Microsoft Excel — bạn có thể yêu hoặc ghét nó. Nếu bạn giống như hầu hết mọi người, có lẽ bạn đã trải qua thời thơ ấu mà không hề nghe nói về Excel. Bạn thậm chí có thể đã học cao đẳng hoặc đại học, tốt nghiệp với điểm số cao nhất và vẫn có kinh nghiệm tối thiểu với Excel
Đó là cho đến khi bạn vào được ngành công nghiệp và kiếm cho mình một công việc. Sau đó, bạn phát hiện ra rằng nếu Excel biến mất trong một giờ, cả thế giới sẽ dừng lại
Bây giờ, bạn có thể biết rằng có rất ít điều mà Excel không thể làm được. Đã có nhiều năm làm việc trong lĩnh vực ngân hàng đầu tư, tôi có thể nói với bạn rằng mỗi khi tôi nghĩ rằng mình đã nhìn thấy tất cả, tôi lại bắt gặp một bảng tính khác do ai đó tổng hợp lại. Các khả năng thực sự là vô tận
Tuy nhiên, những hạn chế chính của Excel ngày nay là xung quanh các tập dữ liệu lớn hơn. Tập dữ liệu càng lớn, bạn càng gặp nhiều khó khăn trong Excel. Trong một thế giới dựa trên dữ liệu, sự hài lòng tức thì, mọi người muốn mọi thứ diễn ra ngay lập tức; . Ngoài ra còn có kỳ vọng liên tục vượt qua các ranh giới và cung cấp các mức độ chức năng ngày càng tăng
Đồng thời, mọi người ghét thay đổi. Mọi người cảm thấy thoải mái với Excel và họ không thực sự muốn rời xa nó. Do đó, công việc của chúng tôi là làm cho quá trình chuyển đổi đó dễ dàng hơn. Cung cấp nhiều tốc độ hơn, nhiều chức năng hơn mà không cần rời khỏi bảng tính
Cho đến khi Excel có thể hỗ trợ dữ liệu lớn, đây là lúc Python xuất hiện. Tích hợp Excel với Python cho phép chúng tôi tăng cường chức năng mà chúng tôi cung cấp cho người dùng thông qua Excel. Nó cho phép người dùng của chúng tôi duy trì trong thế giới Excel quen thuộc, dễ hiểu của họ, trong khi Python có thể xử lý một số công việc nặng nhọc. Nó cung cấp một bước trung gian cho thế giới dựa trên dữ liệu này cho đến khi cả Excel và các đồng nghiệp ít kỹ thuật hơn của chúng tôi bắt kịp
Sau đó, chúng ta hãy khám phá một số tùy chọn có sẵn để tiếp thêm sinh lực cho Excel với các siêu năng lực của Python
Ảnh của Kelly Sikkema trên BaptExcel làm Giao diện người dùng
Chuyển đổi cơ sở người dùng của bạn từ bảng tính của họ sang thế kỷ 21 không phải lúc nào cũng là một quá trình dễ dàng. Đó là một hành trình sẽ mất thời gian, nhưng nhiệm vụ của chúng tôi với tư cách là các chuyên gia CNTT là giúp cơ sở người dùng của chúng tôi vượt qua nó. Sẽ cần rất nhiều sự hướng dẫn, tin tưởng và trấn an trên đường đi
Bước đầu tiên, bạn có thể cân nhắc giữ nguyên giao diện người dùng [UI]. Nói cách khác, chúng ta hãy để yên bảng tính, nhưng hãy để chúng ta chuyển mọi xử lý phụ trợ từ VBA sang Python
Cân nhắc trao cho Excel… Đôi cánh
Sử dụng gói Python có tên xlwings, bạn có thể tích hợp liền mạch Excel với Python. Người dùng của chúng tôi có thể tiếp tục sử dụng Excel, nhưng mỗi nút điều khiển biểu mẫu hoặc hàm excel do người dùng xác định có thể gọi tập lệnh Python của chúng tôi
Cách tăng tốc Excel với Python
Cách tích hợp Python và Excel với xlwings
hướng tới khoa học dữ liệu. com
Ứng dụng này rất dễ cài đặt và sử dụng tuyệt vời. Tôi đã liên kết hướng dẫn chuyên sâu trước đây của mình nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về nó
Tìm kiếm Excel mới
Với sự bùng nổ của công nghệ, dữ liệu và các công cụ khoa học dữ liệu, một nhóm người dùng mới đã xuất hiện. người sử dụng điện
Người dùng thành thạo hiểu công nghệ, dữ liệu và họ có thể viết mã. Họ yêu cầu tự do thể hiện bản thân và giải quyết một số vấn đề của họ. Họ rất vui khi rời khỏi bảng tính của mình và sử dụng các công nghệ mới. Vì vậy, làm thế nào để bạn cung cấp cho họ sự linh hoạt để làm điều đó?
