Hướng dẫn python as excel scripting language - python là ngôn ngữ kịch bản excel

Cộng đồng công nghệ

• Thành viên 941K Members
• 7.979 trực tuyến Online
• Thảo luận 261K Discussions

Tìm kiếm

Bật đề xuất

Auto-Suggest giúp bạn nhanh chóng thu hẹp kết quả tìm kiếm của mình bằng cách đề xuất các trận đấu có thể khi bạn gõ.

Hiển thị kết quả cho & nbsp;

Show & nbsp; & nbsp; chỉ & nbsp; | Thay vào đó tìm kiếm & nbsp; | Search instead for 

Ý bạn là: & nbsp;

Bật đề xuất

Auto-Suggest giúp bạn nhanh chóng thu hẹp kết quả tìm kiếm của mình bằng cách đề xuất các trận đấu có thể khi bạn gõ.

Hiển thị kết quả cho & nbsp;

Show & nbsp; & nbsp; chỉ & nbsp; | Thay vào đó tìm kiếm & nbsp; | Search instead for 

Ý bạn là: & nbsp;

• Nhà
• Microsoft Excel
• Excel
• Python cho tập lệnh ứng dụng Excel

Microsoft đang xem xét việc thêm Python là một trong những ngôn ngữ kịch bản Excel chính thức, theo một chủ đề về trung tâm phản hồi của Excel đã mở vào tháng trước.

Kể từ khi nó được mở, chủ đề này đã trở thành yêu cầu tính năng được bỏ phiếu nhiều nhất, gấp đôi số phiếu bầu của đề xuất xếp thứ hai.

"Chúng ta hãy thực hiện kịch bản với Python! Yay! Không chỉ là một sự thay thế cho VBA, mà còn là một giải pháp thay thế cho các chức năng trường (= sum (A1: A2))," Yêu cầu tính năng đọc, như được mở bởi một trong những người dùng của Microsoft.

Microsoft khám phá ý tưởng

Nhà sản xuất OS đã trả lời ngày hôm qua bằng cách đưa ra một cuộc khảo sát để thu thập thêm thông tin và cách người dùng muốn sử dụng Python bên trong Excel.

Nếu được phê duyệt, người dùng Excel sẽ có thể sử dụng các tập lệnh Python để tương tác với các tài liệu Excel, dữ liệu của họ và một số chức năng cốt lõi của Excel, tương tự như cách Excel hiện đang hỗ trợ các tập lệnh VBA.

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình linh hoạt nhất hiện nay. Nó cũng cực kỳ phổ biến với các nhà phát triển. Nó đứng thứ hai trên bảng xếp hạng ngôn ngữ lập trình PYPL, thứ ba trong bảng xếp hạng ngôn ngữ lập trình Redmonk và thứ tư trong chỉ số TIOBE.

Người dùng kêu gọi triển khai toàn cầu trên các ứng dụng Office

Người dùng đã phản ứng với tin tức đã đăng những ý kiến ​​tích cực về việc có Python như một ngôn ngữ kịch bản Excel chính thức, nhưng một số người cũng chỉ ra rằng nếu Microsoft đi theo con đường này, thì họ cũng cần hỗ trợ Python trong tất cả các ứng dụng văn phòng khác.

"Nhiều như tôi rất thích cho sức mạnh của Python trong Excel, điều quan trọng là bất cứ điều gì được thực hiện là nhất quán trong trải nghiệm văn phòng. Một số người trong chúng ta đủ tuổi để nhớ nhiều phiên bản của VB-bất cứ điều gì trên khắp Bản thân nó là một cú đánh vào năng suất, "một người dùng đã đăng trong một cuộc thảo luận về tin tức tin tức.

"Có, họ nên chọn Python và trong quá trình quyết định xem đó có phải là Python với thư viện .NET (Tiêu chuẩn và Core là LIBS riêng biệt không!) Hoặc IronPython. Đây là một lựa chọn đầu tiên quan trọng. Sau đó, nó phải được thực hiện Trong một cơ chế cho phép mã Python viết chính xác giống nhau và người dùng hoạt động theo cùng một cách trên tất cả các sản phẩm Office, "người dùng nói thêm.

Microsoft đã không trả lời yêu cầu bình luận và thông tin bổ sung từ máy tính ngủ đúng lúc cho ấn phẩm của bài viết này, chủ yếu là do sự khác biệt về thời gian. Một bản cập nhật sẽ được thêm vào nếu Microsoft sẵn sàng chia sẻ bất kỳ thông tin nào với công chúng về chủ đề này.

