如何讓Excel輕松接入強大的Python

如何讓Excel輕松接入強大的Python，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

前言

Python很強大，有些復雜的Excel操作，python只要一兩個語句就可以了。 但Python使用門檻高，要安裝軟件以及各種模塊庫。很多時候我們只想輕量級地使用python功能，有什么簡單的辦法呢？ Smartbi智分析提供web python功能，無需安裝任何軟件就能在瀏覽器內執(zhí)行python腳本；還提供Excel插件，能夠輕松將python執(zhí)行結果取回到Excel。

下面以基礎的數(shù)據篩選為例，讓大家可以快速入門Smartbi智分析的python功能，領略到python的數(shù)據分析魅力。

數(shù)據源

我們要先用到一份EXCEL示例文件，在這里我選用了一份電商訂單明細表

EXCEL篩選

如果在EXCEL里進行篩選，我們一般方法是利用EXCEL自身的篩選功能，在彈出的篩選界面里用鼠標進行勾選，例如我們要篩選“訂單日期”為2010年的和“訂單等級”為高級的：

Smartbi 智分析里使用python進行篩選

加載數(shù)據

由于Smartbi智分析的ETL是在網頁端上進行處理的，我們首先要做的就是先把本地的數(shù)據源導進Smartbi智分析平臺里，在Smartbi智分析數(shù)據連接的界面里便可以快速把數(shù)據源導進來。除了本地的數(shù)據文件外，Smartbi智分析也支持mysql、阿里云等關系型數(shù)據庫的連接。打開ETL的界面，把關系數(shù)據源的組件拉拽到展示區(qū)里，根據存放路徑找到您的數(shù)據源

鼠標右鍵點擊關系數(shù)據源的“查看輸出”我們可以對數(shù)據源的輸出效果進行預覽：

Python

當完成了數(shù)據連接后，接下來就可以利用Smartbi智分析ETL里自帶的python腳本對數(shù)據進行各種處理，我們先把python的組件拉拽到中間的展示區(qū)，并與上面的關系數(shù)據源進行相連

點擊python的輸入框進行查看，可以看到這里的輸入框與pycharm等軟件的輸入框基本一樣，只要熟悉python的小伙伴都可以輕松上手，而且系統(tǒng)已經提前輸入了部分腳本，這些代碼是系統(tǒng)默認自帶的，無需自己寫，非常貼心。大家可以看到，提前寫好的腳本主要是調用numpy、pandas這兩個庫以及定義了函數(shù)：

根據上述提到的需求，我們目的主要是對訂單日期以及訂單等級這兩個字段進行篩選，我們首先先定義兩個變量cond與cond1，cond在此處調用了pandas的pd.to_datetime()函數(shù)，這是pandas的時間處理函數(shù)，后面dt.year要篩選的結果就是年份等于2010年。接下來cond1要篩選的條件就是column4=高級，因為兩者是and的關系，寫完這兩句腳本后，還要用&把這兩個條件連接起來。

腳本寫完后，點擊確定，最后我們看一下python腳本執(zhí)行后的效果，第二列的訂單日期顯示為2010年，訂單等級顯示為高級，只需寫3行代碼，我們的篩選需求已經實現(xiàn)了：

數(shù)據輸出

我們再利用ETL的輸出功能，對該份報表執(zhí)行保存和輸出，為了方便在EXCEL中對數(shù)據源進行調用，這里要輸出的數(shù)據源類型為數(shù)據集。首先在ETL的界面里把“輸出到數(shù)據集”拉拽到中間的展示區(qū)里，并與上面的組件進行相連

然后鼠標右鍵點擊“輸出到數(shù)據集”，選擇“執(zhí)行到此處”，數(shù)據集便會成功保存在Smartbi智分析的云端上：

數(shù)據回到EXCEL

最后回到EXCEL里，在數(shù)據集面板里找到剛剛保存好的數(shù)據集，點擊該數(shù)據集，并用鼠標把數(shù)據集中的字段拉拽到EXCEL里

點擊工具欄上的刷新，數(shù)據便會全部刷新出來，我們可以看到“訂單日期”以及“訂單等級”這兩個字段已經實現(xiàn)了篩選后的效果：

關于如何讓Excel輕松接入強大的Python問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業(yè)資訊頻道了解更多相關知識。