Nachrichtensymbol
Zum Fußzeileninhalt springen
  1. IronXL
  2. IronXL Blog
  3. IronXL verwenden
  4. Wie man eine Excel-Datei in Python liest
VERWENDUNG VON IRONXL FüR PYTHON

Wie man eine Excel-Datei in Python in Visual Studio Code liest

Curtis Chau
Curtis Chau
Aktualisiert:

Excel files are widely used to store and manipulate data. Common tasks include storing sales data and automating the calculation of sales forecasts. However, manual manipulation can be laborious and prone to errors when incorporating this data into your Python scripts. A common library used in Python for dealing with large datasets is pandas. However, users need to import pandas along with other dependencies, which may not be ideal for scalability. Additionally, the learning curve for pandas can be steep, and its API daunting for beginners. This is where the robust Python module IronXL comes in, making working with Excel files easier.

This post teaches you how to read Excel files in Python using Visual Studio Code. We will discuss advanced methods for effective data processing, go over the installation procedure, and examine key code examples for reading different data structures.

How to read an Excel file in Python using Visual Studio Code

  1. Create a new Project/environment for Python using Visual Studio Code.
  2. Install the IronXL library for Python.
  3. Import the library into the Python code.
  4. Import the Excel file to be read.
  5. Select the worksheet and get the value using a range or cell address.
  6. Process the value and display the result.

IronXL

IronXL is a robust Python package created especially to make working with Excel files (.xls, .xlsx, and .xlsm) in your Python projects easier. It provides an easy-to-use API for a range of operations, serving as a link between your Python code and Excel spreadsheets.

Features of IronXL

  • Handling data: IronXL facilitates the reading, writing, and manipulation of data in Excel spreadsheets. It supports calculations, formulae, and data formatting, and cell values can be obtained using a two-dimensional array.
  • Creation and Modification of Excel Files: Developers can create new Excel files and edit existing ones, as well as add, remove, and manage worksheets.
  • .NET Integration and Cross-compatibility: IronXL can be integrated with various .NET platforms, such as Xamarin, .NET Core, and .NET Framework, and its cross-platform compatibility makes it suitable for use in a variety of application scenarios.
  • User-friendly API: The library is easy to use for developers of all skill levels, thanks to its clear and well-documented API. To efficiently interact with your files, you don't need to be an expert in Excel structures.
  • No dependency: IronXL doesn't require Microsoft Office to be installed on the computer you're working on. It operates autonomously, eliminating compatibility problems and simplifying deployment across many environments.
  • Rich Feature Set: IronXL provides a range of functionalities beyond data reading, including cell formatting, formula handling, and chart generation. This enables various activities without directly altering the spreadsheet.
  • Data Extraction and Export: IronXL simplifies connecting with databases and other systems by facilitating data extraction from Excel files and exporting Excel data to multiple formats, including XML, new data tables, and plain text.
  • Versatility and Compatibility: It supports several Excel versions and formats, including XLSX, CSV, and older XLS formats.

For more information on usage, please refer to this documentation.

Creating a New Project Folder

Launch Visual Studio Code.

Visual Studio Code project directory

Navigate to File > Open Folder (or use the keyboard shortcuts Ctrl+K, Ctrl+O for Windows/Linux, and Cmd+K, Cmd+O on macOS).

Select Folder in Visual Studio Code

Select a place on your PC where you wish to save your newly created project folder. Then, click "Select Folder" to create the project folder.

Creating a Python File in VS Code

Create a new Python file in the project folder to contain your Python code.

Two methods to do this:

  • Right-click anywhere in the project folder and choose "New File". Name your Python file (e.g., my_script.py).
  • Navigate to File > New File (or use Ctrl+N on Windows/Linux or Cmd+N on macOS to open a new file), and then name your Python file with the .py extension.

Install IronXL

In Visual Studio Code, open a terminal window by selecting Terminal > New Terminal.

To install IronXL, use the following pip command in your terminal:

pip install ironxl
pip install ironxl
SHELL

Installing IronXL through pip

Read Excel file Using IronXL

Reading Excel files is easily done using IronXL with a few lines of code.

from ironxl import WorkBook

# Load an existing Excel workbook
workbook = WorkBook.Load("Demo.xlsx")

# Access the first worksheet
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

# Iterate over a range of cells and print their values
for cell in worksheet["A2:A10"]:
    print(f"Cell {cell.AddressString} has value '{cell.Text}'")
from ironxl import WorkBook

# Load an existing Excel workbook
workbook = WorkBook.Load("Demo.xlsx")

# Access the first worksheet
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

# Iterate over a range of cells and print their values
for cell in worksheet["A2:A10"]:
    print(f"Cell {cell.AddressString} has value '{cell.Text}'")
PYTHON

Explanation:

  1. Import Library: Importing the IronXL library gives access to its features.
  2. Load Workbook: Load the Excel workbook using WorkBook.Load("Demo.xlsx"). The path to the workbook is specified here.
  3. Access Worksheet: Access worksheets by index (e.g., WorkSheets[0] for the first worksheet).
  4. Iterate Cells: Use a for loop to iterate through a specified cell range (e.g., A2:A10), printing out each cell's address and value.

