Python trong Khung Dữ liệu Excel
Applies To
Excel cho Microsoft 365Python trong Excel hiện sẵn dùng cho người dùng Doanh nghiệp và Doanh nghiệp đang chạy Kênh Hiện tại trên Windows, bắt đầu với Phiên bản 2408 (Bản dựng 17928.20114)và Kênh Doanh nghiệp Hàng tháng trên Windows, bắt đầu với Phiên bản 2408 (Bản dựng 17928.20216). Tính năng này có sẵn trong bản xem trước cho người dùng Gia đình và Cá nhân chạy Kênh Hiện tại trên Windows bắt đầu từ Phiên bản 2405 (Bản dựng 17628.20164). Python trong Excel có sẵn trong bản xem trước cho người dùng Giáo dục đang chạy Kênh Hiện tại (Bản xem trước) thông qua Chương trình Người dùng nội bộ Microsoft 365. Tính năng này hiện không khả dụng cho Semi-Annual Enterprise Channel.
Phiên bản này sẽ được triển khai cho Excel for Windows trước, rồi đến các nền tảng khác vào một ngày sau đó. Để biết thêm thông tin về tính sẵn dùng, hãy xem Python trong Excel khả dụng.
Nếu bạn gặp bất kỳ mối lo ngại nào với Python trong Excel, vui lòng báo cáo chúng bằng cách chọn Trợ> Phản hồitrong Excel.
Bạn mới làm quen với Python trong Excel? Bắt đầu bằng cách đọc Giới thiệu về Python trong Excelvà Bắt đầu với Python trong Excel.
DataFrame là gì?
Khung Dữ liệu là cấu trúc dữ liệu hai chiều trong các ngôn ngữ lập trình máy tính, tương tự như bảng Excel. Trong Python, DataFrame là một đối tượng trong thư viện gấu trúc. Thư viện gấu trúc là thư viện cốt lõi được Python sử dụng trong Excel và đối tượng DataFrame là một cấu trúc chính để phân tích dữ liệu với Python trong Excel.
Lưu ý: Python trong Excel sử dụng DataFrame làm đối tượng mặc định cho phạm vi hai chiều.
Python trong Excel có thể xuất DataFrame theo hai cách: dưới dạng đối tượng Python hoặc được chuyển đổi thành giá trị Excel. Khi DataFrame được trả về dưới dạng đối tượng Python, ô sẽ hiển thị văn bản "DataFrame", đứng trước là biểu tượng thẻ. Ảnh chụp màn hình sau đây hiển thị DataFrame dưới dạng đối tượng Python trong ô Excel.
Để xem thông tin trong Khung dữ liệu, hãy chọn biểu tượng thẻ trong ô hoặc sử dụng Ctrl+Shift+F5. Ảnh chụp màn hình sau đây hiển thị đối tượng DataFrame với dạng xem thẻ đang mở. Ví dụ này DataFrame lặp lại dữ liệu trong các ô A1:B3 trên trang tính.
Bạn cũng có thể nhập dữ liệu ngoài vào Excel, rồi xử lý dữ liệu đó bằng Python trong Excel. Để nhập dữ liệu ngoài, hãy sử dụng Power Query. Để tìm hiểu thêm về điều này, hãy xem sử Power Query dụng để nhập dữ liệu cho Python trong Excel.
Thay đổi loại đầu ra Python
Dữ liệu trong DataFrame có thể được trả về dưới dạng giá trị Excel thay vì dưới dạng đối tượng Python. Xuất Khung Dữ liệu dưới dạng giá trị Excel để kết hợp các phân tích dựa trên Excel khác như biểu đồ, công thức Excel và định dạng có điều kiện.
Sử dụng menu đầu ra Python trong thanh công thức để kiểm soát cách trả về các phép tính Python. Ảnh chụp màn hình sau đây hiển thị menu đầu ra Python trong thanh công thức.
Ảnh chụp màn hình sau đây hiển thị dữ liệu DataFrame trước đó nhưng lần này dữ liệu được trả về dưới dạng giá trị Excel. Vì DataFrame này lặp lại dữ liệu trong các ô A1:B3 trên trang tính, kết quả của Python trong các ô C1:D3 khớp với các ô A1:B3.
Lưu ý: Nếu một ô trong phạm vi đầu ra mà trong kịch bản trước đó là phạm vi C1:D3, đã chứa một giá trị thì ô Python sẽ trả về giá #SPILL! thay vì đầu ra Python. Để tìm hiểu thêm, hãy xem Khắc phục lỗi Python trong Excel và Cách sửa lỗi #SPILL!.
Quan trọng: Khi kiểu đầu ra của DataFrame được đặt thành giá trị Excel, DataFrame chỉ đầu ra cột chỉ mục nếu một trong các điều kiện sau đây được đáp ứng.
-
Nếu các giá trị của cột chỉ mục không phải là số (chẳng hạn như kết quả của describe() hoặc group_by()).
-
Nếu tên cột chỉ mục đã được đặt.
Bạn cũng có thể sử dụng bấm chuột phải hoặc nhấn Ctrl+bấm vào menu trên bất kỳ ô Python nào để thay đổi loại đầu ra. Mở menu chuột phải, rồi chọn Đầu ra Dưới dạng để thay đổi đầu ra.
Bài viết liên quan
Bạn cần thêm trợ giúp?
Bạn muốn xem các tùy chọn khác?
Khám phá các lợi ích của gói đăng ký, xem qua các khóa đào tạo, tìm hiểu cách bảo mật thiết bị của bạn và hơn thế nữa.
Cộng đồng giúp bạn đặt và trả lời các câu hỏi, cung cấp phản hồi và lắng nghe ý kiến từ các chuyên gia có kiến thức phong phú.
