Việc tích hợp Python vào Excel có thể mở khóa những báo cáo mạnh mẽ và khả năng tự động hóa vượt trội. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu bạn muốn sử dụng Python trong Excel mà không có bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào? Điều này hoàn toàn khả thi, tuy nhiên vẫn có một quá trình học hỏi nhất định. Chúng tôi đã thử nghiệm Python trong Excel để xem công cụ này có thể làm gì với các bộ dữ liệu và nhận thấy rằng, dù có thể hoàn thành một số chức năng nhất định, nhưng chắc chắn vẫn tồn tại những hạn chế khi bạn bắt tay vào mà không có nền tảng về lập trình.
1. Python trong Excel: Dễ tiếp cận hơn bạn nghĩ (Nhưng không hoàn toàn đơn giản)
Không cần cài đặt trình chỉnh sửa Python riêng biệt
Nếu bạn có gói đăng ký Microsoft 365, bạn có thể truy cập Python trực tiếp trong Excel mà không cần sử dụng Python như một ứng dụng riêng biệt. Thay vào đó, bạn chỉ cần truy cập tab Công thức (Formulas) trong Excel và chọn tùy chọn Chèn Python (Insert Python). Thao tác này sẽ tạo một trường nơi bạn có thể nhập các hàm Python.
Một cách khác để truy cập Python trong Excel là gõ “=PY” rồi nhấn Tab. Thao tác này cũng tạo ra một ô để bạn nhập các hàm Python của mình. Để cam kết (commit) bất kỳ đoạn mã nào, bạn sẽ cần sử dụng tổ hợp phím Ctrl + Enter sau khi hoàn tất việc thêm văn bản liên quan.
Tùy chọn Chèn Python trong tab Công thức của Excel
Sử dụng Python ngay trong Excel thay vì một ứng dụng riêng biệt mang lại sự tiện lợi theo nhiều cách. Thứ nhất, bạn không cần cài đặt nhiều thư viện mà bạn đang sử dụng một cách riêng lẻ, vì Excel đã cài đặt sẵn chúng. Sự tích hợp này cũng bao gồm Anaconda, không chỉ cung cấp quyền truy cập vào các thư viện mà còn giúp bạn xem trước dữ liệu trong DataFrames của mình.
2. Nắm vững cú pháp thư viện: Chìa khóa để khai thác sức mạnh Python
Cú pháp khác biệt so với công thức Excel
Các thư viện là một phần quan trọng khi sử dụng Python trong Excel, và bạn sẽ cần làm quen với cú pháp của từng thư viện để khởi tạo các chức năng mà bạn muốn chúng thực hiện. Điều này tương tự như cách Excel sử dụng cú pháp cụ thể cho các công thức bạn dùng trong phần mềm.
Các thư viện bạn đã nhập và những thư viện đã có sẵn trong Excel sẽ quyết định những gì bạn có thể làm với dữ liệu của mình. Mỗi thư viện hoạt động tốt nhất với các loại dữ liệu nhất định. Ví dụ, bạn có thể sử dụng Matplotlib để tạo biểu đồ và hình ảnh. Pandas cung cấp cho bạn các công cụ phân tích dữ liệu. Trong khi đó, Wordcloud là một trình tạo đám mây từ. Việc hiểu rõ các thư viện này cho phép bạn tự động hóa các tác vụ nhất định với Python trong Excel, điều này cực kỳ hữu ích cho việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
3. Đôi khi, các tác vụ đơn giản lại không cần đến Python
Công cụ Quick Analysis là một “trợ thủ” đắc lực
Chúng tôi từng nghĩ rằng cả Excel và Python đều có những đường cong học tập đáng kể, vì vậy đã tập trung vào việc trực quan hóa dữ liệu bằng Python và Matplotlib. Nhưng khi cố gắng (và thất bại) trong việc nhanh chóng tạo một chuỗi dữ liệu để sử dụng cho biểu đồ cột dựa trên Python, chúng tôi quyết định nhấp vào cửa sổ pop-up nhỏ xuất hiện khi tô sáng cột “Favorite Food” trong dữ liệu của mình.
