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大家好，这里是程序员晚枫。
之前给大家推荐了：Python处理Excel用哪个库？Pandas不是唯一选择
在做资料检索的过程中，我有了一个意外发现：微软的Excel，已经支持Python了？！
你的 Excel 其实藏着 Python 引擎，2025 年最值得学的办公技能
2025 年 3 月，微软宣布 Excel 内置 Python 功能全面开放，Windows、Mac 和网页版用户终于能直接在单元格中运行 Python 代码。
这不是简单的插件集成，而是将 Python 生态（如 pandas、matplotlib）直接嵌入 Excel，意味着你不用切换窗口就能用 Python 处理数据、生成图表，甚至跑机器学习模型。
但多数人还不知道：你的 Excel 可能已经支持这项功能。打开 Excel 看看「公式」选项卡是否有「插入 Python」按钮？如果没有，检查你的版本是否符合要求——这是解锁高效办公的第一道门槛。
先确认：你的 Excel 能跑 Python 吗？
微软对 Excel 中的 Python 支持有明确的版本限制，不同平台差异很大：
- Windows 用户：需 Office 365 企业版/商业版，当前频道（版本 2408+）或每月企业频道（版本 2408+）；家庭/个人版需通过预览体验计划开启。
- Mac 用户：需 Office 365 企业版/商业版，Current Channel（版本 16.96+）；家庭/个人版需加入 Beta 频道预览。
- 网页版用户：企业/商业版直接支持，家庭/个人版可预览，需登录微软账户。
如何检查版本？ 打开 Excel，按「文件 > 账户 > 关于 Excel」，查看版本号和频道。如果版本不支持，企业用户可联系 IT 部门升级，个人用户可在「文件 > 账户 > 加入预览体验计划」中切换到 Beta 频道（可能有稳定性风险）。
3 步启用 Excel 中的 Python，比安装插件还简单
第 1 步：插入 Python 公式
两种方式启动 Python 模式：
- 按钮启动：选中单元格，点击「公式」选项卡中的「插入 Python」按钮，单元格会显示绿色「PY」图标，编辑栏同步出现该图标。
- 手动输入：在单元格中直接输入
=PY(，Excel 会自动弹出函数提示，按 Tab 键确认后进入编辑模式。
注意：首次使用可能需要同意服务条款，并等待 Python 运行环境初始化（约 10 秒），后续使用会更快。
第 2 步：用 xl() 函数引用 Excel 数据
Excel 中的 Python 不能直接读取本地文件（如 pandas.read_excel 禁用），必须通过 xl() 函数引用工作表数据。语法规则如下：
- 引用单个单元格：
xl("A1") - 引用区域：
xl("B1:C4")（B1 到 C4 的矩形区域） - 引用表格：
xl("MyTable[#All]", headers=True)（MyTable 为表格名称，#All表示整个表格，headers=True保留表头）
示例：在单元格中输入 =PY(xl("A1") + xl("B1"))，即可计算 A1 和 B1 的和，结果直接显示在单元格中。
第 3 步：选择输出类型
编辑栏右侧有「Python 输出」菜单，支持两种结果类型：
- Excel 值：Python 计算结果转换为 Excel 原生格式（数字、文本、数组），可直接用于 Excel 公式、图表或条件格式。
- Python 对象：保留原始 Python 对象（如 DataFrame、列表），单元格显示「卡片图标」，点击可查看对象详情，适合后续 Python 计算（如用
df.groupby()进一步分析）。
建议：如果后续用 Excel 分析选「Excel 值」，如果继续用 Python 处理选「Python 对象」。
实战：用 Excel 内置 Python 做销售数据分析
假设你有一份销售数据表格（A1:D100，含「日期、产品、销售额、成本」列），目标是计算各产品利润率并生成趋势图。
步骤 1：导入数据（关键！必须用 Power Query）
由于 Excel 中的 Python 禁用本地文件读取，需先通过 Power Query 导入数据：
- 点击「数据 > 获取和转换数据 > 从文件 > 从 Excel 工作簿」，选择你的数据文件。
- 在 Power Query 编辑器中加载数据，点击「关闭并上载」，数据会显示在新工作表中（假设表名为「销售数据」）。
步骤 2：用 Python 计算利润率
在目标单元格输入公式：
=PY(
df = xl("销售数据[#All]", headers=True);
df["利润率"] = (df["销售额"] - df["成本"]) / df["销售额"];
df[["产品", "利润率"]]
)
- 解析：
xl("销售数据[#All]", headers=True)将表格导入为 DataFrame； - 新增「利润率」列，计算 (销售额-成本)/销售额；
- 返回「产品」和「利润率」列，输出类型选「Excel 值」。
结果：单元格会扩展为数组，显示产品名称和对应利润率，可直接用于 Excel 排序或筛选。
步骤 3：生成动态图表
- 选中 Python 输出的利润率数据，点击「插入 > 图表 > 柱状图」。
- 右键图表 >「选择数据」，确保数据源包含 Python 输出的数组区域。
- 当原始销售数据更新时，按 F9 刷新 Python 计算，图表会自动同步更新。
避坑指南：90% 的人会遇到的 3 类错误
1. #PYTHON! 错误
- 原因：Python 代码语法错误（如括号缺失、变量未定义）或数据类型不匹配（如字符串减数字）。
- 解决：点击单元格旁的错误图标，选择「编辑 Python」，在编辑栏中检查代码，确保引用的单元格区域存在且格式正确。
2. #BUSY! 错误
- 原因：Python 计算超时（如处理 10 万行数据）或资源占用过高。
- 解决：按 Esc 中断计算，简化代码（如分块处理数据），或切换到「手动计算」模式（「公式 > 计算选项 > 手动计算」），按需按 F9 刷新。
3. 无法启用 Python 功能
- 原因：版本不符或管理员禁用。
- 解决：确认 Excel 版本和频道（参考前文），企业用户联系 IT 部门检查组策略，个人用户尝试重装 Office 365。
为什么说这是 Excel 史上最颠覆的更新？
过去处理 Excel 数据，你可能需要在 Excel 和 Python 之间反复切换：用 Excel 整理数据，导出为 CSV，再用 Python 分析，最后将结果复制回 Excel。现在，整个流程能在 Excel 中闭环：
- 数据导入：Power Query 替代
pandas.read_excel，直接对接数据库、网页数据或本地文件。 - 分析计算：单元格中写 Python 代码，调用 pandas、numpy 等库，无需安装环境。
- 结果呈现：Python 输出直接转为 Excel 值，无缝对接图表、透视表等功能。
微软官方数据显示，该功能能将数据分析流程耗时减少 60%，尤其适合财务、市场等需要频繁处理表格数据的岗位。未来，随着 AI 功能的整合（如用 Copilot 自动生成 Python 代码），Excel 可能不再只是「电子表格」，而是变成集数据处理、编程、可视化于一体的综合平台。
现在就打开你的 Excel 试试吧——下一个效率革命，可能就藏在你每天使用的软件里。
（如果在使用中遇到问题，可通过 Excel 「帮助 > 反馈」提交，微软会优先处理高频问题。）
参考文档
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