Интеграцията между Excel и Python е значителна еволюция на аналитичните възможности, налични в Excel. Истинската иновация е съчетаването на силата на Python с гъвкавостта на Excel.
С тази интеграция можете да пишете код на Python в клетки на Excel, да създавате разширени визуализации с помощта на библиотеки като matplotlib и seaborn и дори да прилагате техники за машинно обучение с помощта на библиотеки като scikit-learn и statsmodels.
Python в Excel със сигурност ще отвори редица нови възможности в електронната таблица. Това ще промени начина, по който работят анализаторите на Python и Excel. Ето как.
Excel е може би най-популярният инструмент за анализ на данни поради неговата използваемост и гъвкавост.
Потребителите на Excel не трябва да знаят как да програмират, за да почистват данни или да създават изгледи и макроси. С няколко формули и няколко кликвания можем да управляваме данни и да създаваме обобщени таблици и диаграми в Excel.
Excel сам по себе си беше чудесен за извършване на основен анализ на данни, но неговите ограничения не позволяваха на анализаторите на данни да извършват сложни трансформации на данни и да създават разширени визуализации (да не говорим за прилагане на техники за машинно обучение). За разлика от тях, езици за програмиране като Python могат да се справят със сложни изчисления.
Сега анализаторите на Excel ще трябва да научат Python, за да издържат кариерата си в бъдеще.
Но дали ще се адаптират?
Е, езикът за програмиране, който е най-близо до повечето потребители на Excel, е Visual Basic за приложения (VBA), но дори тези, които пишат VBA код, не знаят defiВ крайна сметка те стават „програмисти“. Ето защо повечето потребители на Excel смятат изучаването на програмиране за нещо сложно или ненужно (защо да се учите да програмирате, когато можете да получите обобщена таблица с едно щракване?)
Надяваме се, че анализаторите на Excel се адаптират. Добрата новина за тях е, че Python е лесен за научаване език. Потребителите на Excel дори няма да трябва да инсталират Python на своите компютри и да изтеглят редактор на код, за да започнат да пишат код на Python. Всъщност има нова PY функция в Excel, която позволява на потребителите да пишат код на Python в клетка на Excel.
Удивително, нали? Сега можем да напишем код на Python в клетка, за да получим рамка с данни и изгледи в нашия работен лист.
Това определено е еволюция в аналитичните възможности на Excel.
Това ще бъде от полза както за анализаторите на Python, така и на Excel
Сега можете да използвате мощни библиотеки на Python като pandas, seaborn и scikit-learn в работна книга на Excel. Тези библиотеки ще ни помогнат да извършваме разширен анализ, да създаваме зашеметяващи визуализации и да прилагаме техники за машинно обучение, предсказуем анализ и прогнозиране в Excel.
Анализаторите на Excel, които не знаят как да пишат код на Python, ще трябва да се задоволят с обобщени таблици, формули и диаграми на Excel, но тези, които се адаптират, ще издигнат аналитичните си умения на следващото ниво.
Ето няколко примера за това как ще изглежда анализът на данни с Python в Excel.
С Python в Excel ще можем да използваме регулярни изрази (regex), за да локализираме конкретни низове или текстови модели в клетките. В следващия пример се използва регулярен израз за извличане на дати от текст.
Разширени визуализации като топлинни карти, карти на цигулка и диаграми на рояци вече са възможни в Excel със Seaborn. Ето типичния график за двойки, който бихме създали със Seaborn, но сега показан в работен лист на Excel.
Не на последно място, сега можете да използвате модели за машинно обучение като DecisionTreeClassifier в работен лист на Excel и да напаснете модела с помощта на рамки с данни на pandas.
Python в Excel ще преодолее разликата между анализаторите на Python и Excel
Дните, в които анализаторите на Python и Excel имаха проблеми при съвместната работа, ще отминат, когато Python в Excel стане достъпен за всички потребители.
Анализаторите на Excel ще трябва да се адаптират към тези нови промени, за да имат не само Python като ново умение в автобиографията си, но и за да издържат кариерата си в бъдеще. Изучаването на VBA няма да е толкова подходящо за анализаторите на Excel, колкото изучаването на библиотеки на Python като Pandas и Numpy.
Изчисленията на Python ще се изпълняват в облака на Microsoft, така че дори анализаторите, използващи компютри с ограничени ресурси, ще получат по-бърза обработка за сложни изчисления.
От друга страна, Python анализаторите ще могат да си сътрудничат по-лесно с Excel анализаторите, преодолявайки пропастта между тях.
Python в Excel определено ще промени начина, по който анализаторите на Python и Excel подхождат към анализа на данни в бъдеще. След съобщението на Microsoft, броят на анализаторите на Excel, които ще започнат да учат Python, ще нарасне.
Python в Excel в момента е достъпен за потребители, работещи с Beta Channel на Windows. За достъп до него трябва да се присъедините към програмата Microsoft 365 Insider. За повече информация прочетете тук.
Ercole Palmeri
Развитието на фини двигателни умения чрез оцветяване подготвя децата за по-сложни умения като писане. Оцветявам…
Военноморският сектор е истинска световна икономическа сила, която се е насочила към пазар от 150 милиарда...
Миналия понеделник Financial Times обяви сделка с OpenAI. FT лицензира своята журналистика от световна класа...
Милиони хора плащат за стрийминг услуги, като плащат месечни абонаментни такси. Разпространено е мнението, че вие…
