excel365 python
时间: 2025-01-06 07:32:18 浏览: 68
### 如何在 Excel 365 中使用 Python 进行自动化和数据分析
#### 使用 xlwings 实现 Python 和 Excel 的交互
对于希望利用 Python 对 Excel 数据进行处理的用户而言,`xlwings` 是一款强大的工具。该库允许无缝连接 Python 脚本与 Microsoft Excel 应用程序,从而实现复杂的数据分析任务以及报表自动生成等功能[^1]。
安装 `xlwings` 后可以轻松读取、修改并保存工作簿文件;更重要的是能够调用 VBA 宏命令或是直接编写 Python 函数来替代原有的宏逻辑。下面是一个简单的例子展示怎样加载现有 .xlsx 文件:
```python
import xlwings as xw
wb = xw.Book('example.xlsx') # 打开指定的工作簿
sheet = wb.sheets['Sheet1'] # 获取特定名称的工作表对象
data_range = sheet.range('A1:C10').value # 提取出 A1 到 C10 区域内的数值型数据
print(data_range)
```
#### 结合 Pandas 和 Numpy 加强数据分析能力
除了基本的操作外,在 Excel 中应用像 pandas 或 numpy 这样的第三方库可以让整个流程更加高效便捷。例如当面对大量结构化表格时,先将其转换成 DataFrame 形式再做进一步计算往往是最优解之一。这里给出一段示范代码说明如何导入 CSV 文件到内存中的 DataFrame 并执行简单统计汇总之后回填至原位置:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('input.csv')
summary_stats = df.describe() # 计算描述性统计数据
sheet.range('E1').options(pd.DataFrame).value = summary_stats # 将结果写入 E1 单元格起始区域
```
#### 模拟 Excel 内置功能——随机抽样
Excel 自身具备一定的数据预处理手段比如抽样选取子集等特性也可以借助于 Python 来达成相同效果甚至更灵活多变的方式。具体来讲就是运用 `DataFrame.sample()` 方法抽取一定比例或数量样本点作为后续建模准备阶段的一部分[^2]:
```python
sampled_data = df.sample(frac=0.1, random_state=1) # 抽取原始数据集中百分之十大小的新集合
sheet.range('G1').options(pd.DataFrame).value = sampled_data.reset_index(drop=True) # 输出不带索引的结果给 G1 开头的位置
```
#### 查看可用的 Excel 函数列表
有时开发者想要知道当前环境中有哪些内置公式可供选择以便更好地模拟传统电子表格环境下的行为模式,则可以通过查询 `openpyxl.utils.FORMULAE` 变量获得完整的函数名清单[^4]。
```python
from openpyxl.utils import FORMULAE
for formula in sorted(FORMULAE):
print(formula)
```
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