Как стать автором
Обновить

У нас в Excel поселился замечательный Python

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров44K

На Хабре уже была новость об этом знаменательном событии. Правда, она похожа на пересказ официального пресс-релиза Microsoft, но такой и должна быть "новость".

Python on a couch, greeting World.
Python on a couch, greeting World.

Я же по какой‑то непонятной мне самому причине начал пробовать использовать Python внутри Excel раньше, несколько недель тому назад. Безуспешно. Не получилось вопреки всем моим усилиям: в начале подключился к Microsoft 365 Insider, Beta Channel — там опции не наблюдалось, затем загрузил add‑in от Excel Labs, Microsoft Garage project — фича, хотя и запустилась, но у меня не работала, постоянно возвращая ошибки.

И вот 12.10.2023 пришёл и-мейл с радостным известием и после обновления Office (уточняю - Microsoft 365 Insider, Beta Channel) в меню Formulas есть опция Python in Excel

Python in Excel
Python in Excel

ввод в командную строку

=PY(

приводит к превращению текущей ячейки в подобие ячейки Jupyter Notebook.  

Как это работает

Код исполняется на серверах Microsoft.

Все что нужно сделать на локальном компьютере -- запустить Excel и ввести в ячейку уже знакомую нам волшебную комбинацию =PY( .

Затем можно вводить код. Конечно, же copy‑paste работает. Синтаксис — Python, с небольшой спецификой, если нужно обращаться к данным.

Команда Ctrl+Enter запускает код на исполнение. 

Зачем он, Python, внутри Excel вообще нужен?!?

Это главный вопрос. И вопреки всем моим тяжелым размышлениям, ответа не нахожу, хотя и очень стараюсь.

Есть ли преимущества перед независимым использованием двух продуктов, обмениваясь при необходимости между ними данными? Возможно, такие преимущества и есть, но — со знаком вопроса. Большим и жирным знаком вопроса.

Например:

  1. Можно обойтись вообще без установки Python.

  2. Для простых задач, которые эффективнее решать кодом, чем встроенными инструментами Excel, не нужно плодить сущности: и код, и данные могут жить внутри одного файла.

  3. Что‑то еще, мне неизвестное или не приходящее в голову.

Рассуждая трезво, ничего рационального здравому смыслу, требующему забыть о Python в Excel как о ненужной игрушке, я противопоставить не могу. Но! Прокрастинация и/или любопытство вынуждают разбираться с фичей и придумывать сценарии ее использования. Человек — слаб (я точно), не может устоять перед соблазнами.

Результатом моей слабости и стал этот материал.

Первое знакомство

По уже устоявшейся отвратительной привычке, вместо того, чтобы начать процесс с внимательного чтения релевантной страницы Microsoft, приступил к исследованию самым простым и эффективным из всех методов, а именно «методом тыка». Что, как часто это бывает, привело к нескольким часам метаний от одной элементарной ошибки к другой и пустой трате времени и нервной энергии. К счастью, и того, и другого у меня — с запасом, ведь я регулярно практикую осознанное дыхание.

Здравый смысл все же возобладал и — о чудо! — после знакомства с документацией (ссылки в подвале материала) ларчик открылся.

Как оказалось, то, что код исполняется на серверах Microsoft, имеет побочные эффекты: задержка по времени, нельзя устанавливать сторонние библиотеки, доступ к данным вне текущей рабочей книги — только через Power Query, нельзя сохранять данные вне текущей рабочей книги и т. д.

Плюс Python‑синтаксис — часто с поправкой на «жизнь внутри Excel». Например, чтобы присвоить переменной значение из ячейки В2 пишем x = xl(«B2»).

И, конечно, писать код внутри командной строки Excel — удовольствие для извращенцев. Хотя ничего не мешает писать в текстовом редакторе и затем copy‑paste. Со всеми «НО», большими и малыми.

Попробую на реальном жизненном кейсе.

Эпический фэйл

Со средины января этого, 2023, года у меня длится роман с Garmin, в частности, с его спортивными часами, мобильным приложением и личным кабинетом. Роман -- специфический (нет, нет, никаких девиаций!), требующий периодической обработки данных: каждую неделю я выгружаю и обрабатываю данные о тренировках, дыхательных упражнениях и т. п., а затем комбинирую с записями о пульсе в состоянии покоя и HRV. С задачей сейчас без проблем справляется написанный мной Python script, живущий в отдельном файле, но (здесь должна быть фраза про любопытство и прокрастинацию) я ведь решил разобраться с Python in Excel!

Поэтому, решил я, заранее выгруженным из раздела Activities личного кабинета CSV-файлом с сырыми данными (и не только ими) будет заниматься новый экземпляр прирученного Excel Python. Суммировать, подтягивать недостающие, объединять, обновлять базу данных.

Но, к моему стыду, после нескольких часов борьбы я сдался и перешел к задаче попроще.

