Nếu bạn dành nhiều thời gian làm việc với các con số, chắc hẳn bạn đã thử nhiều ứng dụng và chương trình để xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, không thể phủ nhận rằng Microsoft Excel vẫn là “vị vua” không thể tranh cãi trong lĩnh vực bảng tính. Sự bá chủ này đến từ nhiều yếu tố, bao gồm khả năng hỗ trợ đa nền tảng, ứng dụng di động tiện lợi, các mẫu tích hợp sẵn, và những tính năng mạnh mẽ cho phép bạn tạo dashboard, so sánh cơ sở dữ liệu, v.v. Excel cũng hỗ trợ tích hợp với các ngôn ngữ lập trình, cho phép bạn sử dụng Python để nâng cao hơn nữa khả năng của nó. Dù điều này đã là một lợi ích lớn cho người dùng chuyên sâu, gần đây chúng tôi đã khám phá ra một tích hợp khác đưa việc làm việc trong Excel lên một tầm cao mới: một tiện ích mở rộng của Jupyter có thể đơn giản hóa quy trình làm việc và giúp bạn tiết kiệm đáng kể thời gian cũng như công sức.
Đối với những ai chưa biết, Jupyter Notebook là một môi trường phát triển dựa trên web cho phép các lập trình viên sắp xếp và cấu hình quy trình làm việc của họ. Tiện ích mở rộng này liên kết Jupyter Notebook với Microsoft Excel một cách liền mạch, mở ra vô số khả năng cho việc xử lý dữ liệu trong Excel. Cho dù bạn thực hiện các phép tính đơn giản, chuẩn bị bảng cân đối kế toán hay phân tích tài chính cho doanh nghiệp, đây chính là lý do bạn hoàn toàn cần thêm Jupyter Notebook vào quy trình làm việc với Excel ngay lập tức.
PyXLL-Jupyter Là Gì?
Khác Biệt Với Python Tích Hợp Sẵn Trong Excel Như Thế Nào?
Một số bạn có thể đã biết rằng Excel có thể chạy Python trực tiếp. Tuy nhiên, tính năng này phụ thuộc vào môi trường Anaconda dựa trên đám mây để thực thi mã. Ngược lại, PyXLL-Jupyter hoạt động cục bộ, ngay trên thiết bị của bạn. Điều này mang lại cho bạn toàn quyền kiểm soát môi trường Python và dữ liệu của mình. Kết quả là mã của bạn thực thi nhanh hơn mà không có độ trễ, không phụ thuộc vào internet, và quyền riêng tư của bạn được đảm bảo, vì không có dữ liệu nào được gửi đến máy chủ đám mây.
Ngoài những điểm này, còn có một số lợi ích liên quan đến quy trình làm việc khác khiến tiện ích mở rộng này đáng để sở hữu. Chẳng hạn, PyXLL-Jupyter có thể tích hợp dữ liệu từ sổ làm việc Excel của bạn vào Jupyter Notebook chỉ bằng một lệnh duy nhất. Điều này giúp bạn phân tích các tập dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng. Hơn nữa, PyXLL-Jupyter cũng cung cấp khả năng trực quan hóa tốt hơn ở những nơi mà biểu đồ và đồ thị gốc của Excel còn hạn chế. Tiếp theo, có khả năng tạo các hàm tùy chỉnh mà bạn có thể sử dụng như các công thức trong Excel, hiển thị kết quả theo thời gian thực khi thử nghiệm mã, và tính linh hoạt trong các trường hợp sử dụng, khiến nó phù hợp cho mọi thứ từ dự báo tài chính đến xây dựng dashboard tương tác.
Để cài đặt tiện ích mở rộng PyXLL-Jupyter, bạn chỉ cần chạy các lệnh sau trong cửa sổ Terminal hoặc PowerShell (đảm bảo Python đã được cài đặt trên máy của bạn):
pip install pyxll
pip install pyxll-jupyter
pyxll installSau khi cài đặt thành công, hãy mở Excel và bạn sẽ thấy một tab mới trên thanh công cụ ở phía trên mang tên “PyXLL”.
