經(jīng)常給大家推薦好用的數(shù)據(jù)分析工具，也收到了鐵子們的各種好評。這次也不例外，我要再推薦一個，而且是個爆款神器。

Excel和Jupyter Notebok都是我每天必用的工具，而且兩個工具經(jīng)常協(xié)同工作，一直以來工作效率也還算不錯。但說實在，畢竟是兩個工具，使用的時候肯定會有一些切換的成本。

最近，在逛GitHub突然發(fā)現(xiàn)了一款神器「PyXLL-Jupyter」，它可以完美將Jupyter Notebook嵌入到Excel中！是的，你沒聽錯，使用它我們就可在Excel中運(yùn)行Jupyter Notebook，調(diào)用Python函數(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。

一、安裝

首先，想要在Excel中運(yùn)行Python代碼，需要安裝PyXLL插件。PyXLL可以將Python集成到Excel中，用Python替代VBA。

先用 pip 安裝 PyXLL。

pip install pyxll

然后再用PyXLL獨(dú)特的命令行工具安裝Excel插件。

》》 pyxll install

安裝好了PyXLL在 Excel中的插件，下一步就是安裝pyxll-jupyter軟件包了。使用pip安裝pyxll-jupyter軟件包：

pip install pyxll-jupyter

安裝完畢后，啟動Excel，將在PyXLL選項卡中看到一個新的Jupyter按鈕。

單擊此按鈕可在Excel工作簿的側(cè)面板中打開Jupyter Notebook。該面板是Excel界面的一部分，可以通過拖放操作取消?？炕蛲？吭谄渌恢?。

在Jupyter面板中，你可以選擇一個現(xiàn)有的Notebook或創(chuàng)建一個新的Notebook。創(chuàng)建一個新的Notebook，選擇新建按鈕，然后選擇Python 3。

二、使用方法

這樣做有什么用處呢？

1、Excel和Python共享數(shù)據(jù)

比如，我們要將數(shù)據(jù)從Excel導(dǎo)入Python。

由于Excel和Python已經(jīng)在同一進(jìn)程中運(yùn)行了，所以在Python中訪問Excel數(shù)據(jù)以及在Python和Excel之間切換非常快。

更牛X的是，pyxll-jupyter還單獨(dú)附帶了一些IPython魔法函數(shù)，輸入后一鍵即可完成同步。

%xl_get

將Python中的數(shù)據(jù)移到Excel，也是同理，非常簡單。

無論是使用Python先加載數(shù)據(jù)集，再傳輸?shù)紼xcel，還是其它形式，從Python復(fù)制數(shù)據(jù)到Excel非常容易。

%xl_set

當(dāng)然，%xl_get和%xl_set都附帶參數(shù)選項可以自定義導(dǎo)入導(dǎo)出規(guī)則。

2. 在Excel中使用Python繪圖

PyXLL的另一大用處就是它集成了幾乎所有主流的可視化包，因此我們可以在Excel中利用這些可視化包隨意繪圖，包括matplotlib、plotly、bokeh和altair等。

%xl_plot

同樣，使用魔法函數(shù)％xl_plot在Excel中可以繪制任何的Python圖。任何一個受支持的可視化包也可進(jìn)行繪圖然后傳遞圖形對象到Excel中，比如上圖中使用pandas的繪圖效果就很好。

%xl_plot df.plot（kind=‘scatter’）

3. 從Excel調(diào)用Python函數(shù)

使用Excel離不開函數(shù)，而當(dāng)我們需要一些復(fù)雜功能時，自帶函數(shù)未必能滿足我們的需求。

通過PyXLL，我們可以直接在Excel中調(diào)用Python函數(shù)，并對其進(jìn)行實時測試。這就避免了Excel和Jupyter之間的來回切換成本，有點(diǎn)像dataframe的apply用法，寫個函數(shù)直接與Excel完美融合。

函數(shù)寫好后，還可將其添加到PyXLL Python項目中。這樣以后每次都可以復(fù)用實現(xiàn)相同功能，簡直不要太香！

from pyxll import xl_func @xl_func def test_func（a， b， c）： return （a * b） + c

比如，輸入以上代碼在Jupyter中運(yùn)行后，Python函數(shù)將立即可被Excel工作簿調(diào)用。

不只是簡單的函數(shù)，還可以將整個數(shù)據(jù)作為pandas的DataFrames傳給函數(shù)，并返回任何的Python類型，比如numpy array、DataFrames，甚至還可以通過給@xl_func裝飾器一個簽名字符串來告訴PyXLL輸出什么類型。例如，以下函數(shù)：

from pyxll import xl_func # 裝飾器簽名告訴 PyXLL 如何轉(zhuǎn)換函數(shù)參數(shù)和返回的值 @xl_func（“dataframe df： dataframe《index=True》”， auto_resize=True） def df_describe（df）： # df 是一個從數(shù)據(jù)集里創(chuàng)建的 pandas DataFrame 傳遞給函數(shù) desc = df.describe（） # desc 是新的 DataFrame（PyXLL轉(zhuǎn)換為一組值并返回給Excel所創(chuàng)建的） return desc現(xiàn)在可以編寫復(fù)雜的Python函數(shù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和分析，但是可以協(xié)調(diào)在Excel中如何調(diào)用或排序這些函數(shù)。更改輸入會導(dǎo)致調(diào)用函數(shù)，并且計算出的輸出會實時更新，這與我們期望的一樣。

4. 替代VBA

VBA腳本所需的功能函數(shù)，在Python中均有相同的API。這對于熟悉Python但不熟悉VBA的同學(xué)絕對是個好消息。

官網(wǎng)還給出了和VBA功能一樣的API說明文檔。

https://www.pyxll.com/docs/userguide/vba.html

Jupyter Notebook在Excel中運(yùn)行，整個Excel對象都可用，所有操作就像在VBA編輯器中編寫Excel腳本一模一樣。

由于PyXLL在Excel進(jìn)程內(nèi)運(yùn)行Python ，因此從Python調(diào)用Excel不會對性能造成任何影響。當(dāng)然，也可以從外部Python進(jìn)程調(diào)用Excel，但這通常要慢很多。在Excel中運(yùn)行Jupyter Notebook，一切變得就不一樣了！

使用PyXLL的xl_app函數(shù)獲取Excel.Application對象，該對象等效于VBA中的Application對象。弄清楚如何使用Excel對象模型進(jìn)行操作的一種好方法是記錄VBA宏，然后將該宏轉(zhuǎn)換為Python。

下圖中嘗試將當(dāng)前選擇單元格更改顏色。

三、總結(jié)

PyXLL將完美融合Python和Excel，實現(xiàn)了以下功能，為表格數(shù)據(jù)處理提升一個全新的高度。

Excel和Python共享數(shù)據(jù)

在Excel中使用Python繪圖

從Excel調(diào)用Python函數(shù)

替代VBA腳本

不得不說這個工具是真的香，喜愛Python的同學(xué)可以不用學(xué)習(xí)VBA了，Python腳本打天下。

原文標(biāo)題：再見 VBA！神器工具統(tǒng)一 Excel 和 Python

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