超强加持！使用Python增强Excel的三种集成方法和用途没有人能逃脱MicrosoftExcel——你要么喜欢它，要么讨厌它。可能在大学毕业之前，Excel只是考试周认识几次的朋友，关系仅限于面熟。但是当工作进入企业，你会发现，如果Excel消失一个小时，整个世界都会停止工作！Excel几乎可以做任何事情。作为一个在投资银行业工作多年的人，每次我认为我已经看到了这一切，我都会遇到其他人整理的另一个电子表格！Excel中的可能性确实是无限的。然而，目前Excel的主要限制是处理更大的数据集。数据集越大，用Excel处理就越困难。在数据驱动的即时满足世界中，每个人都希望立即完成工作，讨厌等待，并期望不断突破界限和不断提高功能水平。与此同时，人们讨厌改变。人们习惯于使用Excel，不想离开它。因此，我们的工作是在不离开电子表格的情况下提供更快的速度、更多的功能和更轻松的转换。而且Excel还不支持大数据。不，这就是Python的用武之地。将Python集成到Excel中以增强Excel为用户提供的功能。这使用户可以留在熟悉的、易于理解的Excel世界中，而Python可以完成一些繁重的工作。它提供了一个过渡到这个数据驱动的世界，直到Excel和技能较低的同事赶上来。因此，探索一些可利用Python的超能力来增强Excel的选项！将用户群从电子表格过渡到以Excel作为用户界面的21世纪并不容易，需要时间，而帮助用户度过难关是专业IT人员的责任，这个过程需要足够的引导、信任和肯定。首先，考虑保持用户界面(UI)一致，即保持电子表格不变，并将所有后端处理从VBA转移到Python。Python包xlwings可以将Excel与Python无缝集成。用户可以继续使用Excel，但每个表单控件按钮或用户自定义的Excel函数都可以调用一个Python脚本。xlwings易于安装且使用起来感觉很棒。来源：unsplashlookingfornewExcel随着技术、数据和数据科学工具的爆炸式增长，出现了一种新型用户：高级用户。高级用户了解技术、数据，并且可以编写代码。他们需要表达和解决问题的自由，并且非常乐意摆脱电子表格并使用新技术。那么，您如何赋予他们这种灵活性？JupyterNotebook使用户能够利用Python并创建可共享的、基于Web的交互式文档，这些文档可以包含实时代码、可视化效果和文本，同时数据可以继续使用企业数据源和数据库。在Excel中输入人们习惯于使用Excel，结果数据可能会继续存在于电子表格中。但是，随着要分析的数据量越来越大，用户马上就会感觉到Excel的末日来临了。数据操作需要很长时间，而且数据枢纽总是在旋转。这是在Excel不崩溃的前提下。使用流行的pandas库将电子表格中的数据快速加载到pandasDataFrame或SQL数据库中。这两种解决方案都使数据分析和探索变得快速和容易。要考虑的其他库下面是一些适用于Excel的可用且流行的Python库。上面提到的库足以满足大多数情况，但如果您正在寻找特定于Excel的功能（例如格式设置、过滤器等），您可能想尝试探索以下库：openpyxl：可以读取和写入Excel2010文件，您可以在Excel中编写新的工作表，编辑已有的工作表，用鼠标完成几乎所有可以完成的操作，它支持几乎所有的Excel扩展。xlrd：用于读取Excel文件中的数据和格式化信息的库。xlsxwriter：可能是最完整的ExcelPython库。格式化、条件格式化、图表、合并单元格、过滤器、评论、与pandas的集成，这些只是它提供的一些功能。如果你想通过Python脚本使用Excel的所有功能，可以从这个库入手！资料来源：unsplashExcel是一个极其强大且用途广泛的工具。如果你不熟悉它，你最好快速学习它！Excel的主要局限是大数据，估计短时间内微软会拯救它。在此之前，我们可以使用Python来解决一些我们可能遇到的问题。
