PY関数（Pythonコードをセル内で実行）
PY関数は、PythonコードをExcelのセル内で実行できる関数です。
「Python in Excel」と呼ばれたりしています。
PY関数は、セキュリティで保護されたMicrosoft CloudランタイムでPythonコードを実行し、結果をPythonオブジェクトまたはExcel値として返します。
PY関数の構文
=PY(python_code,return_type)
PY関数は他のExcel関数では使用できません。
PY関数はFORMULATEXT関数によって表示できます。
return_type
| 引数 | 説明 |
| python_code | 必須 セキュリティで保護された Microsoft Cloud ランタイムで実行する Python コード。 静的テキストである必要があります。 |
| return_type | 必須 目的の戻り値の型を指定します。 0 は Excel 値を示します。 1 は Python オブジェクトを示します。 |
PY関数は他のExcel関数では使用できません。
PY関数はFORMULATEXT関数によって表示できます。
セルにPY関数を手動入力していく時点では指定することが出来ないようです。
（方法があるかもしれませんが、現時点で筆者には分かりません）
関数を入れ終わった後で、
この ひし形のアイコンをクリックして、
・Python オブジェクト
・Excel の値
これらを選択できます。
Python オブジェクト → return_type=1
Excel の値 → return_type=0
（方法があるかもしれませんが、現時点で筆者には分かりません）
関数を入れ終わった後で、
・Python オブジェクト
・Excel の値
これらを選択できます。
Python オブジェクト → return_type=1
Excel の値 → return_type=0
Excel 参照
Pythonコードでは、xl()関数（カスタム Python 関数） を使用してExcelの値を参照します。
xl()関数では、以下の参照がサポートされています。
・範囲
・名前
・テーブル
・接続のPower Query
xl() 関数では、省略可能な headers 引数がサポートされています。
headers 引数は、最初の行にヘッダーがあるかどうかを指定します。
xl()関数では、以下の参照がサポートされています。
・範囲
・名前
・テーブル
・接続のPower Query
xl() 関数では、省略可能な headers 引数がサポートされています。
headers 引数は、最初の行にヘッダーがあるかどうかを指定します。
PY関数の使い方
「=py」と入力します。
青字反転「PY」をダブルクリック、または「Tab」キーで、
Pythonコードは長くなりますので適宜改行を入れることが多くなります。
数式バーは適当な高さに調節するようにしてください。
数式バーは適当な高さに調節するようにしてください。
数式バーでPythonコードを入力していきます。
Pythonコードを入れ終わったら、
Ctrl+Enter
でコミット（確定）させます。
Enterだけでは、数式内で数式が改行されるだけです。
このように、セルには「#BUSY!」の表示が少しの間表示されます。
この間に、クラウドに送られて実行されます。
結構時間がかかるのがわかると思います。
従って、あまりむやみに使うものではないという事を理解してほしいと思います。
クラウドから値が返されるとセルに表示されます。
インジケーターをクリックすると、
さらに、セル内のひし形アイコンをクリックしても、
ただし、これらを使う事はあまりないと思いうので説明は省略します。
数式バーの左のひし形アイコンをクリックすると、
現在は「Python オブジェクト」がセルに表示されていることなります。
「Excel の値」を選択すると、
セル内の表示からひし形アイコンが消えました。
「ひし形アイコン」はオブジェクトを表しているという事を覚えておけば良いでしょう。
A1は「Python オブジェクト」、A2は「Excel の値」、それぞれの数式を確認すると、
B列にはFORMULATEXT関数を入れてあります。
最初に説明したPY関数の構文
=PY(python_code,return_type)
このreturn_typeがこれで確認できます。
これ以降の説明の数式では、
=PY("Pythonコード",0)
Pythonコード
この2つの形式を適宜使い分けていますので、セルに入れて確かめる場合はPythonコードの部分だけを入れてください。
Ctrl+Enter
でコミット（確定）させます。
Enterだけでは、数式内で数式が改行されるだけです。
この間に、クラウドに送られて実行されます。
結構時間がかかるのがわかると思います。
従って、あまりむやみに使うものではないという事を理解してほしいと思います。
クラウドから値が返されるとセルに表示されます。
数式バーの左のひし形アイコンをクリックすると、
「Excel の値」を選択すると、
「ひし形アイコン」はオブジェクトを表しているという事を覚えておけば良いでしょう。
B列にはFORMULATEXT関数を入れてあります。
=PY(python_code,return_type)
このreturn_typeがこれで確認できます。
これ以降の説明の数式では、
=PY("Pythonコード",0)
Pythonコード
この2つの形式を適宜使い分けていますので、セルに入れて確かめる場合はPythonコードの部分だけを入れてください。
PY関数のエラー
Pythonコードがエラーの場合は、
「#PYTHON!」のエラー表示となります。
「#PYTHON!」のエラー表示となります。
「Excel Labs」アドイン
よりPythonコードを入力しやすくするツールとして「Python Editor」があります。
「Python Editor」は現在、実験的な機能を集めたアドイン「Excel Labs」の一部として提供されています。
「Excel Labs」はExcelへの追加を検討している新機能をテストするための「Excel」用「Office アドイン」です。
「Python Editor」は現在、実験的な機能を集めたアドイン「Excel Labs」の一部として提供されています。
「Excel Labs」はExcelへの追加を検討している新機能をテストするための「Excel」用「Office アドイン」です。
インストール
「ホーム」タブの一番右に「アドイン」アイコンがあります。
