Python in Excel: Erweiterte Analyse in deiner Excel-Tabelle

Wenn du schon mal viel Zeit damit verbracht hast, Formeln zu sortieren oder endlose Datenreihen in Excel durchzuscrollen, bist du nicht allein. Es ist ein zuverlässiges Tool für die tägliche Datenarbeit, vor allem im Geschäftsleben. Aber o

Wenn deine Datensätze größer und deine Analysen komplexer werden, stößt Excel schnell an seine Grenzen. Die Leistung wird langsamer und Aufgaben wie erweiterte Analysen oder Automatisierungen werden umständlich.

Was nicht jeder weiß: Excel hat eine eingebaute Unterstützung für Python. Du kannst Python-Code direkt in deiner Tabelle schreiben und musst nicht zwischen Excel und einer IDE wie Spyder hin- und herwechseln. Das eröffnet dir bessere Diagramme, schnellere Analysen und flexiblere Automatisierung – aber nur, wenn du Python in Excel richtig nutzen kannst und nicht an Bugs oder anderen nervigen Problemen hängen bleibst.

Für diesen Artikel solltest du dich ein bisschen mit Python auskennen. Wenn du Python noch nicht kennst, schau dir mal unsere super Kurse an: Einführung in das Importieren von Daten in Python und Python für Tabellenkalkulationsnutzer. Zum Schluss möchte ich noch hinzufügen, dass

Dieser Artikel zeigt dir, wie du Python in Excel nutzen kannst, um deine Tabellen zu verbessern. Wenn du daran interessiert bist, außerhalb von Excel zu arbeiten (mit Python-Skripten zum direkten Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel-Dateien), empfehle ich dir auch unser Python-Excel-Tutorial, in dem dieses Thema ausführlich behandelt wird.

Warum Python in Excel nützlich ist

Bevor wir uns mit der Einrichtung und Syntax beschäftigen, schauen wir uns mal an, warum diese Integration wichtig ist. Du hast Excel bestimmt schon mal für schnelle Berechnungen, Tabellen oder Diagramme benutzt. Für fortgeschrittenere Analysen, wie zum Beispiel das Bereinigen großer Datensätze oder das Modellieren von Trends, hat Python Tools, die Excel allein nicht bietet. 

Zugriff auf vorinstallierte Bibliotheken

Python in Excel kommt standardmäßig mit der Anaconda-Distribution, sodass du Zugriff auf beliebte Bibliotheken wie pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib und scikit-learn hast. Diese Tools sind super, wenn du mit Tabellen arbeitest, Muster visualisieren oder Modelle trainieren willst. Wenn du sie schon drauf hast, kannst du direkt mit der Analyse loslegen, ohne was extra installieren zu müssen.

Du kannst auchdas Python-Excel-Tutorial anschauen,umzu lernen, wie du mit Python Excel-Arbeitsblätter außerhalb von Excel schreiben und bearbeiten kannst.

Cloud-basierte Ausführung und Zusammenarbeit

Wenn du Python in Excel verwendest, läuft der Python-Code in sicheren Containern auf Microsoft Azure. Du musst Python also nicht auf deinem Computer installieren oder aktualisieren.  Außerdem passt sich die Leistung an die Arbeitslast an und kann sogar große Datensätze verarbeiten. Die Zusammenarbeit im Team ist einfach, weil alle Ergebnisse einheitlich und gemeinsam nutzbar sind und der ganze Code und alle Ergebnisse in einer zentralen Arbeitsmappe gespeichert werden.

Sicherheit und Compliance für Unternehmensnutzer

Microsoft hat Python in Excel mit Blick auf die Sicherheit entwickelt. Dein Code läuft in einer eigenen Umgebung, komplett getrennt von deinem Gerät oder Netzwerk. Diese Funktion ist komplett GDPR-konform und andere Vorschriften werden eingehalten. Die Daten bleiben innerhalb deiner Organisation. 

Erste Schritte mit Python in Excel

Python in Excel ist nur für Windows-Nutzer mit einem Microsoft 365-Abonnement verfügbar. Die Vorschauversion ist gerade für macOS und die Webversion verfügbar.

Aktivierung und Einrichtung

Um Python in Excel zu aktivieren, geh auf die Registerkarte „Extras“ und wähle „Add-Ins“. Formeln und aktivier die Option Einfügen Python .

Da Python in Excel eine integrierte Anaconda-Umgebung nutzt, musst du keine Bibliotheken extra installieren.

Die Umgebung checken

Sobald du das aktiviert hast, siehst du eine Zelle mit der Formel: =PY(). Du kannst Python-Code in diese Funktion schreiben und dann mit„ “ Strg+Eingabetaste drücken, um den Code auszuführen.