Console output showing cell values

The code above demonstrates reading Excel files with IronXL and outputs the data to a console.

For more related examples and documentation, please refer to the IronXL documentation.

Conclusion

Overall, IronXL is a powerful and versatile Python library for working with Excel files. Beyond reading and accessing data, it simplifies a variety of operations, enabling developers to automate workflows and streamline Excel-related tasks within Python applications. Key functionalities include creating and modifying spreadsheets, cell formatting, formula handling, and chart generation.

Its intuitive API, independence from Microsoft Office, and compatibility with other Excel file formats are among its main benefits. IronXL provides the necessary tools for automating report generation, cleaning and processing large datasets stored in Excel, and exporting Excel files to other formats.

IronXL provides a free licensing option. Visit the IronXL website for comprehensive and current licensing information. Additional related software is available to enhance developer productivity. Visit the Iron Software website to learn more.

Häufig gestellte Fragen

Wie kann ich eine Excel-Datei in Python mit Visual Studio Code lesen?

Sie können eine Excel-Datei in Python mit Visual Studio Code lesen, indem Sie IronXL installieren. Richten Sie zunächst ein Python-Projekt ein und installieren Sie IronXL über pip mit dem Befehl pip install ironxl. Importieren Sie dann die IronXL-Bibliothek in Ihr Python-Skript, laden Sie das Arbeitsbuch mit WorkBook.Load(), greifen Sie auf das Arbeitsblatt zu und iterieren Sie über die Zellen, um Daten zu extrahieren.

Welche Vorteile bietet IronXL gegenüber pandas für Excel-Operationen in Python?

IronXL bietet mehrere Vorteile gegenüber pandas, darunter eine benutzerfreundlichere API, keine zusätzlichen Abhängigkeitsanforderungen und eine einfachere Skalierbarkeit. Es ist besonders für Anfänger von Vorteil aufgrund seines intuitiven Designs und bietet robuste Funktionalitäten zur Manipulation von Excel-Dateien ohne die Notwendigkeit von Microsoft Office.

Wie installiere ich IronXL zur Manipulation von Excel-Dateien in Python?

Um IronXL zur Manipulation von Excel-Dateien in Python zu installieren, öffnen Sie Ihr Terminal oder Ihre Eingabeaufforderung in Visual Studio Code und verwenden Sie den Befehl pip install ironxl. Dadurch wird die Bibliothek heruntergeladen und installiert und für Ihre Python-Skripte verfügbar gemacht.

Kann IronXL Excel-Dateien ohne installiertes Microsoft Office verarbeiten?

Ja, IronXL kann Excel-Dateien ohne die Notwendigkeit eines installierten Microsoft Office verarbeiten. Diese Funktion vereinfacht die Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen und macht es zu einem vielseitigen Werkzeug zur Manipulation von Excel-Dateien in Python.

Welche Excel-Dateiformate werden von IronXL unterstützt?

IronXL unterstützt mehrere Excel-Dateiformate, einschließlich XLSX, CSV und ältere XLS-Formate. Dies bietet Flexibilität und Kompatibilität für verschiedene Aufgaben zur Manipulation von Excel-Dateien in Python.

Wie vereinfacht IronXL die Extraktion von Daten aus Excel-Dateien?

IronXL vereinfacht die Datenextraktion, indem es Benutzern ermöglicht, Excel-Dateien einfach zu laden, auf Arbeitsblätter zuzugreifen und über Zellen zu iterieren, um Daten zu extrahieren und zu verarbeiten. Es unterstützt auch den Export von Daten in mehrere Formate, wie XML und Nur-Text, was die Integration in andere Systeme erleichtert.

Gibt es eine kostenlose Lizenzoption für IronXL?

Ja, IronXL bietet eine kostenlose Lizenzoption für Benutzer an. Weitere Informationen zu Lizenzen finden Sie auf der IronXL-Website, wo Details zu Preisen und Lizenzoptionen bereitgestellt werden.

Wo finde ich zusätzliche Ressourcen und Beispiele für die Verwendung von IronXL mit Excel in Python?

Zusätzliche Ressourcen, Beispiele und Dokumentationen zur Verwendung von IronXL mit Excel in Python finden Sie auf der Dokumentationsseite von IronXL auf deren offizieller Website. Dies umfasst Anleitungen, Tutorials und API-Referenzen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.

Curtis Chau
Curtis Chau
  Jetzt mit dem Ingenieurteam chatten
Technischer Autor

Curtis Chau hat einen Bachelor-Abschluss in Informatik von der Carleton University und ist spezialisiert auf Frontend-Entwicklung mit Expertise in Node.js, TypeScript, JavaScript und React. Leidenschaftlich widmet er sich der Erstellung intuitiver und ästhetisch ansprechender Benutzerschnittstellen und arbeitet gerne mit modernen Frameworks sowie der Erstellung gut strukturierter, optisch ansprechender ...

Weiterlesen

Verwandte Artikel

30-Tage-Testversion → Volles Produkt. Keine Grenzen. Keine Karte. Testversion