Wie man mit Python Excel-Dateien liest

Einführung

Microsoft Excel-Dateien sind für die Speicherung und Organisation wichtiger Daten in der heutigen datengesteuerten Umgebung unerlässlich. Excel-Dateien können Finanzdaten, Verkaufsdaten oder wissenschaftliche Forschungsergebnisse enthalten und werden in vielen verschiedenen Unternehmen eingesetzt.

Python verfügt über eine robuste Bibliotheksumgebung, die es ermöglicht, Excel-Dateien problemlos zu lesen und zu bearbeiten. In diesem Beitrag wird untersucht, wie man mit Python Excel-Dateien lesen kann.

In diesem Beitrag werden wir uns auch ansehen, wie IronXL die Python-Bibliotheken beim Lesen von Excel-Dateien in C# ersetzen kann. Wir werden die Funktionen, die Benutzerfreundlichkeit und die Leistungsvorteile von IronXL erforschen und seine Fähigkeiten mit nützlichen Codebeispielen demonstrieren.

Wie man mit Python Excel-Dateien liest

1. Bringen Sie die erforderlichen Bibliotheken mit.

2. Um die Excel-Datei zu lesen, verwenden Sie die Funktion in der Bibliothek.

3. Geben Sie bei Bedarf zusätzlich zum Dateispeicherort weitere Parameter wie den Blattnamen oder den Bereich an.

4. Geben Sie die Informationen in eine Variable ein.

5. Führen Sie die Datenverarbeitung oder -bereinigung als optionalen Schritt durch.

6. Fahren Sie mit der Analyse oder Manipulation der Daten fort.

Pandas-Excel-Reader

Eine spezielle Bibliothek namens Pandas-Excel-Reader wurde auf der Grundlage von Pandas entwickelt und bietet verbesserte Möglichkeiten zum Lesen von Excel-Dateien. Wie Pandas' eingebautes read_excel() bietet eine High-Level-Schnittstelle zum Extrahieren von Daten aus einer Excel-Tabelle in Pandas DataFrames.

Andererseits bietet Pandas-Excel-Reader zusätzliche Funktionen wie schnelleres Laden von Daten, verbesserte Unterstützung für große Excel-Dateien und Abwärtskompatibilität mit früheren Pandas-Versionen.

Entwickler, die mit großen Datensätzen arbeiten oder bei der Verwendung des regulären Pandas read_excel Probleme mit der Geschwindigkeit haben() Methode kann dieses Paket besonders hilfreich sein.

PyExcelerate

PyExcelerate ist ein kleines Python-Modul, das Excel-Dateien schnell und mit geringem Speicherverbrauch erstellt. Obwohl sich PyExcelerate in erster Linie mit der Erstellung von Excel-Dateien beschäftigt, verfügt es auch über Funktionen zum Lesen von Excel-Dateien.

PyExcelerate ermöglicht es Entwicklern, Daten aus bereits vorhandenen Excel-Dateien in Python-Datenstrukturen, einschließlich Listen und Wörterbüchern, zu importieren. PyExcelerate ist auf Effizienz und Geschwindigkeit ausgerichtet und eignet sich daher für Tätigkeiten, die ein schnelles Lesen von Excel erfordern, wie z. B. Datenanalysen oder Berichte.

Pandas-Excel-Schreiber

Eine Begleitbibliothek zu Pandas, Pandas-Excel-Schreiber ist speziell für die Erstellung von Excel-Dateien konzipiert. Obwohl der Export von Pandas DataFrames nach Excel seine primäre Funktion ist, kann Pandas-Excel-Writer auch Daten aus bereits existierenden Excel-Dateien lesen.

Entwickler haben Flexibilität und Kontrolle über den Datenextraktionsprozess, indem sie Pandas-Excel-Writer verwenden, um Daten aus bestimmten Arbeitsblättern oder Bereichen in Excel-Dateien zu extrahieren.

Die reibungslose Schnittstelle von Pandas-Excel-Writer mit Pandas erleichtert das Lesen und Schreiben von Excel-Dateien und ermöglicht es Entwicklern, Excel-Dateien in Python-Anwendungen effizient zu verwalten.

XlTable

Eine leichtgewichtige Python-Bibliothek namens XlTable legt den Schwerpunkt auf Benutzerfreundlichkeit und Einfachheit beim Lesen und Ändern von Excel-Tabellen. Entwickler können mit dieser High-Level-Schnittstelle für den Umgang mit Excel-Tabellen Daten extrahieren, Filter anwenden und grundlegende Aktionen für Tabellendaten durchführen.

