微软 Excel 正式集成原生 Python 支持，通过=PY 命令可直接调用 Python 环境进行数据处理、机器学习和可视化。该功能基于云端计算，内置 Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等主流库，无需本地配置。虽然解决了数据科学门槛问题，但也引发了关于数据安全和网络延迟的讨论。Python 之父吉多·范罗苏姆参与了该项目推动。此更新旨在增强 Excel 的分析能力，与 VBA 和 JS 并存，适用于不同场景的办公自动化需求。
微软近期宣布在 Excel 中集成原生 Python 支持，这一更新标志着电子表格软件向数据科学平台迈出了重要一步。用户无需安装额外的环境或配置复杂的插件，即可在单元格中直接调用 Python 代码进行数据处理、分析和可视化。
Excel 引入了一个新的函数 =PY。用户只需在单元格中输入该命令并回车，即可打开一个内嵌的 Python 编辑器窗口。这个编辑器支持完整的 Python 语法，允许用户编写脚本处理当前工作表中的数据。
=PY。Excel 中的 Python 环境并非空壳，而是与 Anaconda 生态进行了深度整合。这意味着用户可以直接使用业界标准的 Python 数据分析库，包括但不限于：
以下是一个简单的数据可视化示例，展示了如何在 Excel 中绘制折线图：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设 Excel 中有两列数据：'日期' 和 '销售额'
df = pd.read_excel('input.xlsx')
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['日期'], df['销售额'])
plt.title('销售趋势分析')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售额')
plt.show()
值得注意的是，Excel 中的 Python 脚本是在云端服务器上运行的，而非本地计算机。当用户执行代码时，数据会被发送到 Azure 云基础设施进行处理，计算完成后结果返回至 Excel 界面。
针对数据安全问题，微软表示已将保护用户数据作为首要任务，并承诺对数据进行加密传输和存储。同时，团队内部曾讨论过是否支持本地运行，但最终决定优先采用云端方案以简化部署和维护。
Python 之父吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）对此次合作给予了高度评价。他于 2020 年加入微软，并在 2023 年左右推动了 Python 与 Office 产品的深度融合。吉多表示，三年前加入微软时并未想到能这么快实现这一愿景，这体现了他对 Python 生态发展的持续贡献。
Excel 此前已支持 VBA (Visual Basic for Applications) 和 JavaScript (Office Scripts)。Python 的加入提供了更强大的数据处理能力：
| 特性 | VBA | JavaScript | Python |
|---|---|---|---|
| 学习曲线 | 中等 | 较低 | 平缓 |
| 数据处理 | 较弱 | 一般 | 极强 |
| 机器学习 | 不支持 | 有限支持 | 完整支持 |
| 社区资源 | 传统 | 丰富 | 海量 |
尽管部分用户担心 Python 会终结 VBA 的地位，但微软明确表示两者将长期共存。VBA 更适合轻量级自动化，而 Python 则专注于复杂的数据分析和科学计算。
目前该功能处于逐步内测阶段，包含在 Microsoft 365 订阅服务中。随着功能的成熟，预计将开放更多高级特性，例如自定义包的安装、更细粒度的权限控制等。对于企业用户而言，这将极大降低数据分析师的使用门槛，使非技术人员也能利用 Python 的强大功能进行业务洞察。
Excel 原生支持 Python 是办公自动化领域的一次重大升级。它打破了电子表格与专业编程工具之间的壁垒，使得数据科学家和普通办公人员能够在同一平台上协作。虽然云端执行带来了隐私和速度的考量，但其带来的生产力提升是显而易见的。随着生态的完善，Python 有望成为 Excel 中最核心的扩展语言之一。
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