Excel 中的 Python 目前为预览版，可能会根据反馈进行更改。 若要使用此功能，请加入 Microsoft 365 预览体验计划 ，然后选择当前频道 (预览版) 预览体验成员级别。 

此功能将逐步推广给在 Windows 上运行 Current Channel (Preview) 的企业、企业、教育版和家庭和个人用户。它首先推出到 Excel for Windows，从版本 2406 (内部版本 17726.20016) 开始，然后在以后推出到其他平台。有关更多可用性信息，请参阅 Excel 中的 Python 可用性 。

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不熟悉 Excel 中的 Python？ 从 Excel 中的 Python 简介 和 Excel 中的 Python 入门开始。

Excel 中的 Python 附带 Anaconda 提供的一组核心 Python 库。 本文介绍如何使用 Python 库（如 seaborn和 matplotlib）创建绘图和图表。 若要详细了解 Excel 中 Python 提供的开源库，请参阅 Excel 中的开源库和 Python。 

本文中的示例使用 Iris 花数据集。 下载此示例工作簿，并遵循以下文章： python-in-excel-iris-dataset.xlsx。 

此示例演示如何创建鸢尾花数据集的对图可视化效果。 对图是绘图和图表的矩阵，用于比较数据集中每个变量之间的关系。 在这种情况下，鸢尾花数据集包含四列数值数据： sepal_length、 sepal_width、 petal_length和 petal_width。 

Excel 中的 Python 使用 seaborn库创建可视化效果。 使用以下导入语句在 Excel 中自动导入用于 Python 的 seaborn库，以便使用别名 sns 引用它。  

import seaborn as sns 

若要使用 seaborn 库创建鸢尾花数据集的对图，请执行以下步骤：

在 Excel 中的 Python 单元格中输入以下代码片段。 代码片段将配对图存储为名为 pairplot 的变量。  它使用 seaborn 库别名 sns 和 seaborn 函数 对plot 创建对图。 

pairplot = sns.pairplot(xl("Table1[#All]", headers=True)) 作为 pairplot 函数的参数，代码片段使用自定义 Python 函数 xl () 并引用工作表中的第一个表 Table1。 它包括整个表内容 (为 [#All]) ，并指出表包含标题行 (标头= True) 。 在此示例中，工作表中的 Table1 包含 Iris 数据集。

注意: 如果遇到任何错误，请参阅 排查 Excel 中的 Python 错误 ，了解详细信息。 

提交 Python 公式后，Excel 中的 Python 将在图像对象中返回对图可视化效果。 选择图像对象单元格中的卡片图标以查看可视化效果的预览。

将可视化效果保留为 Image 对象，以继续使用它进行 Python 计算。 将图像提取到 Excel 网格以调整其大小并更详细地查看每个绘图。 若要将图像提取到网格中，请右键单击或 Ctrl+单击包含图像对象的单元格，然后从菜单中选择“ 在单元格上显示绘图”。

有关提取图像对象的其他信息，请参阅本文中的 将图像对象提取到 Excel 网格 一文部分。

此示例介绍如何使用鸢尾花样本数据集创建散点图。 散点图显示数据集中两个数值变量之间的关系。 该示例创建类似于以下屏幕截图的散点图，比较 了sepal_width 值和 sepal_length 值。

Excel 中的 Python 使用 Matplotlib开源库创建可视化效果。 Matplotlib库会自动在 Excel 中使用以下 import 语句为 Python 导入，以便将其引用为 plt。  

import matplotlib.pyplot as plt 

若要使用 Matplotlib 库创建鸢尾花数据集的散点图，请执行以下步骤：

在 Excel 中的 Python 单元格中，使用 matplotlib 散点函数并输入 Iris 数据集的sepal_length 和 sepal_width 列作为参数。 在此示例中，工作表中的 Table1 包含 Iris 数据集。

plt.scatter(xl("Table1[sepal_length]"), xl("Table1[sepal_width]"))

向散点图添加标签和标题。  

# Label the x and y axes of the plot. plt.xlabel('sepal_length') plt.ylabel('sepal_width')   # Add a title to the plot.  plt.title('Sepal length and width analysis')

注意: 可以将此代码片段作为附加代码行添加到上一步中的 Python 公式之后，在同一 Excel 单元格中，也可以在工作簿的 Excel 单元格中的新 Python 中输入它。 如果选择在新单元格中输入它，请确保遵循行主计算顺序规则，并在第一个单元格之后输入它。

提交 Python 公式后，Excel 中的 Python 会将散点图可视化效果作为图像对象返回。 选择图像对象单元格中的卡片图标以查看可视化效果的预览。 

注意: 如果遇到任何错误，请参阅 排查 Excel 中的 Python 错误 ，了解详细信息。  

将可视化对象保留为图像对象，以继续使用它进行 Python 计算。 将图像提取到 Excel 网格以调整其大小并更详细地查看绘图。 若要将图像提取到网格中，请右键单击或 Ctrl+单击包含图像对象的单元格，然后从菜单中选择“ 在单元格上显示绘图”。

有关提取图像对象的其他信息，请参阅本文中的 将图像对象提取到 Excel 网格 一文部分。

如本文中的示例所示，seaborn 和 Matplotlib 等 Python 库可以将数据可视化效果返回到 Excel 单元格。 默认情况下，Excel 中的 Python 将这些可视化效果作为图像对象返回。 

选择图像对象单元格中的卡片图标以查看可视化效果的预览。

可通过两种方法将图像提取到 Excel 网格：在单元格上以绘图形式显示图像或在单元格内显示图像。

按照以下步骤将图像显示为单元格上的绘图。

右键单击或 Ctrl+单击包含图像对象的单元格，然后从 (菜单中选择“ 在单元格上显示绘图”，或使用键盘快捷方式 Ctrl+Alt+Shift+C) 。 这会创建一个图像副本，该副本浮动在 Excel 网格上，并且可以轻松调整大小。 原始图像对象保留在原始单元格中。

选择并拖动绘图图像以在工作表中移动它。 选择并拖动图像的角落和两侧的节点，以调整其大小。

按照以下步骤在单元格中显示图像。

以 Excel 值的形式返回图像对象。 选择图像对象单元格，转到编辑栏中的“Python 输出”菜单，然后选择“ Excel 值”。  

绘图图像现在显示在单元格中。

提示: 若要在 Python 对象和 Excel 值之间切换 Python 公式结果，请使用键盘快捷方式 Ctrl+Alt+Shift+M。 若要了解键盘快捷方式的详细信息，请参阅 Excel 中的 Python 键盘快捷方式。

绘图图像的大小取决于单元格的大小。 通过增加单元格的大小或 合并单元格来增加图像的大小。

现在，你已了解如何在 Excel 绘图和图表中使用示例数据集创建 Python，请在 Excel 工作簿中输入自己的数据并创建自定义可视化效果。  

若要导入外部数据以在 Excel 中与 Python 配合使用，请使用 Power Query。 若要了解详细信息，请参阅 使用 Power Query 在 Excel 中导入 Python 数据。

开源库和 Excel 中的 Python

使用 Power Query 在 Excel 中导入 Python 数据

Excel 中的 Python 数据帧