Resumen
- Combine Excel y Python para obtener capacidades mejoradas de procesamiento de datos, importe bibliotecas fácilmente a través de Anaconda para un análisis perfecto.
- Automatice procesos con scripts de Python, como fusionar hojas de cálculo, limpiar datos y crear volcados de datos complejos de manera eficiente.
- Python ofrece herramientas de visualización de datos avanzadas como Matplotlib y Plotly que brindan control completo sobre los datos gráficos.
Realizomuchosanálisis de datos. He procesado una cantidad significativa de datos durante mi etapa universitaria y mi tesis de licenciatura fue esencialmente un proyecto de procesamiento de datos. A pesar de todo, terminé usando Python para algunas de las partes más complicadas y descubrí que con una combinación de Excel y Python, pude mejorar realmente mis capacidades de procesamiento de datos y hacer que sea más fácil disfrutar de la relativa simplicidad de Excel y, al mismo tiempo, aprovechar las características avanzadas de Python.
Si quieres usar la versión de Python que está incorporada actualmente en Excel,es bastante fácil. Utiliza algunas bibliotecas de Python proporcionadas porAnaconda. En cuanto a los casos de uso, puedes ejecutar tus scripts de Python, realizar análisis de datos, crear gráficos, echar un vistazo a los datos de las hojas de cálculo, visualizar tus datos con gráficos y más.
Además de las bibliotecas principales que vienen con Anaconda, también tienes la flexibilidad de importar más bibliotecas a través de Anaconda. Debes usar una declaración de importación de Python en una celda de Excel de Python para completar el proceso de importación. Microsoft recomienda Astropy, Faker, IPython, NumPy, Pandas, Prince, qrcode y muchos otros. Puedes dirigirte alsitio web oficial de la empresapara echar un vistazo a la lista completa. Yo uso Pandas y NumPy con mayor frecuencia, pero hay innumerables tutoriales en línea para ayudarte a comenzar.
Para ser honesto, mantengo mis hojas de cálculo y mi trabajo con Python por separado. Trabajo en Google Sheets o Excel y, cuando termino, exporto el archivo y empiezo a trabajar con él en Python. No hago ambas cosas al mismo tiempo, pero luego puedo volver a importar mis datos para realizar más ajustes en Excel una vez que haya terminado con mis otros procesos.
Cómo automatizar Microsoft Excel con macros
Sumérgete en el mundo de las macros para optimizar tu flujo de trabajo con Excel
3Automatización y eficiencia
Olvídese de fórmulas complejas, utilice simplemente scripts
Excel es genial y puede ser una forma rápida y sencilla de controlar tus hojas de cálculo. Con fórmulas potentes y una gran cantidad de funciones, es fantástico. Sin embargo, si te tomas el tiempo de aprender Python, puedes automatizar muchos de tus procesos sin siquiera tener que mirar nada complejo. Para cosas como la limpieza de datos, la fusión de hojas de cálculo y la creación de volcados de datos complejos, Python es fantástico.
Por ejemplo, en el pasado, tuve que fusionar hojas de cálculo utilizando una clave común entre dos hojas y luego tomar los datos de la hoja de cálculo B y anexarlos a cada fila relevante en la hoja de cálculo A. Esto es posible en Excel, pero con Python, tengo scripts que automatizan este proceso para mí. Simplemente puedo ejecutar mi script en la misma carpeta que mis hojas de cálculo y hace todo el trabajo por mí, generando un CSV completo con todo lo que necesito.
Por supuesto, también puedes leer archivos XLSX con la biblioteca Pandas en Python, por lo que el formato de hoja de cálculo de Microsoft sigue siendo totalmente compatible.
2Visualización avanzada de datos
Matplotlib y Plotly son fantásticos y significativamente mejores que Excel
Si quieres tener un control total sobre cómo visualizas tus datos, Python es imprescindible. Los científicos de datos de todo el mundo utilizan Python, y por una buena razón. Es muy capaz de producir un gráfico fantástico o visualizar datos de una forma atractiva, y eso es gracias a bibliotecas como matplotlib. Casi todas las visualizaciones de datos que he realizado se han realizado a través de matplotlib, y te da un control total sobre cada aspecto de tu gráfico.
Al igual que el resto de Python, es una curva de aprendizaje, pero te recomiendo que te familiarices con él si quieres visualizar tus datos de la mejor manera posible. Matplotlib es una biblioteca de bajo nivel para visualización, pero también puedes probar algo como Plotly, que es una biblioteca más avanzada y moderna que puede resultar más fácil de utilizar. Plotly tiene una API de alto nivel que puedes usar para crear gráficos, lo que facilita considerablemente las cosas si eres un principiante en programación.
Cómo creé mi propio sistema de notificaciones con Python para realizar un seguimiento de las acciones, el clima y más
Puedes crear tus propios sistemas de seguimiento con Python y es sorprendentemente fácil.
1Integración perfecta
La integración de Python de Microsoft en Excel es genial
Gracias a la integración de Python en Excel, nunca ha sido tan fácil utilizar ambos juntos. Simplemente puede seleccionarFórmulasen la parte superior y seleccionarInsertar Python. También puede escribir=PYpara invocar Python en una celda determinada. Python en Excel se basa en la función personalizada de Python x1() para interactuar entre Excel y Python, que funciona bien con objetos esenciales como rangos, tablas, consultas y nombres.
Además, puedes usar Excel para ingresar datos y, al mismo tiempo, aprovechar la potencia de Python. Puedes hacerlo todo desde una sola aplicación. Es un lenguaje de programación increíblemente poderoso que recomiendo encarecidamente que aprendas a manejar porque puede hacer que el análisis de datos sea mucho más fácil.
Cómo combinar Python con Excel para potenciar tus hojas de cálculo
Transforme sus flujos de trabajo de Excel con la magia de Python