Python-bibliotek för datahantering med Excel
Python har etablerat sig som ett ledande programmeringsspråk, särskilt inom datahantering och analys. En av dess framstående egenskaper är förmågan att läsa data från olika källor, inklusive JSON, CSV och Excel-filer.
I den här artikeln utforskar vi några av de mest användbara Python-verktygen för att hantera data, med särskilt fokus på Excel-kalkylblad.
Varför Python för datahantering?
- Pythons enkla och intuitiva syntax gör det till ett användarvänligt språk. Det underlättar inlärningsprocessen och ökar dess popularitet bland utvecklare.
- Python är mångsidigt och kan användas inom en mängd olika områden, från artificiell intelligens och webbutveckling till dataanalys och skrivbordsapplikationer.
- Ett stort och aktivt community bidrar till omfattande resurser för inlärning och användning av Python. Detta säkerställer snabb problemlösning och snabb utveckling.
- Python har ett rikt ekosystem av bibliotek för datahantering, inklusive NumPy och Pandas, som vi kommer att undersöka närmare.
Låt oss nu dyka djupare in i de bibliotek som Python erbjuder för datahantering.
OpenPyXL
OpenPyXL är ett Python-bibliotek specifikt utformat för att läsa och skriva Microsoft Excel-filer, från version 2010 och senare. Det stöder filformaten .xlsx, .xlsm, .xltm och .xltx. Det är ett av de mest använda biblioteken för att hantera Excel-data i Python.
Med OpenPyXL kan du enkelt öppna, skapa och ändra kalkylblad, samt läsa och skriva data. Detta ger en sömlös integrering av Excel-data med Python.
Pandas
Pandas är ett exceptionellt populärt och kraftfullt bibliotek för datahantering, analys och manipulation. Det är ett kostnadsfritt verktyg med öppen källkod som erbjuder stor flexibilitet, användarvänlighet och snabbhet.
Pandas kan importera data från olika format, inklusive Excel, och är en oumbärlig del av varje dataforskares verktygslåda.
Läs mer: Varför Pandas är ett av de populäraste biblioteken för dataanalys i Python
xlrd
xlrd är ett Python-bibliotek som oftast används för att läsa och formatera Excel-arbetsböcker. Liksom de andra biblioteken på den här listan, är det gratis och har öppen källkod. Det stöder dock endast kalkylblad i det traditionella .xls-filformatet. Trots det, fortsätter det att vara ett populärt bibliotek för datahantering.
pyexcel
pyexcel har som mål att tillhandahålla ett gemensamt API för att arbeta med olika typer av kalkylbladsfiler. Detta inkluderar bland annat csv, ods, xls, och xlsx-format.
pyexcel gör det enkelt att importera data från dessa olika filformat, konvertera dem till listor och dictionaries i minnet, och vice versa. Det är också ett gratis bibliotek med öppen källkod.
PyExcelerate
PyExcelerate är designat för att snabbt och effektivt skriva kalkylblad. Det är kraftigt optimerat för snabbhet. PyExcelerate fokuserar på att skriva kalkylblad och stöder även möjligheten att lägga till stilar, vilket skiljer det från många andra bibliotek. Det är särskilt användbart när du behöver skapa många kalkylblad snabbt.
xlwings
xlwings är ett öppen källkodspaket som fungerar med Microsoft Excel och Google Sheets. Det är en lösning för kalkylbladsautomation som erbjuder ett starkt alternativ till VBA-makron och Power Query.
Kärnversionen av xlwings är gratis och med öppen källkod. Det finns även en betald pro-version som erbjuder extra funktioner och support. xlwings används av stora företag som Accenture, Nokia, Shell och Europeiska Kommissionen.
xlSlim
xlSlim låter dig arbeta med kalkylblad som om de vore Jupyter-notebooks. Du kan skriva kod direkt i kalkylbladens interaktiva celler. Koden kan interagera med data i arbetsboken och utföra beräkningar.
xlSlim har även en inbyggd editor för Python-koden. Du kan anropa VBA-funktioner från din Python-kod och använda funktioner i kalkylbladet precis som andra Excel-funktioner.
NumPy
NumPy är ett numeriskt beräkningsbibliotek i Python som är välkänt för sin snabbhet och effektivitet inom databearbetning.
Med NumPy kan du importera data från CSV-filer till NumPy-arrays. Därefter kan du utföra diverse datahanteringsoperationer. Det är också möjligt att skriva tillbaka data till CSV-filer.
Pycel
Pycel kompilerar dina Excel-arbetsböcker till en Python-graf som kan köras utanför Excel. Detta gör det användbart för att utföra komplexa beräkningar oberoende av Excel, exempelvis på en Linux-server.
Den genererade beräkningsgrafen innehåller noder för varje cell i arbetsboken och deras relationer. Dessa beroenden används sedan för att dynamiskt omberäkna värden när en cells värde ändras.
Formler
Formler är ytterligare en tolk för Excel-arbetsböcker. Det här öppen källkodspaketet läser dina Excel-arbetsböcker, analyserar dina Excel-formler och kompilerar dem till Python-kod. Den här koden kan sedan utföra beräkningarna snabbare på olika datorer, utan att en Excel COM-server behöver installeras.
PyXLL
PyXLL erbjuder ett gränssnitt för att använda Python direkt i Excel. Med det här paketet kan du skriva Python-kod som interagerar med data i kalkylbladen, och definiera funktioner som du kan använda i cellerna.
Det fungerar som en ersättare för VBA, men ger dig tillgång till hela Pythons ekosystem och dess bibliotek i Microsoft Excel.
Avslutande ord
Den här artikeln har gett en översikt över de olika Python-biblioteken som är användbara för datahantering i Excel-kalkylblad. Dessa verktyg möjliggör bearbetning av data från ett av de mest använda dataformaten, Excel-kalkylblad.
Med dessa bibliotek kan du hantera mer komplexa uppgifter och dra nytta av Pythons omfattande verktyg för datahantering.
Lär dig vidare om hur du skapar en Pandas DataFrame.