Chúng tôi có thể ngay lập tức tạo một biểu đồ cột có thể tùy chỉnh bằng cách sử dụng dữ liệu từ bảng mà không cần định nghĩa các tham số cho trục x hoặc y. Cửa sổ pop-up nhỏ này chính là công cụ Quick Analysis (Phân tích Nhanh), bạn cũng có thể truy cập nó bằng cách sử dụng Ctrl + Q. Công cụ này cho phép chúng tôi tạo biểu đồ cột với dữ liệu đã chọn và sau đó chuyển đổi các cài đặt như Kiểu (Style) và Màu sắc (Color). Nếu cập nhật dữ liệu, bạn cũng có thể sử dụng tùy chọn Làm mới dữ liệu (Refresh Data) để cập nhật bảng.
Vì vậy, đáng để kiểm tra xem điều bạn đang cố gắng thực hiện bằng Python có thể được thực hiện bằng các chức năng và tính năng đơn giản hơn của Excel hay không.
4. Để tận dụng tối đa, hãy trang bị kiến thức cả Python và Excel
Hạn chế ban đầu khi thiếu kiến thức chuyên sâu
Mặc dù chúng tôi đã có thể hoàn thành một vài việc bằng Python trong Excel, nhưng năng suất bị hạn chế rất nhiều do thiếu sự quen thuộc với Python và các tính năng Excel tốt nhất. Dù đã sử dụng Excel từ khi còn đi học, nhưng chủ yếu là cho các bảng tính đơn giản.
Giao diện Microsoft Excel trên laptop với tab Công thức được chọn, hiển thị các tính năng nâng cao
Việc tự làm quen với các tính năng nâng cao của cả hai nền tảng sẽ đảm bảo rằng bạn có thể làm được nhiều việc hơn. Ví dụ, bạn có thể kết hợp các công thức Excel với các script Python để tự động tạo báo cáo. Việc có kiến thức toàn diện về cả hai nền tảng cũng giúp bạn biết trường hợp sử dụng nào phù hợp nhất với từng nền tảng.
5. Khai thác tài liệu mẫu từ Microsoft để bắt đầu học hiệu quả
Các bộ dữ liệu ví dụ giúp thực hành dễ dàng
Một điều chúng tôi yêu thích về các tài nguyên của Microsoft để tìm hiểu các tính năng phần mềm của họ là công ty thường cung cấp các ví dụ để bạn có thể thực hành. Khi bạn bắt đầu với Python trong Excel lần đầu tiên, phần mềm sẽ nhắc bạn tìm hiểu thêm về cách sử dụng nó.
Bộ dữ liệu Iris mẫu trong Excel, minh họa dữ liệu cho việc học Python
Đây là một tài nguyên hữu ích để làm quen với cú pháp và các hàm của Python trong Excel. Nó bao gồm dữ liệu mẫu cũng như các ví dụ về DataFrame và Series. Nó cũng hướng dẫn bạn cách tạo biểu đồ bằng Python. Nếu bạn muốn học cách sử dụng ngôn ngữ lập trình này trong Excel, chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu từ đó.
Cần thời gian để học Python trong Excel
Mặc dù việc bắt đầu sử dụng các thư viện Python trong Excel khá dễ dàng, nhưng để khai thác toàn bộ tiềm năng của công cụ này, bạn sẽ cần làm quen với cả các hàm Python và Excel. Nếu bạn giống chúng tôi và không có kinh nghiệm lập trình thực sự, bạn nên dành thời gian để làm quen với ngôn ngữ lập trình và cách nó có thể được sử dụng trong Excel. Hãy dành thời gian để học hỏi một cách từ tốn, vì việc tìm hiểu mọi thứ Python có thể làm có thể trở nên choáng ngợp rất nhanh.
Bạn đã từng thử sử dụng Python trong Excel chưa? Hãy chia sẻ kinh nghiệm của bạn trong phần bình luận bên dưới và đừng quên truy cập 123thuthuat.com để tìm hiểu thêm các thủ thuật công nghệ hữu ích khác!