Obwohl XlTable nicht den Funktionsreichtum einiger anderer Bibliotheken aufweist, bietet es eine einfach zu bedienende Methode zur Manipulation von Excel-Tabellen, was es für einfache Excel-Leseaufgaben oder Projekte mit geringem Code-Overhead geeignet macht.

Python-Excel

Das Lesen, Schreiben und Ändern von Excel-Dokumenten ist möglich mit Hilfe von Python-Excel, eine funktionsreiche Python-Bibliothek für die Arbeit mit Excel-Dateien. Python-Excel bietet einen robusten Funktionssatz für die Verarbeitung von Excel-Dateien und die Datenextraktion, ist aber nicht so populär wie einige andere Bibliotheken.

Python-Excel kann von Entwicklern verwendet werden, um Berichte zu erstellen, Daten aus Excel-Dateien zu extrahieren und Datenanalysen vorzunehmen. Python-Excel bietet Entwicklern, die eine Komplettlösung für die Bearbeitung von Excel-Dateien in Python suchen, eine leistungsstarke API und eine umfangreiche Dokumentation. Es ist eine wettbewerbsfähige Option.

IronXL

IronXL ist eine funktionsreiche C#-Bibliothek für die Bearbeitung von Excel-Dateien. IronXL wurde von Iron Software entwickelt und bietet eine umfassende Palette von Funktionen zum programmgesteuerten Lesen, Bearbeiten und Ändern von Excel-Dokumenten.

IronXL bietet Entwicklern eine reibungslose Erfahrung für Excel-bezogene Aktivitäten, indem es Excel-Interaktionen in C# mit seiner benutzerfreundlichen API und umfassenden Dokumentation rationalisiert.

Eigenschaften von IronXL

• Umfassende Excel-Unterstützung: IronXL ist mit einer großen Anzahl von Excel-Dateien kompatibel und unterstützt verschiedene Excel-Formate wie xlsx-Dateien, xls und csv. IronXL verfügt über starke Parsing-Fähigkeiten, die es Entwicklern ermöglichen, Daten effektiv zu extrahieren, egal ob sie mit modernen Excel-Tabellen oder alten Formaten arbeiten.
• Hohe Geschwindigkeit: IronXL legt großen Wert auf die Optimierung der Geschwindigkeit. Um zuverlässige und schnelle Excel-Interaktionen zu gewährleisten, werden effektive Algorithmen und Speicherverwaltungsstrategien eingesetzt. Große Excel-Dateien können von Entwicklern problemlos verarbeitet werden, da IronXL einen geringeren Speicherbedarf und optimierte Verarbeitungsraten aufweist.
• Einfache und leicht zu bedienende API: IronXLs einfaches und benutzerfreundliches API macht es für Entwickler aller Erfahrungsstufen geeignet. IronXL vereinfacht den Prozess des Lesens und Schreibens von Excel-Dateien und reduziert die Lernkurve für C#-Entwickler, indem es einfache Möglichkeiten zum Lesen von Excel-Dateien, zum Zugriff auf Excel-Arbeitsmappen und zum Abrufen von Daten aus Zellen bietet.
• Feinkörnige Kontrolle: IronXL bietet Entwicklern eine feinkörnige Kontrolle über Excel-Dokumente, die es ihnen ermöglicht, mit Excel-Dateien bis auf Zellebene zu arbeiten, im Gegensatz zu bestimmten Bibliotheken auf höherer Ebene. Mit der Möglichkeit, auf einzelne Zellen, Zeilen, Spalten und Arbeitsblätter zuzugreifen, können Entwickler Daten präzise extrahieren und manipulieren, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.

• Plattformübergreifende Kompatibilität: IronXL ist für die plattformübergreifende C#-Programmierung geeignet, da es mit einer Vielzahl von Betriebssystemen wie Windows, Linux und macOS funktioniert. Für konsistente Excel-Interaktionen in verschiedenen Umgebungen können sich Entwickler auf IronXL verlassen, egal ob sie Desktop-, Online- oder mobile Anwendungen erstellen.

  Weitere Informationen zur IronXL-Dokumentation finden Sie unter hier.

Installation von IronXL

Um IronXL zu installieren, verwenden Sie die Befehlszeile und diese Anweisungen.

Gehen Sie in Visual Studio zu Werkzeuge -> NuGet-Paketverwaltung -> Paketmanager-Schnittstelle.

Geben Sie den folgenden Code in die Konsolen-Registerkarte des Paketmanagers ein:

 pip-Installation IronXL

Die Datei wird nun heruntergeladen und auf dem aktiven Projekt installiert und ist somit einsatzbereit.

