Excel が次のレベルへ: 最新のアップデートでのシームレスな Python 統合
Excel での Python 入門
- 組み込み統合: 追加のダウンロードは必要ありません。ユーザーは、「式」セクションの下にある「Python の挿入」ボタンをクリックして、直接コーディングを開始できます。
- Anaconda を利用: Microsoft は Anaconda と提携して、ユーザーがプレミアム ライブラリと比類のないサポートに確実にアクセスできるようにします。
セキュリティとコラボレーション
- クラウド実行: Excel の Python スクリプトは Microsoft クラウド上で実行され、シームレスで安全なエクスペリエンスを提供します。
- エンタープライズ グレードのセキュリティ: M365 接続エクスペリエンスの一環として、ユーザーは自分のデータとプロセスがクラス最高のセキュリティ対策で強化されていることを安心できます。
- 共有と共同作成: 他の Excel ファイルと同様に、Python で拡張されたワークブックを共有できます。共同作業者は、Python スクリプトを簡単に更新して操作できます。
続きを読む: 人工知能のゲームチェンジャー: プレイするたびに、新しい冒険が始まります。
ベータテストと利用可能性
- 現在のフェーズ: 現在、この機能はパブリック プレビュー段階にあり、Microsoft 365 Insiders Beta チャネルのメンバーのみが利用できます。 Excel for Windows バージョン 16818。
-
今後の機能: Microsoft は、以下を通じてユーザー エクスペリエンスを向上させることを約束します。
- 構文の強調表示
- オートコンプリート
- エラーフィードバックの改善
- 包括的なドキュメント
- コストへの影響: プレビュー後、一部の機能にはライセンスが必要になる場合があります。詳細については、一般提供 (GA) が近づいたらお知らせします。
前例のない動きとして、Microsoft Excel は高く評価されている Python プログラミング言語を統合し、データ分析の新時代の到来を告げます。パブリック プレビューのリリースにより、その影響は非常に大きくなります。パワー ユーザーは Python コードを Excel に直接埋め込むことができるようになり、スプレッドシート ユーティリティとプログラミング機能の間のギャップを埋めることができます。
Excel と Python の最高の機能を組み合わせる
Microsoft のモダン ワーク担当ゼネラル マネージャーである Steffan Kinnestro 氏は、画期的な相乗効果について詳しく説明しました。「Python の強力なデータ視覚化および分析ライブラリと Excel の典型的な機能を組み合わせることで、ユーザーは Python のライブラリ ドリルを使用できるようになります。」データを徹底的に分析した後、Excel の数式、ピボット テーブル、グラフにシームレスに切り替えて、さらなる洞察を得ることができます。
可用性とライセンスの詳細
- 最初のロールアウト: 現時点では、この機能はベータ チャネルで Microsoft 365 Insiders に利用可能です。現在、この機能を利用できるのは Windows ユーザーに限定されています。
- 将来の拡張: 今後の段階では、この機能を他のプラットフォームにも拡張する予定です。
- サブスクリプションの詳細: Excel の Python はパブリック プレビューの Microsoft 365 サブスクリプションで利用可能になりますが、このプレビュー フェーズの後、一部の機能には有料ライセンスが必要になる可能性があることに注意してください。
データ視覚化機能の強化
Excel はデータ処理機能と視覚化機能で知られており、Python の視覚化ライブラリから大きなメリットを得ることができます。ユーザーは次のことができます:
- Python データに基づいて複雑な数式、ピボット テーブル、グラフを作成します。
- Matplotlib や Seaborn などの強力なチャート機能を組み合わせて、視覚的に魅力的なヒート マップの視覚化、バイオリン プロットなどを作成します。
Excel に Python 機能を導入するという Microsoft の動きには大きな期待が寄せられています。 Excel の分析機能と Python の多用途ライブラリを組み合わせることで、専門家がデータ分析を実行する方法に革命を起こすことができます。
Python と Excel の合併は、データ愛好家と専門家の両方にとって変革的な飛躍を表します。 Excel は Python の機能を活用するために進化し続けるため、ユーザーはより動的で洞察力に富んだ包括的なデータ分析エクスペリエンスを期待できるようになります。
以上がExcel が次のレベルへ: 最新のアップデートでのシームレスな Python 統合の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
