Excel 中搭配 Python 使用 Power Query 數據

下列程序假設您已使用前一節所述之 Northwind OData 服務的類別數據建立 Power Query 連線。 這些步驟說明如何使用 Excel 中的 Python 來分析 類別數據。

  1. 若要在 Excel 中使用 Python 處理外部數據,請輸入 =PY 函數,在儲存格中啟用 Python。 接下來,使用Excel中的 Python xl() 公式來參照 Excel 元素,例如 Power Query 查詢。 在此範例中,在Excel單元格的 [Python] 中輸入 xl("Categories")

  2. Python 單元格現在會顯示 DataFrame 內的 [類別] 數據, xl("Categories") 公式所傳回。 選取 [DataFrame] 旁邊的卡片圖示,以檢視 DataFrame 中數據的預覽。 下列螢幕快照顯示 DataFrame 預覽。 Excel DataFrame 卡片中開啟的 Python 顯示類別數據。  

    提示: 使用右下角的圖示調整 [數據框] 對話框大小。

  3. 將 DataFrame 中的數據轉換成 Excel 值,這會將數據傳回 Excel 方格。 若要將 DataFrame 轉換成 Excel 值,請選取包含 DataFrame 的單元格,然後選取 [插入數據] 圖示。 下列螢幕快照顯示此圖示在DataFrame旁邊的範例。 選取 [插入數據] 圖示來擷取 DataFrame 數據。 選取 [插入數據] 圖示會開啟含有與您數據相關之值清單的功能表。 [插入資料] 選單提供插入資料的選項。  

  4. 選取功能表中的第一個值 arrayPreview。 此值會在 Excel 方格中顯示來自 DataFrame 的 Python 數據。 如需範例,請參閱下列螢幕快照。 使用 [插入數據] 功能表將數據擷取到 Excel 方格。

  5. 現在您已使用 Power Query 匯入外部數據,並使用 Excel 中的 Python 處理該數據,就可以開始使用 Excel 中的 Python 來分析數據。 若要瞭解如何使用您的數據建立 Python 繪圖和圖表,請參閱 在 Excel 中建立 Python 繪圖和圖表

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