在 Excel 中使用 Python 的 5 个快速技巧

在这篇文章中，我分享了一些自深入研究新的 Excel 中的 Python 集成以来学到的一些有用技巧、诀窍和经验教训。您可以通过打开一个 Excel 工作簿并尝试复制代码和描述的行为（在适用时）来学习这些技巧。

注意：要复制这篇文章中的技巧，请 安装Excel 中的 Python试用版。

1. Excel 单元格输出和 print 函数

在 Excel 中的 Python 中找到自己的方向时，可以尝试的第一件事就是简单地编写您的第一个“Hello world“示例。如果您熟悉 Python 代码，您可能会尝试以下类似内容：

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

好吧，如果您将这行简单的代码输入 Python 单元格（使用 =PY）并运行它，则结果可能与您的预期不符。您不会看到 print 函数的字符串，而是会看到“None”。这是 Excel 的一项独特功能，因为 print 函数仅用于“诊断”和“日志记录”信息，而不是生成单元格输出。

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

那么什么构成单元格的有效输出？每个 Python 单元格的执行以 read–eval–print 循环 (REPL) 方式工作，类似于在 Jupyter Notebook 单元格中运行 Python。单元格中将被评估的最后一个表达式（例如，Python 对象或已调用 Python 函数的返回值）将代表单元格的输出。

因此，要将我们的“Hello world”消息作为 Python 单元格中的内容查看，我们应该删除print 函数，只保留要评估的字符串对象（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）。但是，Excel 本身也支持可视化 pandas.DataFrame 和 numpy.array（最多 2 维），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，以便在工作簿中稍后重用。

3. 使用简短、简单的 Python 代码片段（带输出）

无论您决定为代码单元格设置哪种输出，在 Excel 中编写 Python 代码时都要牢记一些最佳实践。我想要特别强调两点

1. 避免编写更长的代码列表。
2. 始终返回该单元格的返回值。

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 来处理Excel（数据），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，将自己限制在仅生成所需输出所需的 Python 代码中。此外，在单元格中保持代码片段简短和简单，可以使它们更容易维护。

在 Excel 单元格中编写 Python 代码时要牢记的最后一点是，最好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 公式可以具有多种类型的输出，即文本、数字、Python 对象或图像，所有这些类型都由 Excel 作为单元格内容自动支持。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），则执行代码后单元格的内容将显示为“None”。这完全说得通，因为公式中的 Python 代码根本不生成任何输出；但是，将“None”作为单元格输出可能会让人感觉有点奇怪，或者让其他人看起来像错误。

因此，如果您的 Python 代码没有生成特定输出，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

在上一条提示中，我们非常强调拥有实际生成输出的 Python 代码。但是它的格式呢？例如，我们可能想要将格式化的字符串放在多行上，或者将浮点数（例如，包含在 Python pandas DataFrame 的一列中）显示为最多两位小数。Python 本身已经提供了用于处理格式化输出的选项。例如，Python 支持格式化的字符串字面量（简称为 f-字符串）来创建由 Python 表达式生成的字符串。Python 字符串也可以是多行（由三引号标识），并包括格式化字符和制表符。

例如，要编写下图所示的 Python 代码，我们可以看到 pi 是用三位小数格式化的，并与字符串的其余部分连接起来。所选 Python 单元格的内容是一个字符串类型的 Python 对象（即 str）。因此，正如预期的那样，单元格的内容是一个 Python 格式化的字符串。

但是，如果我们在单元格中直接写入 pi 的值呢？

如以下图片所示，单元格中生成的输出这次是一个 Python 浮点对象，并自动以九位小数显示。

到目前为止，一切都很好，但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。尽管生成的输出是一个浮点数，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）和单元格的格式之间没有直接联系。实际上，如果我们选择格式“数字”，然后将小数位数设置为三位，则单元格的新内容应如下面的图片所示。

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

因此，从这条提示中要记住的主要要点是：

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，尤其是在输出是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，当我们在 Excel 中使用内置函数时，我们调用了该函数（例如，SUM(…))，并立即在单元格中获得了输出。如果我们改为定义要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，我们可以使用 Python 代替！

我们可以在单元格中定义 Python 函数，这些函数然后可以在整个工作簿中的多个单元格中重复使用。实际上，Excel 中 Python 的底层执行模型假定所有单元格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对象也可以从执行顺序中的所有后续单元格访问和使用。

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，我们调用它生成 10 个不同的随机数。如果您运行此代码，您将获得与下图中显示的相同的数字。 

如果您想知道尽管使用了 Python 随机函数，但如何才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，所有值都分布在下面的 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 只包含对 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重复使用多次，使用不同的参数值。

结论

在这篇文章中，我们探讨了在 Excel 中使用 Python 的五个快速技巧。我们讨论了如何将 Python 对象集成到 Excel 中，如何处理单元格输出及其格式，以及如何使用 Python 创建可重复使用的自定义逻辑。我希望您在开始使用这种激动人心的新集成时发现这些技巧有用。

免责声明：截至本文发表时，Microsoft Excel 中的 Python 集成处于 Beta 测试阶段。功能和函数可能会发生变化。 如果您在此页面上发现错误，请随时联系我们。 

简介

Valerio Maggio 是 Anaconda 的研究员和数据科学倡导者。他也是开源贡献者，并且是 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做出了贡献并自愿参加，例如 PyCon Italy、PyData、EuroPython 和 EuroSciPy。