5 个在 Excel 中使用 Python 的实用技巧

在这篇文章中，我将分享一些自深入研究 Excel 中新的 Python 集成以来学到的实用技巧、窍门和经验教训。您可以打开一个 Excel 工作簿，尝试复制代码和描述的行为（如果适用），来跟随这些技巧进行操作。

注意：要重现本文中的技巧，请安装 Excel 中的 Python 试用版。 

1. Excel 单元格输出和 print 函数

在 Excel 中使用 Python 时，您可以尝试的第一件事是简单地编写您的第一个 “Hello world“ 示例。如果您对 Python 代码有所了解，您可能会尝试类似这样的操作： 

print(“Hello world, I am running Python in Excel”)

但是，如果您将这行简单的代码输入到 Python 单元格中（使用 =PY）并运行它，结果可能不是您所期望的。您将看到的不是 print 函数的字符串，而是 “None”。这是 Excel 的一个独特功能，因为 print 函数旨在仅用于 “诊断” 和 “日志记录” 信息，而不是生成单元格输出。 

但是，如果我们打开 “诊断” 面板（如下所示），我们将能够看到我们的 “Hello world” 消息。 

那么什么构成了单元格的有效输出？ 每个 Python 单元格的执行都以 读取-求值-打印循环 (REPL) 方式工作，类似于在 Jupyter Notebook 单元格中运行 Python。单元格中将被求值的最后一个表达式（例如，Python 对象或调用的 Python 函数的返回值）将表示单元格的输出。 

因此，要将我们的 “Hello world” 消息作为内容显示在 Python 单元格中，我们应该移除 print 函数，而只留下要被求值的字符串对象（如下所示）： 

“Hello world, I am running Python in Excel”

2. Excel 值还是 Python 对象？

Python 单元格的输出可以是两种类型，可以在单元格旁边的下拉菜单中选择

默认情况下，Python 单元格的输出将设置为 “Excel 值”。因此，单元格中代码返回的任何 Python 对象的值都将转换为等效的 Excel 输出。任何原始数据类型都将自动支持（例如，str 将显示为文本，float 将显示为浮点数，等等）。而且，Excel 本身也原生支持 pandas.DataFrame 和 numpy.array（最多 2 维）的可视化，自动显示为 Excel 表格。

如果我们改为将单元格的输出设置为 Python 对象，则对象图标将显示在单元格中，紧挨着对象表示本身（或 Python 类的名称）。

此输出可能很有用，并为对象的实际可视化（例如，图像）提供了灵活性，或者可以用于保存对 Python 对象的引用，以便稍后在工作簿中重用。

3. 使用简短、简单的 Python 代码片段（带有输出）

无论您决定为代码单元格设置哪种输出，在 Excel 中编写 Python 代码时，都有一些最佳实践需要牢记。我想特别强调以下两点

1. 避免编写较长的代码列表。  
2. 始终返回一个值作为该单元格的结果。

在 Excel 单元格中编写 Python 代码与在代码编辑器或集成开发环境 (IDE) 中工作的开发体验不同。这是因为在 Excel 中使用 Python 的主要目的不是开发 Python 代码，而是使用 Python 与 Excel（数据）一起工作，以便创建更强大的数据洞察。 

考虑到这一点，最好将 Python 代码保持在最低限度，仅限于生成所需输出所需的Python 代码。此外，保持单元格中的代码片段简短而简单，使其更易于维护。

在 Excel 单元格中编写 Python 代码时，要记住的最后一件事是，最好始终编写生成输出的代码。这主要是因为 Python 代码生成的输出将成为单元格的实际最终内容。Python 公式可以有多种类型的输出，即文本、数字、Python 对象或图像，所有这些类型都受到 Excel 作为单元格内容的自动支持。相反，如果您的代码不生成任何输出（例如，Python 公式仅包含 import 语句），则代码执行后单元格的内容将显示为 “None”。这完全合理，因为公式中的 Python 代码根本不产生任何输出；但是，将 “None” 作为单元格输出可能会让人感觉有点奇怪，或者看起来像是一个错误。 

