大家好，我是东哥。

经常给大家推荐好用的数据分析工具，也收到了铁子们的各种好评。这次也不例外，我要再推荐一个，而且是个爆款神器。

Excel和Jupyter Notebok都是我每天必用的工具，而且两个工具经常协同工作，一直以来工作效率也还算不错。但说实在，毕竟是两个工具，使用的时候肯定会有一些切换的成本。

最近，在逛GitHub突然发现了一款神器「PyXLL-Jupyter」，它可以完美将Jupyter Notebook嵌入到Excel中！是的，你没听错，使用它我们就可在Excel中运行Jupyter Notebook，调用Python函数，实现数据共享。

一、安装

首先，想要在Excel中运行Python代码，需要安装PyXLL插件。PyXLL可以将Python集成到Excel中，用Python替代VBA。

先用 pip 安装 PyXLL。

pip install pyxll

然后再用PyXLL独特的命令行工具安装Excel插件。

>> pyxll install

安装好了PyXLL在 Excel中的插件，下一步就是安装pyxll-jupyter软件包了。使用pip安装pyxll-jupyter软件包：

pip install pyxll-jupyter

安装完毕后，启动Excel，将在PyXLL选项卡中看到一个新的Jupyter按钮。

单击此按钮可在Excel工作簿的侧面板中打开Jupyter Notebook。该面板是Excel界面的一部分，可以通过拖放操作取消停靠或停靠在其他位置。

在Jupyter面板中，你可以选择一个现有的Notebook或创建一个新的Notebook。创建一个新的Notebook，选择新建按钮，然后选择Python 3。

二、使用方法

这样做有什么用处呢？

1、Excel和Python共享数据

比如，我们要将数据从Excel导入Python。

由于Excel和Python已经在同一进程中运行了，所以在Python中访问Excel数据以及在Python和Excel之间切换非常快。

更牛X的是，pyxll-jupyter还单独附带了一些IPython魔法函数，输入后一键即可完成同步。

%xl_get

将Python中的数据移到Excel，也是同理，非常简单。

无论是使用Python先加载数据集，再传输到Excel，还是其它形式，从Python复制数据到Excel非常容易。

%xl_set

当然，%xl_get和%xl_set都附带参数选项可以自定义导入导出规则。

2. 在Excel中使用Python绘图

PyXLL的另一大用处就是它集成了几乎所有主流的可视化包，因此我们可以在Excel中利用这些可视化包随意绘图，包括matplotlib、plotly、bokeh和altair等。

%xl_plot

同样，使用魔法函数％xl_plot在Excel中可以绘制任何的Python图。任何一个受支持的可视化包也可进行绘图然后传递图形对象到Excel中，比如上图中使用pandas的绘图效果就很好。

%xl_plot df.plot(kind='scatter')

3. 从Excel调用Python函数

使用Excel离不开函数，而当我们需要一些复杂功能时，自带函数未必能满足我们的需求。

通过PyXLL，我们可以直接在Excel中调用Python函数，并对其进行实时测试。这就避免了Excel和Jupyter之间的来回切换成本，有点像dataframe的apply用法，写个函数直接与Excel完美融合。

函数写好后，还可将其添加到PyXLL Python项目中。这样以后每次都可以复用实现相同功能，简直不要太香！

from pyxll import xl_func
@xl_func
def test_func(a, b, c):
    return (a * b) + c

比如，输入以上代码在Jupyter中运行后，Python函数将立即可被Excel工作簿调用。

不只是简单的函数，还可以将整个数据作为pandas的DataFrames传给函数，并返回任何的Python类型，比如numpy array、DataFrames，甚至还可以通过给@xl_func装饰器一个签名字符串来告诉PyXLL输出什么类型。例如，以下函数：

from pyxll import xl_func
# 装饰器签名告诉 PyXLL 如何转换函数参数和返回的值
@xl_func("dataframe df: dataframe<index=True>", auto_resize=True)
def df_describe(df):
    # df 是一个从数据集里创建的 pandas DataFrame 传递给函数
    desc = df.describe()
    # desc 是新的 DataFrame（PyXLL转换为一组值并返回给Excel所创建的）
    return desc

现在可以编写复杂的Python函数来进行数据转换和分析，但是可以协调在Excel中如何调用或排序这些函数。更改输入会导致调用函数，并且计算出的输出会实时更新，这与我们期望的一样。

4. 替代VBA

VBA脚本所需的功能函数，在Python中均有相同的API。这对于熟悉Python但不熟悉VBA的同学绝对是个好消息。

官网还给出了和VBA功能一样的API说明文档。

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

vba.html

Jupyter Notebook在Excel中运行，整个Excel对象都可用，所有操作就像在VBA编辑器中编写Excel脚本一模一样。

由于PyXLL在Excel进程内运行Python ，因此从Python调用Excel不会对性能造成任何影响。当然，也可以从外部Python进程调用Excel，但这通常要慢很多。在Excel中运行Jupyter Notebook，一切变得就不一样了！

使用PyXLL的xl_app函数获取Excel.Application对象，该对象等效于VBA中的Application对象。弄清楚如何使用Excel对象模型进行操作的一种好方法是记录VBA宏，然后将该宏转换为Python。

下图中尝试将当前选择单元格更改颜色。

三、总结

PyXLL将完美融合Python和Excel，实现了以下功能，为表格数据处理提升一个全新的高度。

• Excel和Python共享数据
• 在Excel中使用Python绘图
• 从Excel调用Python函数
• 替代VBA脚本

不得不说这个工具是真的香，喜爱Python的同学可以不用学习VBA了，Python脚本打天下。