Du kannst die Einrichtung testen, indem du diesen Code ausführst: =PY("print('Hello, Excel')").

Wenn du Python noch nicht kennst oder Hilfe brauchst, hilft dir Copilot mit Code-Vorschlägen, Fehlerbehebung oder Erklärungen zur Strukturierung deiner Analyse.

Bessere Analysen und Visualisierung

Python bringt Excel weit über seine üblichen Grenzen bei der Datenanalyse und Visualisierung hinaus. Mit dieser Integration kannst du jetzt komplexe Visualisierungen für erweiterte Analysen nutzen.

Fortgeschrittene Visualisierungen mit Matplotlib und Seaborn

Du kennst bestimmt schon die Diagramme in Excel, wie zum Beispiel Balken- oder Tortendiagramme. Sie sind schnell und einfach für Standardgrafiken. Wenn du aber mehr Kontrolle brauchst, wie zum Beispiel das Kombinieren von Diagrammtypen oder das Überlagern von Daten, bietet Python dir mehr Flexibilität.

Nehmen wir mal an, du hast einen Datenbereich mit den Daten deiner Mitarbeiter und möchtest den Durchschnittslohn aller Abteilungen sehen. Du kannst den folgenden Code in eine Excel-Zelle eingeben, um diese Darstellung grafisch darzustellen. Beachte, dass die Funktion „ xl() “ Excel-Zellen mit deinem Python-Code verknüpft. 

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt

# Read the named range directly as a DataFrame
employee_data = xl("Employee[#All]", headers=True)

# Clean column names
employee_data.columns = employee_data.columns.str.strip()

# Convert numeric columns
employee_data["Age"] = pd.to_numeric(employee_data["Age"])
employee_data["YearsExperience"] = pd.to_numeric(employee_data["YearsExperience"])
employee_data["Salary"] = pd.to_numeric(employee_data["Salary"])

# Group by Department
grouped_data = employee_data.groupby("Department").agg({
    "Name": "count",
    "Salary": "mean"
}).rename(columns={"Name": "Headcount", "Salary": "AvgSalary"})

# Plot: Bar for headcount, Line for salary
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Bar chart for headcount
bars = ax1.bar(grouped_data.index, grouped_data["Headcount"], color="#00C74E", label="Headcount")
ax1.set_ylabel("Number of Employees", color="#00C74E")
ax1.set_xlabel("Department")
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor="#00C74E")

# Line chart for average salary
ax2 = ax1.twinx()
line = ax2.plot(grouped_data.index, grouped_data["AvgSalary"], color="#0A66C2", marker="o", label="Avg Salary")
ax2.set_ylabel("Average Salary", color="#0A66C2")
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor="#0A66C2")

# Title and layout
plt.title("Department Headcount vs. Average Salary")
fig.tight_layout()
plt.show()

Die Grafik unten wird als Ergebnis dieses Codes angezeigt und automatisch aktualisiert, wenn du neue Daten in den Bereich eingibst.

Bessere statistische und vorausschauende Modelle

Mit Python kannst du auch statistische Modelle erstellen. Du kannst „ scikit-learn “ für Regression oder Klassifizierung und „ statsmodels “ für statistische Zusammenfassungen verwenden.

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von Python in Excel zur Analyse von Mitarbeiterdaten:

import pandas as pd
from scipy.stats import linregress

# Read data from Excel table
employee_data = xl("Employee[#All]", headers=True)

# Clean column names
employee_data.columns = employee_data.columns.str.strip()

# Convert relevant columns to numeric
employee_data["Age"] = pd.to_numeric(employee_data["Age"])
employee_data["YearsExperience"] = pd.to_numeric(employee_data["YearsExperience"])
employee_data["Salary"] = pd.to_numeric(employee_data["Salary"])

# 1️. Summary statistics
summary = employee_data[["Age", "YearsExperience", "Salary"]].describe()
print("📊 Summary Statistics:\n", summary)

# 2️. Average salary by gender
gender_salary = employee_data.groupby("Gender")["Salary"].mean()
print("\n💰 Average Salary by Gender:\n", gender_salary)

# 3️. Correlation between experience and salary
correlation = employee_data["YearsExperience"].corr(employee_data["Salary"])
print(f"\n📈 Correlation (Experience vs Salary): {correlation:.3f}")

Ich empfehle dir unseren Kurs „Pandas Joins für Tabellenkalkulationsnutzer“, um zu lernen, wie du mit Pandas komplexe Datensätze analysieren kannst.

