python打造excel神器_再见 VBA！神器工具统一 Excel 和 Python

你们好，我是东哥。html

常常给你们推荐好用的数据分析工具，也收到了铁子们的各类好评。此次也不例外，我要再推荐一个，并且是个爆款神器。python

Excel和Jupyter Notebok都是我天天必用的工具，并且两个工具常常协同工做，一直以来工做效率也还算不错。但说实在，毕竟是两个工具，使用的时候确定会有一些切换的成本。app

最近，在逛GitHub忽然发现了一款神器「PyXLL-Jupyter」，它能够完美将Jupyter Notebook嵌入到Excel中！

是的，你没听错，使用它咱们就可在Excel中运行Jupyter Notebook，调用Python函数，实现数据共享。编辑器

1、安装

首先，想要在Excel中运行Python代码，须要安装PyXLL插件。PyXLL能够将Python集成到Excel中，用Python替代VBA。ide

先用 pip 安装 PyXLL。函数

pip install pyxll

而后再用PyXLL独特的命令行工具安装Excel插件。工具

>> pyxll install

安装好了PyXLL在 Excel中的插件，下一步就是安装pyxll-jupyter软件包了。使用pip安装pyxll-jupyter软件包：性能

pip install pyxll-jupyter

安装完毕后，启动Excel，将在PyXLL选项卡中看到一个新的Jupyter按钮。学习

单击此按钮可在Excel工做簿的侧面板中打开Jupyter Notebook。该面板是Excel界面的一部分，能够经过拖放操做取消停靠或停靠在其余位置。测试

在Jupyter面板中，你能够选择一个现有的Notebook或建立一个新的Notebook。建立一个新的Notebook，选择新建按钮，而后选择Python 3。

2、使用方法

这样作有什么用处呢？

一、Excel和Python共享数据

好比，咱们要将数据从Excel导入Python。

因为Excel和Python已经在同一进程中运行了，因此在Python中访问Excel数据以及在Python和Excel之间切换很是快。

更牛X的是，pyxll-jupyter还单独附带了一些IPython魔法函数，输入后一键便可完成同步。

%xl_get

将Python中的数据移到Excel，也是同理，很是简单。

不管是使用Python先加载数据集，再传输到Excel，仍是其它形式，从Python复制数据到Excel很是容易。

%xl_set

固然，%xl_get和%xl_set都附带参数选项能够自定义导入导出规则。

2. 在Excel中使用Python绘图

PyXLL的另外一大用处就是它集成了几乎全部主流的可视化包，所以咱们能够在Excel中利用这些可视化包随意绘图，包括matplotlib、plotly、bokeh和altair等。

%xl_plot

一样，使用魔法函数％xl_plot在Excel中能够绘制任何的Python图。任何一个受支持的可视化包也可进行绘图而后传递图形对象到Excel中，好比上图中使用pandas的绘图效果就很好。

%xl_plot df.plot(kind='scatter')

3. 从Excel调用Python函数

使用Excel离不开函数，而当咱们须要一些复杂功能时，自带函数未必能知足咱们的需求。

经过PyXLL，咱们能够直接在Excel中调用Python函数，并对其进行实时测试。这就避免了Excel和Jupyter之间的来回切换成本，有点像dataframe的apply用法，写个函数直接与Excel完美融合。

函数写好后，还可将其添加到PyXLL Python项目中。这样之后每次均可以复用实现相同功能，简直不要太香！

from pyxll import xl_func

@xl_func

def test_func(a, b, c):

return (a * b) + c

好比，输入以上代码在Jupyter中运行后，Python函数将当即可被Excel工做簿调用。

不仅是简单的函数，还能够将整个数据做为pandas的DataFrames传给函数，并返回任何的Python类型，好比numpy array、DataFrames，甚至还能够经过给@xl_func装饰器一个签名字符串来告诉PyXLL输出什么类型。例如，如下函数：

from pyxll import xl_func

# 装饰器签名告诉 PyXLL 如何转换函数参数和返回的值

@xl_func("dataframe df: dataframe", auto_resize=True)

def df_describe(df):

# df 是一个从数据集里建立的 pandas DataFrame 传递给函数

desc = df.describe()

# desc 是新的 DataFrame(PyXLL转换为一组值并返回给Excel所建立的)

return desc

如今能够编写复杂的Python函数来进行数据转换和分析，可是能够协调在Excel中如何调用或排序这些函数。更改输入会致使调用函数，而且计算出的输出会实时更新，这与咱们指望的同样。

4. 替代VBA

VBA脚本所需的功能函数，在Python中均有相同的API。这对于熟悉Python但不熟悉VBA的同窗绝对是个好消息。

官网还给出了和VBA功能同样的API说明文档。

Jupyter Notebook在Excel中运行，整个Excel对象均可用，全部操做就像在VBA编辑器中编写Excel脚本如出一辙。

因为PyXLL在Excel进程内运行Python ，所以从Python调用Excel不会对性能形成任何影响。固然，也能够从外部Python进程调用Excel，但这一般要慢不少。在Excel中运行Jupyter Notebook，一切变得就不同了！

使用PyXLL的xl_app函数获取Excel.Application对象，该对象等效于VBA中的Application对象。弄清楚如何使用Excel对象模型进行操做的一种好方法是记录VBA宏，而后将该宏转换为Python。

下图中尝试将当前选择单元格更改颜色。

3、总结

PyXLL将完美融合Python和Excel，实现了如下功能，为表格数据处理提高一个全新的高度。

Excel和Python共享数据

在Excel中使用Python绘图

从Excel调用Python函数

替代VBA脚本

不得不说这个工具是真的香，喜好Python的同窗能够不用学习VBA了，Python脚本打天下。

原创不易，以为不错点个赞。

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