Nueva integración de Python en Microsoft Excel

Microsoft ha anunciado nuevas capacidades analíticas en Excel al lanzar una Vista Previa Pública de Python en Excel. gracias a esta implementación, a partir de ahora, Python en Excel permite combinar de manera nativa análisis en Python y Excel en el mismo libro de trabajo, sin necesidad de configuración; puedes escribir código Python directamente en una celda; los cálculos en Python se ejecutan en la Nube de Microsoft y los resultados se devuelven a la hoja de cálculo, incluyendo gráficos y visualizaciones.

Diferencias de Python en Microsoft Excel

1 – Diseñado para analistas

A partir de hoy, Python en Excel también estará integrado de manera nativa directamente en la cuadrícula de Excel. Para comenzar, simplemente usa la nueva función PY que te permite ingresar código Python directamente en las celdas de Excel.

Ahora, los usuarios de Excel disponen de acceso a análisis potentes a través de Python para visualizaciones, limpieza de datos, aprendizaje automático, análisis predictivos y más. Los usuarios podrán crear soluciones de extremo a extremo que combinan de manera perfecta Excel y Python, todo dentro de Excel.

Utilizando los conectores incorporados de Excel y Power Query, los usuarios pueden traer fácilmente datos externos a los flujos de trabajo de Python en Excel. Python en Excel es compatible con las herramientas que los usuarios ya conocen y adoran, como fórmulas, tablas dinámicas y gráficos de Excel. A continuación unos ejemplo de tipos de análisis:

• Visualizaciones Avanzadas: Aprovecha el potencial de conocidas bibliotecas de gráficos de Python como Matplotlib y seaborn para crear una amplia variedad de gráficos, que van desde gráficos de barras convencionales y gráficos de líneas hasta visualizaciones especializadas como mapas de calor, gráficos de violín y gráficos de enjambre.
• Aprendizaje Automático, Análisis Predictivos y Pronósticos: Aprovecha las capacidades de bibliotecas de Python como scikit-learn y statsmodels para aplicar técnicas populares de aprendizaje automático, análisis predictivo y pronósticos, como análisis de regresión, modelado de series temporales y más.
• Limpieza de Datos: Utiliza técnicas avanzadas de limpieza de datos, como la localización de valores faltantes, la estandarización de formatos, la eliminación de duplicados y el uso de técnicas como expresiones regulares para transformaciones basadas en patrones.

2. Python en Excel a través de Anaconda.

Anaconda es un repositorio líder de Python empresarial utilizado por decenas de millones de profesionales de datos en todo el mundo. Python en Excel aprovecha la Distribución Anaconda para Python que se ejecuta en Azure, que incluye las bibliotecas de Python más populares (por ejemplo, pandas, Matplotlib, scikit-learn, etc.) y está construida, probada y respaldada de manera segura por Anaconda. Python proporcionado por Anaconda admite una amplia gama de análisis con Python en Excel.

3. Python en Excel se ejecuta de manera segura en la Nube de Microsoft.

El código Python utilizado por Excel se ejecuta en la Nube de Microsoft con seguridad a nivel empresarial como una experiencia conectada a Microsoft 365 conforme. El código Python se ejecuta en su propio contenedor aislado en hipervisor utilizando Azure Container Instances y paquetes seguros y compilados desde Anaconda a través de una cadena de suministro de software segura.

Python en Excel mantiene tus datos privados al evitar que el código Python sepa quién eres y al abrir libros de trabajo desde Internet en un aislamiento adicional dentro de sus propios contenedores separados. Los datos de tus libros de trabajo solo se pueden enviar a través de la función Python xl() incorporada, y el resultado del código Python solo se puede devolver como el resultado de la función de Excel =PY().

4. Diseñado para equipos.

Los usuarios pueden compartir libros de trabajo de Python en Excel con confianza. Los compañeros de equipo pueden interactuar sin problemas y actualizar análisis basados en Python en Excel sin tener que preocuparse por instalar herramientas adicionales, entornos de ejecución de Python o administrar bibliotecas y dependencias.

Los usuarios pueden compartir libros de trabajo utilizando sus herramientas de colaboración favoritas, como Microsoft Teams y Microsoft Outlook, y trabajar juntos sin problemas a través de comentarios, menciones y coedición con colegas, como lo harían normalmente en Excel. Las etiquetas de sensibilidad aplicadas a tus libros de trabajo que contienen Python los mantendrán conformes con las políticas de protección de la información de tu organización.

5. Python en Excel refleja el compromiso profundo de Microsoft con Python.

Python en Excel fue creado gracias a una estrecha colaboración entre varios equipos en Microsoft, incluidos Excel, Developer Division, Security, Azure y Research. Este proyecto refleja la importancia de Python para Microsoft y el compromiso de colaborar con la comunidad de Python, así como de hacer que Python sea mejor y más accesible para todos.