Питон в Экселе: как пользоваться
На данный момент один из самых популярных языков объектно-ориентированного программирования доступен в Экселе лишь участникам программы Microsoft 365 Insider. Пользователи, участвующие в этой программе, обычно получают доступ к новым инструментам Microsoft первыми. После окончания тестирования новые функции обычно становятся доступными всем.
При этом вычисления, запускаемые скриптами на Python, будут проводиться на серверах Microsoft — это, конечно, быстрее, чем локальные вычисления на собственном компьютере, но за создаваемую на сервера компании нагрузку пользователям придется заплатить. Вероятнее всего, чтобы в будущем воспользоваться этой функцией, пользователям придется купить подписку Microsoft 365.
Пайтон и до этого использовали для работы с Экселем. Например, для анализа данных в Excel с помощью Python использовали библиотеку pandas, а для работы с файлами таблиц — библиотеки openpyxl, xlrd, xlutils и pyexcel. Есть также библиотека PyXll, которая позволяет записывать функции на Python и вызывать их в Excel.
Нововведение Microsoft лишь упростило работу с Python в редакторе таблиц — теперь скрипты на этом языке программирования полностью интегрированы с редактором таблиц, а это значит, что ошибок при попытке запустить программу будет меньше. Предположительно, это также облегчит работу и ускорит вычисления. Особенно пригодится нововведение тем, кто занимается машинным обучением и анализом данных.
«Работая с Экселем на постоянной основе, по работе или по личным задачам, периодически сталкиваешься с ограничениями системы. Это приводит к необходимости обращаться к сторонним платформам, таким как Google Colab или Jupyter Notebook, чтобы с помощью Python решить все трудности. Особенно сильно это чувствовалось в построении графиков.
Python в Excel позволит закрывать малые и средние задачи, связанные с DataFrame, не выходя за пределы интерфейса, однако стоит сразу учесть, что это будет работать только на «чистых» данных, где все значения обработаны и соответствуют условиям построения графика или отчетов. Обрабатывать вручную сотни или миллионы строк, в любом случае, проще через стандартные методы подключения фреймов через pandas, но всё зависит от вашего железа и желания».
