使用Power Query在 Excel 中导入 Python 数据
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Microsoft 365 专属 Excel从版本 2407（内部版本 17830.20128）开始，Excel 中的 Python 当前正向在 Windows 上运行当前频道的企业和企业用户推出。 从版本 2405（内部版本 17628.20164）开始，它面向在 Windows 上运行当前频道的家庭和个人用户提供预览版。 Excel 中的 Python 面向通过 Microsoft 365 会员计划运行当前频道（预览版）的教育版用户提供预览版。 它目前不适用于每月企业频道或 Semi-Annual 企业频道。
它将首先推出到 Excel for Windows，然后在以后推出到其他平台。 有关更多可用性信息，请参阅 Excel 中的 Python 可用性。
如果在 Excel 中遇到 Python 问题，请选择“ Excel 中的帮助 > 反馈 ”进行报告。
不熟悉 Excel 中的 Python？ 从 Excel 中的 Python 简介和 Excel 中的 Python 入门开始
什么是Power Query？
Power Query是一种数据转换和准备工具，旨在帮助你调整数据，可在 Excel 和其他Microsoft产品中使用。
在 Excel 中将 Power Query 与 Python 配合使用，将外部数据导入 Excel，然后使用 Python 分析该数据。
重要: Power Query是导入外部数据以用于 Excel 中的 Python 的唯一方法。
若要了解有关Power Query的详细信息，请参阅 excel 帮助Power Query。
如何使用Power Query在 Excel 中导入 Python 数据
执行以下步骤，了解如何导入示例外部数据集，以及如何在 Excel 中与 Python 配合使用。
提示: 如果你已经熟悉Power Query并且想要处理工作簿中的现有查询，请跳到本文稍后在 Excel 中将Power Query数据与 Python 配合使用。
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若要查看“获取 & 转换数据和查询 & Connections 组，请选择”数据“选项卡。 选择“ 获取数据 ”以选择数据源。 可以从多个源导入数据，包括逗号分隔值 (CSV) 文件。 每次导入都会创建一个查询。本示例从 Northwind OData 服务（一个测试数据源）导入数据。 为此，请选择“从其他源 获取数据 >> 从 OData 源获取数据”。
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接下来，输入以下指向 Northwind OData 服务的链接，然后选择“ 确定”。
https://services.odata.org/northwind/northwind.svc/
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在“Power Query预览”对话框中，选择要加载到 Excel 中的数据表。 对于此示例，选择“ 类别” 表，然后选择“ 加载 ”按钮旁边的箭头，然后选择“ 加载到...”。 以下屏幕截图显示了“Power Query预览”对话框，其中选择了“类别”表并显示“加载到...”选项。
注意:
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还可以从“Power Query预览”对话框中选择“转换数据”。 这样，就可以在将数据导入 Excel 之前编辑Power Query 编辑器中的数据。
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如果要在 Excel 网格上查看数据，请选择“ 加载 ”按钮。 这会直接将所选表加载到 Excel 网格。
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选择“ 仅创建连接 ”，从源建立数据连接。 Power Query自动为此连接创建查询。
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“查询 & Connections”窗格会自动打开，其中列出了Power Query为所选数据源创建的查询，在本例中为 Northwind OData 示例数据集中的 Categories 表。 若要手动打开“查询 & Connections”窗格，请在“数据”选项卡上选择“查询 & Connections”。
提示: 将鼠标悬停在任务窗格中的查询上以获取数据的预览。
下一部分介绍如何在 Excel 中使用 Python 分析 类别 数据。
在 Excel 中将Power Query数据与 Python 配合使用
以下过程假定你已与上一篇文章部分所述的 Northwind OData 服务中的 Categories 数据创建了Power Query连接。 这些步骤演示如何在 Excel 中使用 Python 分析 类别数据。
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若要在 Excel 中使用 Python 处理外部数据，请通过输入 =PY 函数在单元格中启用 Python。 接下来，使用 Excel 中的 Python xl() 公式引用 Excel 元素，例如Power Query查询。 对于此示例，请在 Excel 中的 Python 单元格中输入 xl("Categories") 。
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Python 单元格现在显示 DataFrame 中的类别数据，如 xl("Categories") 公式返回的一样。 选择“数据帧”旁边的“卡”图标，以查看数据帧中的数据预览。 以下屏幕截图显示了 DataFrame 预览。
提示: 使用右下角的图标调整数据帧对话框的大小。
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将 DataFrame 中的数据转换为 Excel 值，从而将数据返回到 Excel 网格。 若要将 DataFrame 转换为 Excel 值，请选择包含数据帧的单元格，然后选择“ 插入数据 ”图标。 以下屏幕截图显示了数据帧旁边的此图标示例。
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选择菜单中的第一个值 arrayPreview。 此值显示 Excel 网格中 DataFrame 中的 Python 数据。 有关示例，请参阅以下屏幕截图。
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现在，你已使用 Power Query 导入外部数据并在 Excel 中使用 Python 处理了该数据，现在可以开始在 Excel 中使用 Python 分析数据了。 若要了解如何使用数据创建 Python 绘图和图表，请参阅 在 Excel 绘图和图表中创建 Python。
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