在Excel中写Python代码可真方便！

呱牛 do IT

于 2025-04-03 01:56:12 发布

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分类专栏：数据分析文章标签： python

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真不错，最近才发现MS Excel支持Python语法了！真不错！很方便！

使用起来最直接的感受就是：

Python运行环境轻松触达（Excel的安装量多大呀）；
支持挺全面，Python的很多实用开源库包括数据分析（Pandas，Matplotlib，Seaborn等）、机器学习（Scikit-learn等）、符号运算（SymPy）、图与网络（NetworkX）等都支持。

可能很多小伙伴也像我一样第一次使用这个功能，下面我结合MS的官方教程和我个人的使用经验和大家分享其中的重要操作。

一、Python in Excel 简介

Python in Excel 是 Microsoft 365 提供的新功能，使用户能够直接在 Excel 中编写 Python 代码，并利用 Python 的强大计算和可视化功能来增强数据分析能力。

1. Python in Excel 的优势

内置 Python 计算：支持 Pandas、Matplotlib、Seaborn 等流行的 Python 库进行数据分析。
云端运行：Python 代码在 Microsoft 云端执行，不依赖本地 Python 环境。
与 Excel 紧密结合：可以直接引用 Excel 单元格数据并返回计算结果到 Excel 表格中。
支持数据可视化：使用 Matplotlib 和 Seaborn 绘制高级图表，提高数据分析的可视化能力。

2. Python in Excel 的适用版本

Python in Excel 适用于以下 Excel 版本：

Windows 平台的 企业版和商业版 Microsoft 365（版本 2408 及以上）。
Excel on the Web 适用于企业和商业用户。
个人和家庭用户 可在 Windows 版 Excel（版本 2405 及以上）或 Excel on the Web 预览。
Mac 版 Excel 预览版（Beta 频道，版本 16.95 及以上）。
不支持 iPad、iPhone 和 Android 设备上的 Excel。

二、如何在 Excel 中启用 Python

1. 启用 Python in Excel

打开 Excel 并创建一个新的工作簿。
在 “公式”（Formulas）选项卡下，点击 “插入 Python”（Insert Python）。
你还可以在单元格中直接输入 =PY 之后，旁边会直接显示“创建Python公式”，点击之后，这个单元格就可以变成Python单元格，输入Python代码，使用快捷键Ctrl+Enter就可以运行。
运行之后你会发现Excel边栏会出现Python 编辑器，你也可以在那里输入代码，区域更宽敞。

2. 确认 Python 是否可用

使用上述方式输入以下简单的 Python 代码来测试 Python 是否已启用：

import math; math.sqrt(20)

如果 Python 已启用，单元格中会返回 4.4721这个结果。

三、Python in Excel 的基本用法

1. 引用 Excel 单元格

在 Python 代码中，可以使用 xl() 函数引用 Excel 单元格：

xl('A1') + xl('B1')

如果 A1 单元格的值为 5，B1 单元格的值为 10，那么该公式的结果将返回 15。

2. 使用 Python 进行计算

Python 可以执行复杂的数学计算，如：

=PY("import math; math.sqrt(xl('A1'))")

如果 A1 的值为 16，那么返回的结果是 4。

当然，我们也可以选取一定范围的表格，比如要选取A1-B9的表格，我们就可以写为：

xl('A1:B9')

这对于我们进行大量数据分析和Panda库使用很有用。

四、Python in Excel 的数据分析

1. 读取 Excel 数据

import pandas as pd; df = xl('A1:C10', headers=True); df.head()

此时在单元格中会出现DataFrame的显示：

此时会出现多个选项，分别是：arrayPreview，Python_str，Python_type，Python_typeName。它们是不同类型的输出，我们可以点击观察效果，比如我选择第一个，那就是：

2. 数据清理

import pandas as pd; df = xl('A1:B09', headers=True); df.dropna()

图像如下：

得到删除残缺数据之后的结果：

3. 计算统计指标

import pandas as pd; df = xl('A1:A100'); mean_value = df.mean()

这是计算了平均值，实际上其他统计运算也是可以的，比如算标准差：std_value = df.std()。

五、Python in Excel 的数据可视化

1. 生成折线图

import matplotlib.pyplot as plt; df = xl('A1:B10', headers=True); plt.plot(df['A'], df['B']); plt.xlabel('X轴'); plt.ylabel('Y轴'); plt.title('Excel 数据可视化')

2. 绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt; df = xl("A1:B10", headers=True); plt.scatter(df['A'], df['B']); plt.xlabel('X轴'); plt.ylabel('Y轴'); plt.title('Excel 数据可视化')

3. 生成 Seaborn 统计图

import seaborn as sns; import matplotlib.pyplot as plt; df = xl("A1:A10", headers=True); sns.boxplot(x=df['A']); plt.title('Seaborn 箱线图')

六、导入外部数据

1. 使用 Power Query 导入数据

在 Excel“数据” 选项卡中，选择 “获取数据” > “从文本/CSV” 以导入 CSV 文件。
选择 “仅创建连接” 选项，以便后续在 Python in Excel 中引用该数据。

2. 在 Python 中使用导入的数据

import pandas as pd; df = xl('MyTable[#All]', headers=True); df.head()

七、开源库及功能

Excel中使用的开源库是有限的，而且我尝试安装非列表中的库没有实现，我们这里就列举一下这里所涉及的所有库：

Excel中使用的开源库是有限的，我们这里列举一下支持的所有库及其功能：

库名称	功能描述
Astropy	天文学计算库，可用于天体物理数据分析。
beautifulsoup4	一个用于网页抓取的Python库，支持解析HTML和XML。
Faker	生成虚假数据的库，可用于测试数据填充。
imbalanced-learn	用于处理类别不平衡数据的机器学习库，依赖于Scikit-learn。
IPython	提供交互式计算环境，增强Python的命令行体验。
Matplotlib	强大的Python绘图库，可创建高质量的可视化图表。
mlxtend	提供机器学习辅助功能，如特征选择、集成方法等。
NetworkX	处理和分析复杂网络（如社交网络、知识图谱）的库。
NLTK	自然语言处理库，支持文本分析、词性标注、情感分析等。
NumPy	提供高性能的多维数组计算功能，适用于科学计算。
pandas	提供数据结构和数据分析工具，支持数据清理、处理和分析。
Pillow	图像处理库，支持多种格式的图片打开、编辑和转换。
plotnine	一个基于ggplot2的Python可视化库，适用于统计数据绘图。
Prince	多元统计分析库，适用于数据降维和聚类分析。
PyTables	处理大规模数据的库，结合HDF5和NumPy提供高效存储和检索。
PyWavelets	小波变换库，适用于信号处理和图像分析。
qrcode	生成二维码的Python库，支持各种格式的二维码。
scikit-learn	机器学习库，包含分类、回归、聚类等模型及算法。
SciPy	科学计算库，提供优化、插值、积分、线性代数等功能。
seaborn	基于Matplotlib的高级可视化库，适用于统计数据分析。
snowballstemmer	一组用于文本词干提取的算法库。
squarify	用于创建树形图的库，可用于层次结构数据的可视化。
statsmodels	统计建模库，提供回归分析、时间序列分析等功能。
SymPy	符号计算库，支持数学公式解析、求导、积分等。
tabulate	生成格式化表格的库，可用于数据展示。
TheFuzz	字符串模糊匹配库，可用于文本相似度计算。
wordcloud	生成词云图的库，适用于文本可视化分析。