Natürliche Sprachcodierung mit Copilot

Wenn du dich mit dem Schreiben von Python-Code nicht so gut auskennst, kannst du Copilot als KI-Assistenten nutzen. Mit Copilot kannst du deine Aufgabe einfach in normalem Deutsch beschreiben und der Assistent erledigt sie für dich. Mit Copilot kannst du mit minimalem technischen Aufwand auf verschiedene Funktionen von Python in Excel zugreifen.

Überlegungen zu Plattformunterstützung und Lizenzierung

Python in Excel wird ständig weiterentwickelt und ist je nach verwendeter Plattform verfügbar.

Unterstützte Plattformen

Schauen wir mal, wo Python in Excel funktioniert und welche Einschränkungenes gibt.

Nutzungsbedingungen und Einhaltung

Python-Funktionen sind nur in kommerziellen Microsoft 365-Plänen verfügbar und erfordern eine Unternehmenslizenz. Für Unternehmen hat Microsoft wichtige Compliance-Anforderungen im Blick, wie Datenstandortkontrolle, GDPR-Konformität und sicheres Sandboxing. Diese Funktion macht es auch für Teams mit strengen regulatorischen Anforderungen zu einer guten Wahl.

Aktuelle Einschränkungen und Workarounds

Du wirst auch feststellen, dass Python in Excel einige Nachteile hat, die seine Anwendung einschränken können.

Plattformspezifische Einschränkungen

Ich empfehle dir, bei der Verwendung dieser Funktion Folgendes zu beachten:

• Internet nötig: Python läuft in der Cloud, also brauchst du eine Internetverbindung.
• Kein Zugriff auf lokale Dateien: Python in Excel kann nicht auf die Dateien, Geräte oder das Netzwerk deines lokalen Computers zugreifen. Das heißt, du kannst es nur in aktuellen Arbeitsmappen nutzen, ohne dich mit lokalen Datenbanken oder externen APIs zu verbinden.
• Eingeschränkte benutzerdefinierte Bibliotheken: Du kannst keine eigenen Python-Pakete oder -Bibliotheken installieren. Python in Excel bietet nur Zugriff auf vorinstallierte Bibliotheken aus der Anaconda-Distribution. Für fortgeschrittene Anforderungen kannst du Tools wie Jupyter Notebooks, PyXLL, xlwings oder Excel-Add-Ins verwenden.
• Berechnungssteuerung: Wenn du eine Zelle änderst, werden möglicherweise alle Python-Formeln in allen Registerkarten deiner Arbeitsmappe neu berechnet, was langsam sein und unnötig viel Speicherplatz verbrauchen kann. Du kannst „Manuelle Berechnung” oder „Teilweise” auswählen, um zu ändern, wie die automatischen Updates erfolgen sollen. 

Fehlersuche und Fehlerbehebung

Hier ein paar Tipps, um Fehler oder unvollständige Funktionen zu beheben:

• Versteh die Fehlermeldungen: Viele Probleme kommen durch Syntaxfehler oder Referenzierungsprobleme.
• Abhängigkeitsprobleme: Benutz immer nur Bibliotheken, die unterstützt werden, damit du keine Importfehler bekommst. 
• Unterstützung durch die Community: Hilfe findest du in der Microsoft-Dokumentation „ft Python in Excel“ oder in der Anaconda-Dokumentation und in Community-Foren.

Zukünftiger Fahrplan

Um Python in Excel optimal zu nutzen, solltest du Excel immer auf dem neuesten Stand halten, die Cloud und lokale Optionen im Auge behalten und dich von Copilot beim Programmieren helfen lassen. Microsoft arbeitet daran, die Plattformunterstützung auszubauen, weitere Bibliotheken hinzuzufügen und die Integration mit Copilot und GitHub zu verbessern, sodass du dich auf noch mehr freuen kannst.

Wenn du deine Excel-Kenntnisse verbessern möchtest, empfehle ich dir unseren Kurs „Datenanalyse in Excel “. Dieser Kurs hilft dir dabei, fortgeschrittene Analysen zu meistern und deine Karriere voranzutreiben. Ich möchte auch sagen, dass wir zwar untersucht haben, wie Python direkt in Excel verwendet werden kann, die beste Lösung jedoch manchmal darin besteht, von außen zu arbeiten. Wenn du Excel-Dateien automatisieren oder Berichte mit Python-Skripten erstellen möchtest, schau dir unser Python Excel-Tutorial an.

Wenn du mit Google Sheets arbeitest, schau dir unser Tutorial zu Google Sheets mit Python an, weil Python in Excel und Python in Google Sheets so unterschiedlich sind, dass du das eine nicht einfach so auf das andere übertragen kannst. Aber beides zu kennen ist echt hilfreich.