Microsoft Excel 接收用于数据分析和可视化的 Python 集成

积累知识，胜过积蓄金银！毕竟在文章开发的过程中，会遇到各种各样的问题，往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的，因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《Microsoft Excel 接收用于数据分析和可视化的 Python 集成》，就带大家讲解一下知识点，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~

在一项突破性的举措中，Microsoft推出了其最新的Excel功能 – Python集成。这一创新发展将Excel和Python分析的世界结合在一起，为数据分析和可视化创造了一个强大的工具。Python在Excel中的集成允许用户直接在其Excel工作簿中使用强大的Python库。这开辟了一个充满可能性的世界，从创建引人入胜的可视化到构建高级机器学习模型。

由于新的“py”功能，Excel中Python的集成直接编织到软件的结构中。这允许用户在网格内无缝使用Python，无需任何其他安装。在与Anaconda的战略合作伙伴关系中，Microsoft将把一个安全和可信的Python发行版引入Excel。这个版本将包括流行的Python库，如Pandas和Matplotlib，进一步增强Excel的功能。

Excel 获得 Python 支持

Excel 中的 Python 使用户能够清理和操作他们的数据、训练机器学习模型、创建引人注目的绘图等等。所有这些都可以在熟悉、安全的 Excel 环境中完成，使用 Excel 的内置连接器和 Power Query。这使得在Excel工作流程中将外部数据引入Python比以往任何时候都更容易。

安全和隐私是Excel设计中Python的核心。Python 代码作为兼容的 Microsoft 365 连接服务在 Microsoft 云上运行，确保为用户提供最大的安全性和隐私性。此外，Excel 中的 Python 与 Excel 的所有受喜爱的分析功能兼容，例如公式、图表、数据透视表、条件格式等。

Python 在 Excel 中的集成将 Excel 的灵活性与 Python 的强大功能相结合，使用户能够做出数据知情决策并讲述更引人入胜的故事。借助Excel中的Python，数据分析和可视化的未来看起来比以往任何时候都更加光明。

• 一个快速高效的数据帧对象，用于具有集成索引的数据操作;
• 用于在内存数据结构和不同格式之间读取和写入数据的工具：CSV 和文本文件、Microsoft Excel、SQL 数据库和快速 HDF5 格式;
• 智能数据对齐和缺失数据集成处理：在计算中获得基于标签的自动对齐，轻松将杂乱的数据操作成有序的形式;
• 灵活的数据集重塑和枢轴;
• 基于标签的智能切片、花式索引和大型数据集的子集化;
• 可以在数据结构中插入和删除列以实现大小可变性;
• 通过引擎使用强大的组聚合或转换数据，允许对数据集进行拆分-应用-组合操作;
• 数据集的高性能合并和连接;
• 分层轴索引提供了一种在低维数据结构中处理高维数据的直观方法;
• 时间序列功能：日期范围生成和频率转换，移动窗口统计，日期偏移和滞后。甚至可以创建特定于域的时间偏移量和联接时间序列，而不会丢失数据;
• 针对性能进行了高度优化，关键代码路径以 Cython 或 C 编写。
• 带有熊猫的Python用于各种学术和商业领域，包括金融，神经科学，经济学，统计学，广告，Web分析等。

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