Excel和Jupyter Notebok都是我每天必用的工具，而且兩個工具經常協同工作，一直以來工作效率也還算不錯。但說實在，畢竟是兩個工具，使用的時候肯定會有一些切換的成本。

最近，在逛GitHub突然發現了一款神器「PyXLL-Jupyter」，它可以完美將Jupyter Notebook嵌入到Excel中！是的，你沒聽錯，使用它我們就可在Excel中運行Jupyter Notebook，調用Python函數，實現數據共享。

一、安裝

首先，想要在Excel中運行Python代碼，需要安裝PyXLL插件。PyXLL可以將Python集成到Excel中，用Python替代VBA。

先用 pip 安裝PyXLL。

pipinstallpyxll

然后再用PyXLL獨特的命令行工具安裝Excel插件。

>>pyxllinstall

安裝好了PyXLL在 Excel中的插件，下一步就是安裝pyxll-jupyter軟件包了。使用pip安裝pyxll-jupyter軟件包：

pipinstallpyxll-jupyter

安裝完畢后，啟動Excel，將在PyXLL選項卡中看到一個新的Jupyter按鈕。

單擊此按鈕可在Excel工作簿的側面板中打開Jupyter Notebook。該面板是Excel界面的一部分，可以通過拖放操作取消停靠或停靠在其他位置。

在Jupyter面板中，你可以選擇一個現有的Notebook或創建一個新的Notebook。創建一個新的Notebook，選擇新建按鈕，然后選擇Python 3。

二、使用方法

這樣做有什么用處呢？

1、Excel和Python共享數據

比如，我們要將數據從Excel導入Python。

由于Excel和Python已經在同一進程中運行了，所以在Python中訪問Excel數據以及在Python和Excel之間切換非常快。

更牛X的是，pyxll-jupyter還單獨附帶了一些IPython魔法函數，輸入后一鍵即可完成同步。

%xl_get

將Python中的數據移到Excel，也是同理，非常簡單。

無論是使用Python先加載數據集，再傳輸到Excel，還是其它形式，從Python復制數據到Excel非常容易。

%xl_set

當然，%xl_get和%xl_set都附帶參數選項可以自定義導入導出規則。

2. 在Excel中使用Python繪圖

PyXLL的另一大用處就是它集成了幾乎所有主流的可視化包，因此我們可以在Excel中利用這些可視化包隨意繪圖，包括matplotlib、plotly、bokeh和altair等。

%xl_plot

同樣，使用魔法函數％xl_plot在Excel中可以繪制任何的Python圖。任何一個受支持的可視化包也可進行繪圖然后傳遞圖形對象到Excel中，比如上圖中使用pandas的繪圖效果就很好。

%xl_plotdf.plot(kind='scatter')

3. 從Excel調用Python函數

使用Excel離不開函數，而當我們需要一些復雜功能時，自帶函數未必能滿足我們的需求。

通過PyXLL，我們可以直接在Excel中調用Python函數，并對其進行實時測試。這就避免了Excel和Jupyter之間的來回切換成本，有點像dataframe的apply用法，寫個函數直接與Excel完美融合。

函數寫好后，還可將其添加到PyXLL Python項目中。這樣以后每次都可以復用實現相同功能，簡直不要太香！

frompyxllimportxl_func @xl_func deftest_func(a,b,c): return(a*b)+c

比如，輸入以上代碼在Jupyter中運行后，Python函數將立即可被Excel工作簿調用。

不只是簡單的函數，還可以將整個數據作為pandas的DataFrames傳給函數，并返回任何的Python類型，比如numpy array、DataFrames，甚至還可以通過給@xl_func裝飾器一個簽名字符串來告訴PyXLL輸出什么類型。例如，以下函數：

frompyxllimportxl_func #裝飾器簽名告訴PyXLL如何轉換函數參數和返回的值 @xl_func("dataframedf:dataframe",auto_resize=True) defdf_describe(df): #df是一個從數據集里創建的pandasDataFrame傳遞給函數 desc=df.describe() #desc是新的DataFrame（PyXLL轉換為一組值并返回給Excel所創建的） returndesc現在可以編寫復雜的Python函數來進行數據轉換和分析，但是可以協調在Excel中如何調用或排序這些函數。更改輸入會導致調用函數，并且計算出的輸出會實時更新，這與我們期望的一樣。

4. 替代VBA

VBA腳本所需的功能函數，在Python中均有相同的API。這對于熟悉Python但不熟悉VBA的同學絕對是個好消息。

官網還給出了和VBA功能一樣的API說明文檔。

https://www.pyxll.com/docs/userguide/vba.html

Jupyter Notebook在Excel中運行，整個Excel對象都可用，所有操作就像在VBA編輯器中編寫Excel腳本一模一樣。

由于PyXLL在Excel進程內運行Python ，因此從Python調用Excel不會對性能造成任何影響。當然，也可以從外部Python進程調用Excel，但這通常要慢很多。在Excel中運行Jupyter Notebook，一切變得就不一樣了！

使用PyXLL的xl_app函數獲取Excel.Application對象，該對象等效于VBA中的Application對象。弄清楚如何使用Excel對象模型進行操作的一種好方法是記錄VBA宏，然后將該宏轉換為Python。

下圖中嘗試將當前選擇單元格更改顏色。

三、總結

PyXLL將完美融合Python和Excel，實現了以下功能，為表格數據處理提升一個全新的高度。

Excel和Python共享數據

在Excel中使用Python繪圖

從Excel調用Python函數

替代VBA腳本

不得不說這個工具是真的香，喜愛Python的同學可以不用學習VBA了，Python腳本打天下。

責任編輯：lq