如何用Python增強Excel的3大集成方法及用途

今天就跟大家聊聊有關如何用Python增強Excel的3大集成方法及用途，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

沒有人能躲過Microsoft Excel  ——你要不就很愛它，要不就是很討厭它。也許在大學畢業之前，Excel只是考試周才會見幾面的朋友，關系僅限臉熟。但當工作進入企業之后，你會發現假如Excel消失一個小時，整個世界就會停止運轉!

Excel幾乎無所不能。作為有著多年的投行工作經驗的人，每當我覺得已經看完所有內容后，就會碰到另一個別人又整理好的電子表格!Excel的可能性真是不可限量。

然而，目前Excel的主要局限在于較大的數據集。數據集越大，用Excel處理時面臨的困難就越大。在一個數據驅動、即時滿足的世界里，大家都希望事情立即完成而痛恨等待，還期望不斷地突破邊界，功能級別不斷增長。

同時，人們又痛恨改變。人們習慣使用Excel，不想離開它。因此，我們的工作就是提供更快的速度，更多的功能，讓轉換更容易，還得無需離開電子表格。而且Excel還不支持大數據。這不，這就有了Python的用武之地。

將Python集成在Excel中以增強Excel為用戶提供的功能。這使得用戶可以始終處在他們熟悉的，易于理解的Excel世界中，Python可以幫忙完成一些繁重的工作。它為這個數據驅動的世界提供了一個過渡，直到Excel和技術水平較低的同事都趕上來。

那就來探索一些可用的方案，用Python的超能力增強Excel吧 !

以Excel作為用戶界面

將用戶群從電子表格轉換到21世紀并不容易，這需要時間的打磨，幫助用戶渡過難關是專業IT人士的責任，這個過程需要充足的指導、信任和肯定。首先，可以考慮保持用戶界面(UI)一致，即讓電子表格保持原樣，而將所有后端處理從VBA移到Python。

Python包xlwings  可以將Excel與Python無縫集成。用戶可以繼續使用Excel，但每個表單控件按鈕或用戶定義的Excel函數都可以調用Python腳本。xlwings很容易安裝，并且使用感很棒。

尋找新的Excel

隨著技術、數據和數據科學工具的爆炸式增長，新的用戶類型出現了：超級用戶(Power-users)。超級用戶了解技術、數據并會編寫代碼。他們需要表達和解決問題的自由，且非常樂于舍棄電子表格而使用新技術。

那么，要怎樣給予他們這樣的靈活性呢?

Jupyter  Notebook使用戶可以利用Python并創建可共享的、基于Web的交互式文檔，文檔中可以包含實時代碼，可視化效果和文本，至于數據則可以繼續使用企業數據源和數據庫。

以Excel輸入

人們已經習慣使用Excel了并且生成的數據很可能會繼續存在于電子表格中。然而隨著需要分析的數據體量增大，用戶會立馬感受到Excel末日的迫近。數據操作要花很長時間，數據透視永遠在轉，這還是在Excel不崩潰的前提下。

使用流行的pandas庫可以快速地將數據從電子表格加載到pandas  DataFrames或SQL數據庫中。這兩種解決方法都可以讓數據分析和探索變得快速和輕松。

其他可以考慮的庫

下面再介紹一些可用的、流行的針對于Excel的Python庫。上述提到的庫將能夠滿足大多數情況下的使用需求，但如果你正在尋找Excel特有的功能(如格式化，過濾器等)，可能需要嘗試探索以下庫：

• openpyxl：可以讀寫Excel  2010文件，可以在Excel中編寫新的工作表，編輯現有的工作表，并使用鼠標完成幾乎所有可以完成的操作，它支持Excel幾乎所有的擴展。

• xlrd：用于讀取Excel文件中的數據和格式信息的庫。

• xlsxwriter：可能最全的Excel  Python庫。格式化、條件格式、圖表、合并單元格、過濾器、注釋、與pandas的集成，這些還只是它提供的部分功能。如果希望通過Python腳本使用Excel的全部功能，可以從這個庫開始!

Excel是一個功能極強、用處極廣的工具，如果你對它不熟，最好趕緊學起來!Excel的主要局限是大數據，估計用不了多久微軟就會出手拯救它。在此之前，我們可以使用Python來解決可能遇到的一些問題。

看完上述內容，你們對如何用Python增強Excel的3大集成方法及用途有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。