Cân nhắc tặng họ… Jupyter Notebook
Jupyter Notebook cho phép họ tận dụng Python và tạo các tài liệu dựa trên web có thể chia sẻ, tương tác, có thể chứa mã trực tiếp, hình ảnh trực quan và văn bản. Đối với dữ liệu có thể được sử dụng cho việc này, bạn có thể tiếp tục sử dụng các nguồn dữ liệu và cơ sở dữ liệu doanh nghiệp của mình
Jupyter là Excel mới
Tại sao các nhà giao dịch và chuyên gia tài chính cần học Python
hướng tới khoa học dữ liệu. com
Một lần nữa, ứng dụng này rất dễ cài đặt và rất dễ học cách sử dụng. Tôi đã liên kết bài đăng trên blog của Semi Koen về chủ đề này nếu bạn muốn tìm hiểu thêm
Excel làm đầu vào
Dù bạn cắt nó theo cách nào, mọi người đều cảm thấy thoải mái trong Excel và việc tạo dữ liệu rất có thể tiếp tục ở dạng bảng tính. Tuy nhiên, khi dữ liệu cần thiết để phân tích tăng kích thước, người ta có thể ngay lập tức cảm nhận được cảm giác diệt vong sắp xảy ra đối với địa ngục Excel. Hoạt động dữ liệu sẽ mất một thời gian rất dài và hoạt động xoay vòng là vĩnh cửu. Đó là nếu Excel không gặp sự cố trước
Đây là một trường hợp khác mà Python có thể đến để giải cứu. Sử dụng thư viện gấu trúc phổ biến, người ta có thể nhanh chóng tải dữ liệu từ bảng tính vào DataFrames của gấu trúc hoặc cơ sở dữ liệu SQL. Cả hai giải pháp này đều cho phép khám phá và phân tích dữ liệu nhanh chóng, dễ dàng
Tôi đang liên kết bên dưới một số bài đăng trên blog của mình về chủ đề này trong trường hợp bạn muốn tìm hiểu thêm về
Từ Excel đến Cơ sở dữ liệu với Python
Tìm hiểu cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu nhanh
trung bình. com
Từ Excel và Pandas DataFrames đến SQL
Cách sử dụng kiến thức SQL của bạn để tận dụng Pandas của Python
trung bình. com
Các thư viện khác để xem xét
Trước khi chúng tôi kết thúc cuộc thảo luận của mình, hãy để chúng tôi giới thiệu ngắn gọn về một số thư viện Python dành riêng cho Excel phổ biến hiện có khác. Theo ý kiến của tôi, các thư viện mà chúng tôi đã trình bày ở trên sẽ có thể phục vụ cho hầu hết các trường hợp sử dụng, tuy nhiên, nếu bạn đang tìm kiếm các tính năng cụ thể của Excel [chẳng hạn như Định dạng, Bộ lọc, e. t. c] bạn có thể muốn nhúng ngón chân vào khám phá một số thư viện sau
openpyxl
Thư viện để đọc và ghi tệp Excel 2010. Bạn có thể viết các trang tính mới, chỉnh sửa các trang tính hiện có và thực hiện hầu hết mọi thao tác bạn có thể thực hiện bằng chuột trong Excel. Siêu năng lực của nó?
xlrd
Thư viện để đọc dữ liệu và định dạng thông tin trong tệp Excel
xlsxwriter
Có lẽ là thư viện Excel Python đầy đủ nhất về mọi thứ
Định dạng, Định dạng có điều kiện, Biểu đồ, Ô được hợp nhất, Bộ lọc, Nhận xét, Tích hợp với Pandas chỉ là một số tính năng mà nó cung cấp. Nếu bạn đang muốn sử dụng toàn bộ chức năng của Excel thông qua tập lệnh Python, bạn có thể bắt đầu tại đây
Phần kết luận
Excel là một công cụ tuyệt vời được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp. Nếu bạn chưa quen với nó, tốt hơn bạn nên bắt đầu. Hạn chế chính của Excel là dữ liệu lớn, nhưng tôi chắc chắn rằng sẽ không lâu nữa Microsoft sẽ vào cuộc để cứu vãn tình thế. Tuy nhiên, cho đến lúc đó, chúng ta có thể sử dụng Python để giúp giải quyết một số vấn đề mà chúng ta có thể gặp phải
Bạn có sử dụng thư viện Python khác để tích hợp với Excel không?