Phân tích dữ liệu tạo thành một phần quan trọng để đạt được những hiểu biết có giá trị từ khách hàng của bạn. Nhiều tổ chức đang thử các cách sáng tạo để đơn giản hóa quá trình phân tích dữ liệu. Một số người đang cố gắng tự động hóa hoàn toàn quá trình này trong khi những người khác đang sử dụng nhiều công cụ để thiết lập giống nhau. Một kỹ thuật sáng tạo khác được các công ty sử dụng để thực hiện phân tích dữ liệu là liên kết nguồn dữ liệu của họ với ngôn ngữ lập trình và tự động hóa phân tích dữ liệu của họ. Một loại tự động hóa như vậy là tự động hóa Python Excel.Python Excel Automation.

Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất hiện nay và có các ứng dụng vô hạn trên nhiều lĩnh vực. Khả năng linh hoạt và năng động của nó làm cho nó trở thành lựa chọn lý tưởng khi nói đến việc triển khai và bảo trì. MS Excel là một trong những ứng dụng phổ biến của Microsoft hoạt động dưới dạng bảng tính và được sử dụng để lưu và phân tích dữ liệu số. Đó là một trong những công cụ đầu tiên được sử dụng bởi các công ty trên toàn thế giới để phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn. Nó cũng được gọi là một công cụ BI (Business Intelligence) truyền thống. Bằng cách thiết lập tự động hóa Python Excel, bạn có thể tự động chuyển dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau sang nhiều điểm đến một cách liền mạch.

Bài viết này cung cấp một hướng dẫn từng bước để giúp bạn thiết lập tự động hóa Python Excel. Nó cũng cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan về Python và Excel để hiểu rõ hơn về các công nghệ này. Đọc cùng để tìm hiểu làm thế nào bạn có thể thiết lập tự động hóa Python Excel cho tổ chức của mình.

Mục lục

• Điều kiện tiên quyết
• Giới thiệu về Python
• Giới thiệu về MS Excel
• Các bước để thiết lập tự động hóa Python Excel
  • Bước 1: Phân tích bộ dữ liệu Excel
  • Bước 2: Tạo bảng trục bằng cách sử dụng gấu trúc
  • Bước 3: Thiết kế các báo cáo bằng OpenPyXL
  • Bước 4: Tự động hóa báo cáo với Python
  • Bước 5: Lên lịch tập lệnh Python
• Sự kết luận

Điều kiện tiên quyết

• Giới thiệu về Python
• Giới thiệu về MS Excel
• Các bước để thiết lập tự động hóa Python Excel

Giới thiệu về Python

Các bước để thiết lập tự động hóa Python Excel

Bước 1: Phân tích bộ dữ liệu Excel

Bước 2: Tạo bảng trục bằng cách sử dụng gấu trúc

Bước 3: Thiết kế các báo cáo bằng OpenPyXL

• Bước 4: Tự động hóa báo cáo với Python
• Bước 5: Lên lịch tập lệnh Python
• Sự kết luận
• Kiến thức làm việc của MS Excel.
• Nền tảng kỹ thuật mạnh mẽ trong Python.

Kiến thức của các thư viện Python phổ biến.

Nguồn hình ảnh

Giới thiệu về MS Excel

Các bước để thiết lập tự động hóa Python Excel

Bước 1: Phân tích bộ dữ liệu Excel

Bước 2: Tạo bảng trục bằng cách sử dụng gấu trúc

• Bước 3: Thiết kế các báo cáo bằng OpenPyXL
• Bước 4: Tự động hóa báo cáo với Python
• Bước 5: Lên lịch tập lệnh Python
• Sự kết luận
• Kiến thức làm việc của MS Excel.

Nền tảng kỹ thuật mạnh mẽ trong Python.

Kiến thức của các thư viện Python phổ biến.

Nguồn hình ảnhMS Excel and Python, along with 100+ data sources (including 30+ free data sources), and is a 3-step process by just selecting the data source, providing valid credentials, and choosing the destination. Hevo not only loads the data onto the desired Data Warehouse/destination but also enriches the data and transforms it into an analysis-ready form without having to write a single line of code.

Đường ống hoàn toàn tự động của nó cung cấp dữ liệu được cung cấp trong thời gian thực mà không mất bất kỳ tổn thất nào từ nguồn đến đích. Kiến trúc chịu lỗi và có thể mở rộng của nó đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý một cách an toàn, nhất quán với mất dữ liệu bằng không và hỗ trợ các hình thức dữ liệu khác nhau. Các giải pháp được cung cấp là phù hợp và làm việc với các công cụ BI khác nhau là tốt.