Cách cài đặt PyXLL-Jupyter để tích hợp Python vào Excel
Các Trường Hợp Sử Dụng Hiệu Quả Của PyXLL-Jupyter
Nâng Cao Hiệu Suất Công Việc Với Dữ Liệu Lớn
Sau khi mọi thứ đã chạy ổn định, hãy chuyển sang tab PyXLL trong Excel để truy cập tất cả các tùy chọn khác nhau. Khi bạn nhấp vào “Jupyter”, nó sẽ khởi chạy một notebook ngay trong Excel, nơi bạn có thể nhập các chương trình để thực thi trực tiếp trên bảng tính. Ứng dụng tốt nhất của tính năng này là trích xuất dữ liệu từ bảng tính và sử dụng các chương trình để làm cho công việc của bạn dễ dàng hơn. Ví dụ, bạn có một bảng với một số dữ liệu và muốn tính toán trung bình, trung vị hoặc các thước đo thống kê khác từ nó, đồng thời tạo biểu đồ để trực quan hóa dữ liệu. Trong những trường hợp như vậy, tất cả những gì bạn phải làm là chọn dữ liệu trong Excel và viết các script Python trong Jupyter Notebook để thực hiện chức năng liên quan.
Sau khi chọn dữ liệu, bạn có thể sử dụng lệnh sau để nhập dữ liệu vào Jupyter:
%xl_getBạn có thể thực hiện các hành động khác nhau sau khi đã có dữ liệu. Ví dụ, giả sử bạn có một bảng gồm các sản phẩm và doanh thu tương ứng. Sử dụng mã sau, bạn có thể tạo biểu đồ cột và phân tích dữ liệu:
%xl_get
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(xl_get)
df.groupby('Product')['Revenue'].sum().plot(kind='bar', title='Product Revenue')Tương tự, bạn có thể tiến thêm một bước nữa và tạo một dashboard tài chính cho từng quý bằng mã sau:
%xl_get
import pandas as pd
import plotly.express as px
df = pd.DataFrame(xl_get)
fig = px.bar(df, x='Quarter', y='Revenue', color='Product', title='Sales by Quarter')
fig.show()Thư viện NLTK của Python cũng giúp bạn phân tích phản hồi của khách hàng, điều này rất hữu ích nếu bạn làm việc trong bộ phận bán hàng. Sử dụng mã sau với dữ liệu liên quan:
%xl_get
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
import pandas as pd
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
df = pd.DataFrame(xl_get)
df['Sentiment'] = df['Feedback'].apply(lambda x: sia.polarity_scores(x)['compound'])
%xl_set dfKhả năng ứng dụng là vô tận. Bạn có thể khám phá nhiều cách khác nhau để sử dụng Python để trích xuất thông tin giá trị từ dữ liệu của mình.
Tận Dụng Tối Đa Sức Mạnh Của Excel
Các nhà phân tích dữ liệu, kế toán, và thậm chí cả sinh viên thường xuyên sử dụng Excel chắc chắn sẽ được hưởng lợi từ việc tích hợp PyXLL-Jupyter với Excel. Nó giúp đơn giản hóa quy trình làm việc về lâu dài bằng cách cho phép bạn thực thi các lệnh Python một cách nhanh chóng và ít ma sát hơn. Ưu điểm lớn nhất mà nó mang lại là chạy cục bộ trên máy của bạn, vì vậy không có sự phụ thuộc vào internet. Bằng cách này, bạn có thể tiếp tục xử lý các con số trong khi toàn bộ dữ liệu vẫn ngoại tuyến, và bạn thậm chí không phải lo lắng về kết nối chập chờn.
Tóm lại, PyXLL-Jupyter không chỉ là một tiện ích mở rộng; nó là một cầu nối mạnh mẽ đưa khả năng phân tích và xử lý dữ liệu của Python vào môi trường quen thuộc của Excel, giúp tối ưu hóa hiệu suất và mở ra những cánh cửa mới cho các tác vụ phức tạp. Với khả năng chạy cục bộ, tốc độ vượt trội và sự đảm bảo về quyền riêng tư dữ liệu, PyXLL-Jupyter chính là công cụ không thể thiếu cho bất kỳ ai muốn nâng tầm kỹ năng sử dụng Excel và Python của mình.
Hãy trải nghiệm PyXLL-Jupyter ngay hôm nay để cách mạng hóa quy trình làm việc của bạn với Excel. Bạn có bất kỳ kinh nghiệm hay ý tưởng nào về việc sử dụng Python trong Excel không? Hãy chia sẻ trong phần bình luận bên dưới!
