この記事では、Python in Excel で使用できるPythonライブラリについてご紹介します。
Python in Excel には、Anacondaによって提供される標準の Python ライブラリセットが付属しています。以下の20種のライブラリが使用できます。
推奨ライブラリ
| ライブラリ名 | 説明 | 既定 | |
|---|---|---|---|
| 1 | astropy | 天文学用の Python ライブラリ | － |
| 2 | beautifulsoup4 | 画面スクレイピング用に設計された Python ライブラリ | － |
| 3 | imbalanced-learn | 再サンプリング手法を提供することで分類の問題に対処するのに役立ちます。 | － |
| 4 | ipython | 対話型コンピューティング用のライブラリ | － |
| 5 | gensim | トピック モデリングと自然言語処理ライブラリ | － |
| 6 | matplotlib | Python でパブリケーション品質のグラフと図形を作成します。 | ○ |
| 7 | networkx | 複雑なネットワークを作成および操作するための Python パッケージ | － |
| 8 | numpy | 数値、文字列、レコード、およびオブジェクトの配列処理を提供します。 | ○ |
| 9 | pandas | データ構造とデータ分析ツールを提供します。 | ○ |
| 10 | pillow | さまざまなイメージ ファイル形式を開き、操作し、保存するためのサポートを追加します。 | － |
| 11 | pytables | Python、HDF5ライブラリ、NumPyライブラリをまとめ、大量のデータを処理します。 | － |
| 12 | pytorch | GPU と CPU を使用したディープ ラーニング用に最適化されたテンソル ライブラリ | － |
| 13 | pywavelets | ウェーブレットはライブラリを変換します。 | － |
| 14 | scikit-learn | 機械学習とデータ マイニング用の Python モジュールのセット | － |
| 15 | scipy | Python 用の科学ライブラリ | － |
| 16 | seaborn | 統計データ視覚化ライブラリ | ○ |
| 17 | snowballstemmer | Python 用のアルゴリズム ライブラリ コレクション | － |
| 18 | statsmodels | SciPyライブラリで使用するための統計計算とモデル | ○ |
| 19 | sympy | シンボリック数学用の Python ライブラリ | － |
| 20 | tabulate | テーブルを作成および書式設定するためのライブラリ | － |
コアライブラリ
上記の表で「既定」列に○がついた５種は「コアライブラリ」と呼ばれ、以下のimport文が定義済みです。ユーザーが新たにimport文を記述する必要はなく、すぐに使えるようになっています。
| コアライブラリ | import文 | |
|---|---|---|
| 1 | matplotlib | import matplotlib.pyplot as plt |
| 2 | numpy | import numpy as np |
| 3 | pandas | import pandas as pd |
| 4 | seaborn | import seaborn as sns |
| 5 | statsmodels | import statsmodels as sm |