Kiểm tra lý do tại sao Hevo là tốt nhất:

• An toàn: HEVO có kiến ​​trúc chịu lỗi, đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý một cách an toàn, nhất quán với mất dữ liệu bằng không.: Hevo has a fault-tolerant architecture that ensures that the data is handled in a secure, consistent manner with zero data loss.
• Quản lý lược đồ: Hevo lấy đi nhiệm vụ tẻ nhạt của quản lý lược đồ và tự động phát hiện lược đồ của dữ liệu đến và ánh xạ nó đến lược đồ đích.: Hevo takes away the tedious task of schema management & automatically detects the schema of incoming data and maps it to the destination schema.
• Học tối thiểu: Hevo, với giao diện người dùng đơn giản và tương tác, cực kỳ đơn giản để khách hàng mới làm việc và thực hiện các hoạt động.: Hevo, with its simple and interactive UI, is extremely simple for new customers to work on and perform operations.
• HEVO được xây dựng theo tỷ lệ: Khi số lượng nguồn và khối lượng dữ liệu của bạn tăng lên, Hevo tỷ lệ theo chiều ngang, xử lý hàng triệu hồ sơ mỗi phút với độ trễ rất ít.: As the number of sources and the volume of your data grows, Hevo scales horizontally, handling millions of records per minute with very little latency.
• Tải dữ liệu gia tăng: HEVO cho phép chuyển dữ liệu đã được sửa đổi trong thời gian thực. Điều này đảm bảo sử dụng hiệu quả băng thông ở cả hai đầu.: Hevo allows the transfer of data that has been modified in real-time. This ensures efficient utilization of bandwidth on both ends.
• Hỗ trợ trực tiếp: Nhóm HEVO có sẵn vòng quanh để mở rộng hỗ trợ đặc biệt cho khách hàng của mình thông qua trò chuyện, email và các cuộc gọi hỗ trợ.: The Hevo team is available round the clock to extend exceptional support to its customers through chat, email, and support calls.
• Giám sát trực tiếp: HEVO cho phép bạn theo dõi luồng dữ liệu và kiểm tra nơi dữ liệu của bạn tại một thời điểm cụ thể.: Hevo allows you to monitor the data flow and check where your data is at a particular point in time.

Đơn giản hóa phân tích dữ liệu Python của bạn với Hevo ngay hôm nay! Đăng ký tại đây để dùng thử miễn phí 14 ngày!

Bây giờ bạn đã hiểu rõ về Python và MS Excel, giờ đây đã đến lúc phải hiểu các bước để thiết lập tự động hóa Python Excel. Bạn có thể làm theo các bước dưới đây để đặt Python Excel Automat hóa:

• Bước 1: Phân tích bộ dữ liệu Excel
• Bước 2: Tạo bảng trục bằng cách sử dụng gấu trúc
• Bước 3: Thiết kế các báo cáo bằng OpenPyXL
• Bước 4: Tự động hóa báo cáo với Python
• Bước 5: Lên lịch tập lệnh Python

Tải xuống Whitepaper về Tích hợp dữ liệu tự động hóa

Tìm hiểu các lợi ích chính của việc tự động hóa tích hợp dữ liệu

Bước 1: Phân tích bộ dữ liệu Excel

Bước 2: Tạo bảng trục bằng cách sử dụng gấu trúc.csv format, you need to change it to .xslx format. The data will be used to create the below report after setting up our Python Excel Automation.

Bước 2: Tạo bảng trục bằng cách sử dụng gấu trúc

Bước 3: Thiết kế các báo cáo bằng OpenPyXL

import pandas as pd
import openpyxl
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
import string

Bước 4: Tự động hóa báo cáo với Python is used to read the Excel file, create the Pivot table and export it to Excel. You can then use the Openpyxl library in Python to write Excel formulas, make charts and spreadsheets in Python.

Bước 5: Lên lịch tập lệnh Python

excel_file = pd.read_excel('supermarket_sales.xlsx')
excel_file[['Gender', 'Product line', 'Total']]

Tải xuống Whitepaper về Tích hợp dữ liệu tự động hóa.pivot_table()” to create the table. If you want to create a pivot table to show the total money split up for males and females you can run the below code:

report_table = excel_file.pivot_table(index='Gender',columns='Product line',values='Total',aggfunc='sum').round(0)

Tìm hiểu các lợi ích chính của việc tự động hóa tích hợp dữ liệu.to_excel()” method as shown below:

report_table.to_excel('report_2021.xlsx',sheet_name='Report',startrow=4)

Bước đầu tiên trong tự động hóa Python Excel là phân tích bộ dữ liệu. Bộ dữ liệu được sử dụng trong hướng dẫn này là một bộ dữ liệu bán hàng. Bộ dữ liệu này cũng có sẵn trên Kaggle. Khi bộ dữ liệu này ở định dạng .csv, bạn cần thay đổi nó thành định dạng .xslx. Dữ liệu sẽ được sử dụng để tạo báo cáo dưới đây sau khi thiết lập tự động hóa Python Excel của chúng tôi.

