Anaconda 正在将 Anaconda 的 Python 发行版集成到 Excel 中。这不仅提供了核心 Python 功能，还提供了访问超过 400 个经过精心策划的包的权限，使您能够直接在 Excel 工作簿中进行高级数据分析和可视化。

Python 是一个生态系统，由核心语言和数十万个独立开发的第三方库（也称为包）组成。发行版，例如 Anaconda 的 Python 发行版，是这些第三方库的子集，它们被收集到一个可安装的软件包中。

在 Python 中，术语“导入”用于将附加功能引入您的代码。它允许您访问第三方库或包提供的工具和方法。

要充分利用 Excel 中的 Python，请从以下包开始

• pandas 用于处理表格
• Seaborn 和 Matplotlib 用于创建图表（Seaborn 更适合初学者，而 Matplotlib 提供更多定制选项）
• statsmodels 或 SciPy 用于统计分析
• scikit-learn 用于机器学习

这些是一个很好的起点，随着您的进步，还有很多其他的包可以探索。

在公式栏中，您可以单击 Python 按钮或键入 =PY( 并开始编写您的 Python 代码。

Excel 中的 Python 使用 Anaconda 发行版中的经过精心策划的包，以防范在社区主导的存储库中常见的恶意包。Anaconda 的策划确保包兼容且可以无缝协同工作，为 Python 提供了可靠的来源。

DataFrame 是由行和列组织的表格数据的表示形式。pandas Python 库读取各种格式的表格数据（如 Excel 或 CSV）并创建一个 DataFrame 对象。然后，可以使用 DataFrame 在 Python 中执行探索性分析或数据处理。

请参阅 https://pandas.ac.cn/docs/getting_started/comparison/comparison_with_spreadsheets.html?highlight=excel 了解更多信息。

Excel 中的 VLOOKUP 功能用于通过至少一个公共列合并两个表格，并且在 pandas 库中，您可以使用 merge() 或 join() 方法在指定条件下执行类似的操作。

Anaconda 工具箱提供工具来补充和帮助您的 Excel 中的 Python 工作。