Excel에서 Python 시작하기
- 내장 통합: 추가 다운로드가 필요하지 않습니다. 사용자는 "수식" 섹션 아래의 "Python 삽입" 버튼을 클릭하여 직접 코딩을 시작할 수 있습니다.
- Powered by Anaconda: Microsoft는 Anaconda와 제휴하여 사용자가 프리미엄 라이브러리와 비교할 수 없는 지원에 액세스할 수 있도록 보장합니다.
보안 및 협업
- 클라우드 실행: Excel의 Python 스크립트는 Microsoft 클라우드에서 실행되어 원활하고 안전한 환경을 제공합니다.
- 엔터프라이즈급 보안: M365 연결 경험의 일부로 사용자는 동급 최고의 보안 조치로 데이터와 프로세스가 강화되었음을 확신할 수 있습니다.
- 공유 및 공동 작성: 다른 Excel 파일과 마찬가지로 Python으로 강화된 통합 문서를 공유할 수 있습니다. 공동작업자는 Python 스크립트를 쉽게 새로 고치고 상호 작용할 수 있습니다.
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베타 테스트 및 가용성
- 현재 단계: 현재 이 기능은 공개 미리 보기 상태이며 Microsoft 365 Insiders 베타 채널 회원에게만 제공됩니다. Windows 버전 16818용 Excel.
-
향후 기능: Microsoft는 다음을 통해 사용자 경험을 향상할 것을 약속합니다.
- 구문 강조
- 자동완성
- 오류 피드백 개선
- 종합 문서
- 비용 영향: 미리 보기 후 일부 기능에는 라이선스가 필요할 수 있습니다. 자세한 내용은 GA(일반 공급)가 가까워지면 제공될 예정입니다.
이제 Microsoft Excel은 전례 없는 움직임으로 높은 평가를 받고 있는 Python 프로그래밍 언어를 통합하여 데이터 분석의 새로운 시대를 예고합니다. 공개 미리 보기가 출시되면서 그 영향은 엄청났습니다. 이제 고급 사용자는 Python 코드를 Excel에 직접 포함하여 스프레드시트 유틸리티와 프로그래밍 기능 간의 격차를 해소할 수 있습니다.
Excel과 Python의 장점을 결합
Microsoft의 Modern Work 총괄 관리자인 Steffan Kinnestrand는 획기적인 시너지 효과에 대해 다음과 같이 설명했습니다. "Python의 강력한 데이터 시각화 및 분석 라이브러리와 Excel의 일반적인 기능을 결합하면 사용자가 Python의 라이브러리 드릴을 사용할 수 있는 길을 열 수 있습니다." 데이터를 분석한 다음 Excel의 수식, 피벗 테이블 및 차트로 원활하게 전환하여 추가 통찰력을 얻을 수 있습니다.
가용성 및 라이선스 세부정보
- 첫 번째 출시: 현재 이 기능은 베타 채널의 Microsoft 365 Insider에서 사용할 수 있습니다. 현재 Windows 사용자에게만 제공됩니다.
- 향후 확장: 우리는 후속 단계에서 이 기능을 다른 플랫폼으로 확장할 계획입니다.
- 구독 세부 정보: Excel의 Python은 공개 미리 보기의 Microsoft 365 구독을 통해 사용할 수 있지만 이 미리 보기 기간이 지나면 일부 기능에는 유료 라이선스가 필요할 수 있습니다.
데이터 시각화 기능 강화
Excel은 데이터 처리 및 시각화 기능으로 잘 알려져 있으며 Python의 시각화 라이브러리를 활용하면 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Python 데이터를 기반으로 복잡한 수식, 피벗 테이블, 차트를 만듭니다.
- Matplotlib 및 Seaborn과 같은 강력한 차트 기능을 결합하여 시각적으로 매력적인 히트 맵 시각화, 바이올린 플롯 등을 만듭니다.
Python 기능을 Excel에 삽입하려는 Microsoft의 움직임은 큰 가능성을 보여줍니다. Excel의 분석 기능과 Python의 다용도 라이브러리를 결합하면 전문가가 데이터 분석을 수행하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있습니다.
Python과 Excel의 합병은 데이터 애호가와 전문가 모두에게 획기적인 도약을 의미합니다. Excel이 Python의 강력한 기능을 활용하도록 계속해서 발전함에 따라 사용자는 더욱 동적이고 통찰력 있고 포괄적인 데이터 분석 환경을 기대할 수 있습니다.
위 내용은 Excel이 다음 단계로 발전했습니다. 최신 업데이트의 원활한 Python 통합의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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