Bước 3: Thiết kế các báo cáo bằng OpenPyXL

Bước 4: Tự động hóa báo cáo với Pythonload_workbook” method, that is imported from Openpyxl and save it using the “.save()” method. This is shown below:

wb = load_workbook('report_2021.xlsx')
sheet = wb['Report']
# cell references (original spreadsheet)
min_column = wb.active.min_column
max_column = wb.active.max_column
min_row = wb.active.min_row
max_row = wb.active.max_row

Bước 5: Lên lịch tập lệnh Python

sheet['B7'] = '=SUM(B5:B6)'
sheet['B7'].style = 'Currency

Bước 4: Tự động hóa báo cáo với Python

Bước 5: Lên lịch tập lệnh Python

import pandas as pd
import openpyxl
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
import string

def automate_excel(file_name):
   """The file name should have the following structure: sales_month.xlsx"""
   # read excel file
   excel_file = pd.read_excel(file_name)
   # make pivot table
   report_table = excel_file.pivot_table(index='Gender', columns='Product line', values='Total', aggfunc='sum').round(0)
   # splitting the month and extension from the file name
   month_and_extension = file_name.split('_')[1]
   # send the report table to excel file
   report_table.to_excel(f'report_{month_and_extension}', sheet_name='Report', startrow=4)
   # loading workbook and selecting sheet
   wb = load_workbook(f'report_{month_and_extension}')
   sheet = wb['Report']
   # cell references (original spreadsheet)
   min_column = wb.active.min_column
   max_column = wb.active.max_column
   min_row = wb.active.min_row
   max_row = wb.active.max_row
   # adding a chart
   barchart = BarChart()
   data = Reference(sheet, min_col=min_column+1, max_col=max_column, min_row=min_row, max_row=max_row) #including headers
   categories = Reference(sheet, min_col=min_column, max_col=min_column, min_row=min_row+1, max_row=max_row) #not including headers
   barchart.add_data(data, titles_from_data=True)
   barchart.set_categories(categories)
   sheet.add_chart(barchart, "B12") #location chart
   barchart.title = 'Sales by Product line'
   barchart.style = 2 #choose the chart style
   # applying formulas
   # first create alphabet list as references for cells
   alphabet = list(string.ascii_uppercase)
   excel_alphabet = alphabet[0:max_column] #note: Python lists start on 0 -> A=0, B=1, C=2. #note2 the [a:b] takes b-a elements
   # sum in columns B-G
   for i in excel_alphabet:
       if i!='A':
           sheet[f'{i}{max_row+1}'] = f'=SUM({i}{min_row+1}:{i}{max_row})'
           sheet[f'{i}{max_row+1}'].style = 'Currency'
   sheet[f'{excel_alphabet[0]}{max_row+1}'] = 'Total'
   # getting month name
   month_name = month_and_extension.split('.')[0]
   # formatting the report
   sheet['A1'] = 'Sales Report'
   sheet['A2'] = month_name.title()
   sheet['A1'].font = Font('Arial', bold=True, size=20)
   sheet['A2'].font = Font('Arial', bold=True, size=10)
   wb.save(f'report_{month_and_extension}')
   return

Bước 5: Lên lịch tập lệnh Python

Tải xuống Whitepaper về Tích hợp dữ liệu tự động hóa

Đó là nó! Bạn đã thiết lập thành công tự động hóa Python Excel trong 5 bước dễ dàng!

Sự kết luận

Bài viết này đã cung cấp cho bạn một hướng dẫn từng bước về việc thiết lập tự động hóa Python Excel. Nó cũng cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan về cả Python và MS Excel cùng với các tính năng của họ. Nhìn chung, Python Excel Automation là một quá trình sáng tạo mà bạn có thể sử dụng để tạo các báo cáo trực quan về Python giống như cách bạn làm trên Excel một cách liền mạch. Các tổ chức có thể tận dụng tự động hóa Python Excel để tận dụng các nhiệm vụ kinh doanh của họ theo nhu cầu của họ.

Trong trường hợp bạn muốn tích hợp dữ liệu từ các nguồn dữ liệu như Python và MS Excel vào cơ sở dữ liệu/điểm đến mong muốn của bạn và trực quan hóa nó một cách liền mạch trong một công cụ BI mà bạn chọn, thì dữ liệu HEVO là lựa chọn phù hợp cho bạn! Nó sẽ giúp đơn giản hóa quá trình quản lý và ETL của cả nguồn dữ liệu và điểm đến.

Bạn muốn đưa Hevo cho một vòng quay? Đăng ký tại đây để dùng thử miễn phí 14 ngày và trải nghiệm bộ Hevo giàu tính năng.

Chia sẻ kinh nghiệm của bạn về việc thiết lập tự động hóa Python Excel trong phần bình luận bên dưới.

Excel có thể chạy kịch bản Python không?

Tôi có thể sử dụng Python để tự động hóa Excel không?

Bạn có thể sử dụng Python thay vì VBA trong Excel không?

Python có thể làm mọi thứ VBA có thể không?