いくつかリストにでてきますが、ここにないので「+アドインを取得」
「Excel Labs」で検索します。
「Excel Labs, a Microsoft Garage project」
これを「追加」します。
リボンに「Excel Labs」のアイコンが追加されます。
下にスクロールすると、「Python editor」があります。
これを「追加」します。
使い方
使う場合の手順は様々ですが、
「Python editor」の「Open」を押すことで入力画面になります。
「Add Python cell in A1」
このA1は現在の選択セルになります。
Pythonコードを入れていきます。
「Ctrl+Enter」または上記アイコンをクリックします。
これでA1セルにPY関数が入ります。
「Python editor」の「Open」を押すことで入力画面になります。
このA1は現在の選択セルになります。
これでA1セルにPY関数が入ります。
Python サンプルを試す
Pythonのサンプルがありますので、それを使って説明します。
Microsoft Search（Alt+Q）
「Python サンプルを試す」
「サンプルの挿入」で、サンプルデータとPY関数が一式挿入されます。
以下の5つのサンプルがあります。
pandas で説明する
散布図を作成する
相関マトリックスを作成する
ペア プロットを作成する
線形回帰を生成する
この下では、最初の2つだけ例示します。
Microsoft Search（Alt+Q）
pandas で説明する
散布図を作成する
相関マトリックスを作成する
ペア プロットを作成する
線形回帰を生成する
この下では、最初の2つだけ例示します。
pandas で説明
「pandas で説明」の「サンプルの挿入」をします。
G1=PY("sample_df = xl(""IrisDataSet2[#すべて]"", headers=True)",1)
G4=PY("sample_df.describe()",0)
※Pythonコード部分だけを抜き出す場合は、""を"に置き換えてください。
IrisDataSet2 これが入力データのテーブル名です。
G1ではpandasから返されたPythonオブジェクトをセルに出力しています。
そのPythonオブジェクトの名前が「sample_df」です。
このPythonオブジェクトの参照は、セル参照でも構いません。
G4セルはG1セルの参照で数式を書くこともできますので、以下でも同じです。
xl("G2").describe()
そもそもがG1セルで一旦Pythonオブジェクトを経由する必要もありません。
xl("IrisDataSet2[#すべて]", headers=True).describe()
このように直接記述できます。
ただし、従来の数式でも同様ですが、
同じ数式が何度も使われるのであれば、その部分を別のセルで計算しておいた方がより効率的です。
loc、iloc、これらで特定の要素のみ抽出することが出来ます。
sample_df.describe().loc['max']
sample_df.describe().loc['max'][2]
sample_df.describe().iloc[7,2]
G4=PY("sample_df.describe()",0)
※Pythonコード部分だけを抜き出す場合は、""を"に置き換えてください。
G1ではpandasから返されたPythonオブジェクトをセルに出力しています。
そのPythonオブジェクトの名前が「sample_df」です。
このPythonオブジェクトの参照は、セル参照でも構いません。
G4セルはG1セルの参照で数式を書くこともできますので、以下でも同じです。
ただし、従来の数式でも同様ですが、
同じ数式が何度も使われるのであれば、その部分を別のセルで計算しておいた方がより効率的です。
pandasの公式ページ
DataFrame
DataFrame.describe
DataFrameのメソッドがdescribeです。
各列ごとに件数、最大値、最小値、平均値、標準偏差等々の要約統計量を取得できる。
データの概要を把握するのに便利なメソッドになります。
詳細は以下を参照してください。
pandas.DataFrame.describe
各列ごとに件数、最大値、最小値、平均値、標準偏差等々の要約統計量を取得できる。
データの概要を把握するのに便利なメソッドになります。
詳細は以下を参照してください。
pandas.DataFrame.describe
loc、iloc
散布図を作成する
「散布図を作成する」の「サンプルの挿入」します。
G2セルの数式
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(xl("IrisDataSet7[sepal_length]"), xl("IrisDataSet7[sepal_width]"))
plt.xlabel('sepal_length')
plt.ylabel('sepal_width')
plt.title('Sepal length and width analysis')
plt.scatter(xl("IrisDataSet7[sepal_length]"), xl("IrisDataSet7[sepal_width]"))
plt.xlabel('sepal_length')
plt.ylabel('sepal_width')
plt.title('Sepal length and width analysis')
import
以下を参照してください。
第19回.import文（パッケージ・モジュールのインポート）｜Python入門
実はこの下のセクションで説明していますが、
import matplotlib.pyplot as plt
これは、既定で使用できます。
従って、先のコードはimportの行を消しても正しく動作します。
第19回.import文（パッケージ・モジュールのインポート）｜Python入門
・Pythonの用語 ・import文の構文 ・標準ライブラリのインポート ・自作モジュールのインポート
実はこの下のセクションで説明していますが、
import matplotlib.pyplot as plt
これは、既定で使用できます。
従って、先のコードはimportの行を消しても正しく動作します。
以下は公式ドキュメントのページです。
Matplotlib: Visualization with Python