因此，如果您的 Python 代码不生成特定输出，最好定义并返回一个 Python 字符串来标记单元格的内容（见下图）。 

4. 使用单元格格式正确可视化 Python 输出

在之前的技巧中，我们非常强调让 Python 代码实际生成输出。但是它的格式呢？例如，我们可能希望字符串格式化为多行，或者浮点数（例如，包含在 Python pandas DataFrame 的列中）我们希望最多显示两位小数。Python 本身已经提供了处理格式化输出的选项。例如，Python 支持格式化字符串字面量（简称 f-strings）以创建带有 Python 表达式生成的值的字符串。Python 字符串也可以是多行的（用三引号标识），并包含格式化字符和制表符。 

例如，要编写下图中所示的 Python 代码，我们可以看到 pi 被格式化为三位小数，并连接到字符串的其余部分。所选 Python 单元格的内容是字符串类型的 Python 对象（即 str）。因此，正如预期的那样，单元格的内容是一个 Python 格式的字符串。 

但是，如果我们在单元格中直接写入 pi 的值呢？

如下图所示，单元格中生成的输出这次是一个 Python float 对象，并自动显示为九位小数。 

到目前为止一切都很好，但是如果我们检查单元格的格式选项，我们可能会发现一些有趣的东西。尽管生成的输出是浮点数，但您可能会发现应用的单元格格式是 “常规”。换句话说，Python 返回的类型（在本例中为 float）与单元格的格式之间没有直接联系。实际上，如果我们选择 “数字” 格式，然后将小数位数设置为三位，则单元格的新内容应如下图所示。

因此，从现在开始，单元格（在本例中为 B1）的内容将被 Excel 视为数字。 

因此，从这个技巧中要记住的主要信息是： 

1. Python 数据类型和单元格格式是两个独立的概念。
2. 调整工作簿中单元格的格式，以确保 Excel 正确处理 Python 代码生成的输出，尤其是在输出为数字或日期的情况下。

5. 使用 Python 在 Excel 中创建自定义逻辑

以前，当我们使用 Excel 中的内置函数时，我们调用函数（例如，SUM(…)）并立即在单元格中获得输出。如果我们想要定义一个在整个工作簿中使用的函数，我们将不得不使用 Visual Basic for Applications (VBA) 编程语言。现在，我们可以改用 Python！

我们可以在单元格中定义 Python 函数，然后这些函数可以在整个工作簿中的多个单元格中重用。事实上，Excel 中 Python 的底层执行模型假定每个单元格之间共享一个全局命名空间。执行顺序从第一个工作表的左上角单元格开始，并以行优先的方式进行。因此，在单元格中定义的任何变量、Python 函数或 Python 对象也将从执行顺序中的所有后续单元格中可用和访问。 

例如，假设我们要创建一个 Python 函数，该函数生成一个包含给定数量的随机浮点数的数组： 

import numpy as np

np.random.seed(42)

def generate_numbers(how_many: int):
return np.random.random(how_many)

generate_numbers(10)

定义函数后，我们调用它以生成 10 个不同的随机数。如果您运行此代码，您将获得下图中显示的相同数字。 

如果您想知道为什么尽管使用了随机 Python 函数，但仍有可能获得完全相同的数字，那是因为我们将随机种子固定为 42。因此，伪随机数生成器将重复生成相同的数字序列。 

正如预期的那样，该函数生成一个 NumPy Python 数组，所有值都溢出到下面的 10 个单元格中。 

现在，如果我们在另一个单元格（例如，B1）中重用 generate_numbers 函数，这次为 how_many 输入参数输入不同的值，例如 how_many=5，让我们看看会发生什么

Python 单元格 B1 仅包含对 Python 函数的调用，该函数生成另一个包含五个新随机数的数组。因此，我们简单的 Python 函数充当 Excel 自定义逻辑，可以在整个工作簿中定义和多次重用，并具有不同的参数值。

结论

在本文中，我们探讨了五个在 Excel 中使用 Python 的实用技巧。我们讨论了 Python 对象如何集成到 Excel 中，如何处理单元格输出及其格式设置，以及如何使用 Python 创建可重用的自定义逻辑。我希望您在 开始使用这个令人兴奋的新集成 时，会发现这些技巧很有用。

免责声明：Microsoft Excel 中的 Python 集成在本文发布时仍处于 Beta 测试阶段。功能和特性可能会发生变化。如果您在此页面上发现错误，请随时联系我们。 

作者简介

Valerio Maggio 是 Anaconda 的研究员和数据科学家倡导者。他也是开源贡献者和 Python 社区的活跃成员。在过去的 12 年中，他为许多国际会议和社区聚会（如 PyCon Italy、PyData、EuroPython 和 EuroSciPy）做出了贡献并担任志愿者。