А теперь получилось.

Работаю с CSV: читаю и обрабатываю данные.

Данные с Garmin я дополняю записями о пульсе в состоянии покоя и HRV, полученными из приложения Elite HRV (что это такое). Выгрузить данные из не-ПРО версии Elite HRV самому нельзя, но можно их запросить и -- о чудо -- через несколько минут на почту придет ссылка для загрузки архива из TXT-файлов, дата-сетов с записями каждого выполненного в приложении замера.

Дата-сеты в данном случае -- RR-интервалы, каждый из которых -- время в миллисекундах между сердцебиениями. Мне нужно (действительно "нужно", а не "захотелось", запросил врач-кардиолог) извлечь показания пульса в каждый момент замера и построить график, отображающий, как пульс изменялся.

Не могу сказать, что все прошло без сучка и задоринки, были небольшие сложности с созданием запросов (строка кода rr_intervals = xl("EliteHRV_SS"), но в целом на разработку этого суперсложного кода ушло минут пятнадцать. 

# read data

rr_intervals = xl("EliteHRV_SS")

rr_intervals.columns = ['rr_intervals']

rr_intervals['rr_intervals']  = pd.to_numeric(rr_intervals['rr_intervals'])

# calculating heart rate for each interval

rr_intervals['heart_rate'] = (60000 / rr_intervals['rr_intervals']).astype(int)

# Calculate cumulative time in seconds for each RR interval

cumulative_time = np.cumsum(rr_intervals['rr_intervals'].values) / 1000  # Convert from ms to s

cumulative_time = [int(t) for t in cumulative_time] 

heart_rates = rr_intervals['heart_rate'].values

 df = pd.DataFrame({

    'timepoints': cumulative_time,

    'heart_rate': heart_rates

    })

# Plotting

plt.figure(figsize=(15, 6))

plt.plot(cumulative_time, heart_rates, label='Heart Rate', color='blue')

plt.xlabel('Time (seconds)')

plt.ylabel('Heart Rate (bpm)')

plt.title('Heart Rate Over Time')

plt.legend()

plt.grid(True)

plt.show()

Код запустился и, главное, работает, как и задумывалось: данные из TXT‑файла экспортировались, график построился.

Python in Excel is working. Working hard!
Python in Excel is working. Working hard!

Немного об особенностях

Кроме специфик в работе с данными, особенно внешними, и необходимости костылей для сохранения данных вне текущей рабочей книги, обнаружил еще несколько особенностей.

  1. Нет необходимости импортировать библиотеки, если они (библиотеки) установлены на сервере Microsoft. Обратите внимание -- в строке pd.to_numeric(rr_intervals['rr_intervals']) из Pandas вызывается to_numeric, но импорта Pandas нет.

  2. Автодополнение работает, но не так красиво, как мы привыкли.

Уверен, что список особенностей -- гораздо длиннее. 

Буду ли использовать фичу?

Ответ: скорее "да", чем "нет". Для простеньких задач, вроде элементарной обработки небольшого дата-сета, вполне рабочий инструмент.

Но как только задача хоть немного усложняется, обычный Python (Anaconda в моем случае) -- гораздо удобней и эффективней.

А вы как думаете? Попробуете? 

Ссылки:

Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
Python in Excel: буду ли использовать
41.08% нет, бесполезная фича99
36.51% попробую и решу88
12.45% буду, что за вопрос!30
9.96% кто такой Питон?24
Проголосовал 241 пользователь. Воздержались 34 пользователя.
Теги:
Хабы:
Если эта публикация вас вдохновила и вы хотите поддержать автора — не стесняйтесь нажать на кнопку
Всего голосов 28: ↑26 и ↓2+32
Комментарии65

Публикации

Истории

Работа

Python разработчик
191 вакансия
Data Scientist
93 вакансии

Ближайшие события

19 августа – 20 октября
RuCode.Финал. Чемпионат по алгоритмическому программированию и ИИ
МоскваНижний НовгородЕкатеринбургСтавропольНовосибрискКалининградПермьВладивостокЧитаКраснорскТомскИжевскПетрозаводскКазаньКурскТюменьВолгоградУфаМурманскБишкекСочиУльяновскСаратовИркутскДолгопрудныйОнлайн
3 – 18 октября
Kokoc Hackathon 2024
Онлайн
24 – 25 октября
One Day Offer для AQA Engineer и Developers
Онлайн
25 октября
Конференция по росту продуктов EGC’24
МоскваОнлайн
7 – 8 ноября
Конференция byteoilgas_conf 2024
МоскваОнлайн
7 – 8 ноября
Конференция «Матемаркетинг»
МоскваОнлайн
15 – 16 ноября
IT-конференция Merge Skolkovo
Москва
25 – 26 апреля
IT-конференция Merge Tatarstan 2025
Казань