Pandas und Matplotlib: In Excel komplexe Berechnungen mit Python durchführen

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Mit Excel lassen sich Daten analysieren, Berechnungen durchführen und übersichtliche Diagramme erstellen. Sobald es allerdings um sehr große Datenmengen oder komplexe Analysen geht, kommt das Tabellenprogramm von Microsoft schnell an seine Grenzen und die Bedienung wird unübersichtlich. Hier kann Python helfen.

Heise+ Kompakt

• Excel eignet sich für Datenanalysen und Berechnungen, stößt jedoch bei großen Datenmengen oder komplexen Analysen an seine Grenzen.
• Python lässt sich direkt in Excel aktivieren und ermöglicht dank Bibliotheken wie Pandas und NumPy komplexe Berechnungen sowie Visualisierungen.
• Python in Excel ist ab Version 2405 für Familien- und Single-Abonnements beziehungsweise ab Version 2408 für Enterprise- und Business-Nutzer verfügbar.

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Die Programmiersprache ist dank der einfachen Syntax leicht zu verstehen und lässt sich mit nur einem Klick in neueren Excel-Versionen aktivieren. So kann man die gewohnte Excel-Oberfläche nutzen und zugleich Pythons Stärken einsetzen: Mit Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy lassen sich mühelos komplexe Datenberechnungen durchführen. Außerdem kann der Nutzer etwa detaillierte und dynamische Diagramme und Grafiken mit Matplotlib und Seaborn erstellen.

Zusammen mit dem KI-Assistenten Copilot in Excel lässt sich Python auch verwenden, ohne tief in die Dokumentation von Pandas oder Matplotlib einzusteigen. Wir zeigen in diesem Artikel, wie Sie die Programmiersprache in Zellen einsetzen und mit ihr große Datenmengen analysieren. Dabei gehen wir auf DataFrames mit Pandas ein und werten Daten mit Diagrammen grafisch aus.

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