IronXL in C#: Lesen von Excel-Daten

Schauen wir uns nun ein nützliches Codebeispiel an, das Ihnen zeigt, wie Sie IronXL in C# verwenden können, um Excel-Daten zu lesen. Wir gehen darauf ein, wie man eine bereits existierende Excel-Datei öffnet, Arbeitsblattdaten abruft und Werte aus bestimmten Zellen abruft:

using IronXL;
class Program
{
    static void Main(string [] args)
    {
        // Specify the path to the xlsx file
        string filePath = "SampleData.xlsx";
        // Create a new WorkBook object
        WorkBook workBook = WorkBook.Load(filePath);
        // Get the first worksheet from the Excel file
        WorkSheet workSheet = workBook.WorkSheets.First();
        // Retrieve data from specific cells
        string cellA1 = workSheet ["A1"].Value.ToString();
        string cellB1 = workSheet ["B1"].Value.ToString();
        // Display the retrieved data
        Console.WriteLine("Value of cell A1: " + cellA1);
        Console.WriteLine("Value of cell B1: " + cellB1);
        // Close the workbook
        workBook.Close();
    }
}

using IronXL;
class Program
{
    static void Main(string [] args)
    {
        // Specify the path to the xlsx file
        string filePath = "SampleData.xlsx";
        // Create a new WorkBook object
        WorkBook workBook = WorkBook.Load(filePath);
        // Get the first worksheet from the Excel file
        WorkSheet workSheet = workBook.WorkSheets.First();
        // Retrieve data from specific cells
        string cellA1 = workSheet ["A1"].Value.ToString();
        string cellB1 = workSheet ["B1"].Value.ToString();
        // Display the retrieved data
        Console.WriteLine("Value of cell A1: " + cellA1);
        Console.WriteLine("Value of cell B1: " + cellB1);
        // Close the workbook
        workBook.Close();
    }
}

Wir beginnen mit der Definition des Pfades zur Excel-Datei ("BeispielDaten.xlsx") in diesem Codebeispiel. Als nächstes verwenden wir IronXLs Load() funktion, um ein neues WorkBook-Objekt zu erstellen und den Speicherort der Datei als Eingabe zu übergeben.

Das erste Excel-Blatt wird dann in der Excel-Datei geöffnet, und wir verwenden Zellbezüge (wie "A1" und "B2") um auf bestimmte Zellen zuzugreifen. Zum Schluss verwenden wir die Funktion Console.WriteLine() um die Daten anzuzeigen, die wir aus diesen Zellwerten abgerufen haben. Wir verwenden IronXL auch, um mehrere Excel-Tabellen zu lesen.

Für das obige Codebeispiel haben wir eine neue Excel-Arbeitsmappe erstellt, die in der folgenden Abbildung dargestellt ist.

Nachfolgend sehen Sie die mit dem obigen Code erzeugte Ausgabe. Mehr über den IronXL-Code erfahren Sie unter hier.

Schlussfolgerung

Die Fähigkeit von Python, Excel-Dateien zu lesen und zu importieren, eröffnet eine Vielzahl von Möglichkeiten für Berichte, Automatisierung und Datenanalyse. Daten aus Excel-Dateien können von Python-Programmierern leicht extrahiert, geändert und analysiert werden.

Durch die Einhaltung der empfohlenen Praktiken und die Nutzung der Funktionalitäten dieser Bibliotheken können Entwickler ihre Prozesse zum Lesen von Excel-Dateien optimieren und wichtige, in ihren Daten verborgene Erkenntnisse aufdecken.

Auf der anderen Seite ist IronXL für C#-Entwickler ein starker Ersatz für das Lesen von Excel-Dateien, da es vollständige Excel-Kompatibilität, hervorragende Leistung und eine reibungslose Interaktion mit dem .NET-Framework bietet.

IronXL vereinfacht die Excel-Interaktion in C# mit seiner benutzerfreundlichen API und der feinkörnigen Kontrolle über Excel-Dokumente. Dies hilft Entwicklern, Excel-Daten in ihren Anwendungen effizient zu verwalten, unabhängig davon, ob sie mit mehreren Blättern oder Dateien oder mit einem einzigen Excel-Arbeitsblatt arbeiten.

C#-Entwickler können sich auf IronXL verlassen, um Excel-bezogene Prozesse zu vereinfachen und die vollständige Funktionalität von Excel in ihren C#-Programmen zu ermöglichen, unabhängig davon, ob sie Desktop-, Online- oder mobile Anwendungen erstellen.

Für $749 ist IronXL zum Start verfügbar. Nutzer, die Aktualisierungen und Produktunterstützung wünschen, können sich auch für eine einjährige Mitgliedschaft entscheiden. Gegen eine zusätzliche Gebühr bietet IronXL Sicherheit für eine unbegrenzte Weiterverbreitung. Weitere Informationen über die ungefähren Kosten finden Sie hier link.

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