膨大な量があります。
使いたいと思ったときに他で調べて、詳しい公式ドキュメントを見る必要が出て来たら読んでみると良いと思います。
Matplotlib: Visualization with Python
膨大な量があります。
使いたいと思ったときに他で調べて、詳しい公式ドキュメントを見る必要が出て来たら読んでみると良いと思います。
Pythonの文法
Pythonの文法等については以下を参照してください。
ただし、Excelではライブラリを使うだけで、Python自体の記述をすることは少ないと思われます。
したがって、ExcelでPY関数を使う目的でのPython学習は効率が悪いので、この点は承知おきください。
Python入門
ただし、Excelではライブラリを使うだけで、Python自体の記述をすることは少ないと思われます。
したがって、ExcelでPY関数を使う目的でのPython学習は効率が悪いので、この点は承知おきください。
Python入門
・Pythonとは ・Pythonの特徴 ・PEPとは ・Python入門の目次 ・参考書籍
PY関数で使えるライブラリ
Excel ライブラリのコア Python
次のオープン ソース ライブラリは、既定で Excel in Python で使用できます。
Matplotlib： import matplotlib.pyplot as plt
NumPy：import numpy as np
pandas：import pandas as pd
seaborn：import seaborn as sns
statsmodels：import statsmodels as sm
Matplotlib： import matplotlib.pyplot as plt
NumPy：import numpy as np
pandas：import pandas as pd
seaborn：import seaborn as sns
statsmodels：import statsmodels as sm
推奨ライブラリの一覧
| ライブラリ | 説明 |
| Astropy | 天文学用の Python ライブラリ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| beautifulsoup4 | 画面スクレイピング用に設計された Python ライブラリ。 ライセンス: MIT。 |
| imbalanced-learn | 再サンプリング手法を提供することで分類の問題に対処するのに役立ちます。 scikit-learn に依存しています。 ライセンス: MIT。 |
| IPython | 対話型コンピューティング用のライブラリ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| Gensim | トピック モデリングと自然言語処理ライブラリ。 ライセンス: LGPL-2.1。 |
| Matplotlib | Python でパブリケーション品質のグラフと図形を作成します。 ライセンス: PSF。 |
| NetworkX | 複雑なネットワークを作成および操作するための Python パッケージ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| NumPy | 数値、文字列、レコード、およびオブジェクトの配列処理を提供します。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| pandas | データ構造とデータ分析ツールを提供します。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| Pillow | さまざまなイメージ ファイル形式を開き、操作し、保存するためのサポートを追加します。 ライセンス: PIL。 |
| PyTables | Python、HDF5ライブラリ、NumPyライブラリをまとめ、大量のデータを処理します。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| PyTorch | GPU と CPU を使用したディープ ラーニング用に最適化されたテンソル ライブラリ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| PyWavelets | ウェーブレットはライブラリを変換します。 ライセンス: MIT。 |
| scikit-learn | 機械学習とデータ マイニング用の Python モジュールのセット。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| SciPy | Python 用の科学ライブラリ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| seaborn | 統計データ視覚化ライブラリ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| snowballstemmer | Python 用のアルゴリズム ライブラリ コレクション。 ライセンス: BSD-2-Clause。 |
| statsmodels | SciPyライブラリで使用するための統計計算とモデル。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| SymPy | シンボリック数学用の Python ライブラリ。 ライセンス: BSD-3-Clause。 |
| tabulate | テーブルを作成および書式設定するためのライブラリ。 ライセンス: MIT。 |
上記以外にも200以上のライブラリが使えるようです。
もともとPythonを使っていた人にはとても便利だと思います。
逆に言えば、Pythonを使ったことのない人が、これらのライブラリから目的のライブラリを探して使うのは、かなり困難かもしれません。
もともとPythonを使っていた人にはとても便利だと思います。
逆に言えば、Pythonを使ったことのない人が、これらのライブラリから目的のライブラリを探して使うのは、かなり困難かもしれません。
Microsoft Support PY関数
Microsoft Support Excel での Python の概要
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