PYTHON no Excel: Aprenda deixar o Excel mais PODEROSO!

Aprenderemos uma novidade super legal que a Microsoft está trazendo para o Excel, a integração nativa com Python. Isso mesmo, você entendeu corretamente.

Dessa forma, você potencializará ainda mais as funcionalidades do Excel, realizando análises incríveis com o auxílio dessa poderosa linguagem de programação, utilizada para diversas atividades, incluindo a análise de dados.

Além de possibilitar a realização de vários cálculos no Excel, essa integração também permitirá a criação de diversos modelos de gráficos realmente incríveis, que atualmente não estão disponíveis na ferramenta da Microsoft, mas que agora poderão ser incorporados através do Python.

PYTHON no Excel: Aprenda deixar o Excel mais PODEROSO!

Primeiramente, note através da imagem abaixo que temos uma tabela bem simples, confira:

Trabalharemos então com as funcionalidades do Python, em cima dos dados desta mesma tabela.

DATAFRAME

DataFrame no Python é uma estrutura de dados bidimensional amplamente utilizada na biblioteca pandas.

O pandas é uma biblioteca de análise de dados muito popular que oferece ferramentas para manipular e analisar dados eficientemente.

Além disso, um DataFrame é uma maneira de organizar dados em uma tabela com linhas e colunas, semelhante a uma planilha ou uma tabela de banco de dados.

Sendo assim, as principais características de um DataFrame no pandas são:

Estrutura Tabular: Os dados são organizados em uma estrutura tabular, onde cada coluna representa uma variável e cada linha representa uma observação.
Rotulagem de Coluna e Índice: Os DataFrames têm rótulos para colunas e índices, o que facilita a identificação e a recuperação de dados.
Flexibilidade: Os DataFrames podem conter diferentes tipos de dados em cada coluna, como números inteiros, números de ponto flutuante, strings e datas.
Operações de Dados: É possível realizar uma ampla variedade de operações em DataFrames, como filtragem, agregação, ordenação, junção e transformação de dados.
Integração com Outras Bibliotecas: Os DataFrames do pandas podem ser facilmente integrados com outras bibliotecas populares de análise de dados, como NumPy, Matplotlib e scikit-learn.

No entanto, para utilizar esse tipo de ferramenta no Excel, clique em cima de uma célula vazia, entre na guia Fórmulas >> Inserir Python no Excel:

Em seguida, selecione todos os dados da tabela e pressione as teclas CTRL + ENTER:

Logo depois que o DataFrame estiver na célula, do lado esquerdo da barra de fórmulas do Excel, clique na seta e selecione “Valor do Excel”:

E os dados serão despejados:

Outro ponto bem interessante do DataFrame, é clicar no ícone de opções do campo:

Dentro dessa lista acima, podemos escolher diversos tipos de agrupamento dos dados da tabela.

Clicando em cima da opção “ArrayPreview”, nossos dados serão agrupados dessa forma:

Função ninja.describe()

Bem, mais umas das opções da linguagem Python é a função ninja.describe:

Pois, ao informar a função, pressione então simultaneamente as teclas CTRL + ENTER, e depois clique na opção “Valor do Excel”:

Veja o resultado:

Criando Gráfico com Algumas Informações da Tabela

Inicialmente, note que com as funcionalidades do Python, também conseguimos criar resumos das nossas tabelas e armazená-las num gráfico.

Na barra de fórmulas do Excel, informe o seguinte código:

Pressione as teclas CTRL + ENTER e clique em cima desse ícone que surgirá:

E um gráfico será posicionado em forma de objeto:

Além de tudo, você também pode mover livremente esse gráfico em sua planilha, e assim posicioná-lo onde for necessário.

E para finalizar, esses são alguns recursos da linguagem Python no Excel, onde podemos criar diversas análises de dados e também gerar gráficos. Deixe seu comentário se deseja mais conteúdos de Phyton aqui no blog.

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Por fim, deixe seu comentário sobre se gostou deste post tutorial e se você irá usar essas técnicas em suas planilhas de Excel. E você também pode enviar a sua sugestão para os próximos posts. Até breve!