Wie man Excel-Dateien in Python bearbeitet

Excel dateien werden universell für die Datenverwaltung und -analyse verwendet. Die manuelle Bearbeitung großer Excel-Dateien kann jedoch zeitaufwändig und fehleranfällig sein. Python bietet leistungsstarke Bibliotheken und Werkzeuge für die Automatisierung von Excel-Tabellenbearbeitungsaufgaben, die den Prozess effizienter und zuverlässiger machen.

Wie man Excel-Dateien in Python bearbeitet

1. Installieren Sie die IronXL-Bibliothek für die Bearbeitung von Excel-Dateien in Python.

2. Laden Sie die Excel-Arbeitsmappe mit IronXL.

3. Geben Sie das gewünschte Arbeitsblatt innerhalb der Arbeitsmappe an.

4. Schreiben Sie Daten in bestimmte Zellenwerte mit IronXL, um Änderungen und Aktualisierungen zu erleichtern.

   In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie Excel-Dateien mit Python bearbeiten können. Wir werden dieIronXL bibliothek zum Lesen, Schreiben und Manipulieren von Excel-Dateien sowie praktische Beispiele zur Veranschaulichung der einzelnen Konzepte. Excel-Dateien können strukturierte Daten enthalten, die in Zeilen und Spalten organisiert sind, zusammen mit Formatierungen, Formeln und anderen Funktionen. IronXL bietet Methoden zum programmgesteuerten Lesen, Schreiben und Ändern von Excel-Dateien, so dass die Benutzer verschiedene Datenmanipulationsaufgaben effizient durchführen können. Bevor wir weitermachen, sollten wir uns ansehen, was IronXL ist.

Was ist IronXL?

IronXL ist eine leistungsstarke Bibliothek für die Arbeit mit Excel-Dateien in Python-Anwendungen. Es bietet Entwicklern bequememethoden zum Lesen von Excel-Dateien, Bearbeiten undmanipulieren Excel-Dateien und die Rationalisierung von Datenverwaltungsaufgaben. Entwickler können problemlos Daten aus verschiedenen Dateiformaten wie XLS-, XLSX-, CSV- und TSV-Dateien importieren und mit Tabellenkalkulationen arbeiten.

IronXL bietet eine breite Palette von Funktionen, die eine effiziente Excel-Dateibearbeitung. Entwickler können Arbeitsblätter in mehrere Formate exportieren, darunter XLS-Dateien, XLSX, CSV-Dateien, TSV-Dateien und JSON, was einen nahtlosen Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen ermöglicht. Darüber hinaus unterstützt IronXL die Ver- und Entschlüsselung von XLSX-, XLSM- und XLTX-Dateien mit Passwörtern und gewährleistet so die Datensicherheit. IronXL gewährleistet eine genaue Datenverarbeitung, indem es die Möglichkeit bietet, Excelformeln jedes Mal, wenn ein Blatt bearbeitet wird. Darüber hinaus können Entwickler Excel-Dateien mit Hilfe von Bereichseinstellungen, Sortierbereichen, Spalten und Zeilen manipulieren undstyling zellen mit anpassbarer Schriftart, Größe, Hintergrundmuster, Rahmen, Ausrichtung und Zahlenformaten. IronXL ermöglicht es Entwicklern, Excel-Daten effizient zu verwalten und die Produktivität und Flexibilität von Python-Anwendungen zu erhöhen.

Neues Projekt öffnen oder erstellen

Erstellen Sie ein neues Projekt oder öffnen Sie ein bestehendes Projekt in Ihrer IDE, je nach Anforderung. Wir erstellen ein neues Projekt in MS Visual Studio 2022. Sie können jede IDE verwenden. Der Code bleibt in jeder IDE derselbe.

Installation der IronXL-Bibliothek

Wir müssen die IronXL-Bibliothek für die Arbeit mit Excel-Dateien installieren. Sie können sie mit pip, dem Python-Paketmanager, installieren:

pip install IronXL

pip install IronXL

Mit diesem Befehl wird die IronXL-Bibliothek installiert, die später im Tutorial für die Bearbeitung von Excel-Dateien in Python verwendet wird.

Excel-Arbeitsmappe laden

Der allererste Schritt besteht darin, eine Excel-Arbeitsmappe in unser Projekt zu laden. Wir werden die folgende Excel-Beispieldatei laden. Wir werden dieselbe Excel-Datei für alle in diesem Lehrgang besprochenen Beispiele verwenden.

Mit dem folgenden Code wird die Excel-Datei in unser Projekt geladen.

from ironxl import *     
License.LicenseKey = "IRONSUITE.TEST.TUTORIAL.COM.12345-ABC-XYZ-XYZ-XYZ-ABC-ABC-QWERTY-XYZ-ABC-DEPLOYMENT.TRIAL-123V.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024";
workbook = WorkBook.Load("test_excel.xlsx")

from ironxl import *     
License.LicenseKey = "IRONSUITE.TEST.TUTORIAL.COM.12345-ABC-XYZ-XYZ-XYZ-ABC-ABC-QWERTY-XYZ-ABC-DEPLOYMENT.TRIAL-123V.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024";
workbook = WorkBook.Load("test_excel.xlsx")

Der obige Codeausschnitt zeigt, wie die IronXL for Python-Bibliothek verwendet wird, um eine Excel-Datei mit dem Namen "test_excel.xlsx" in ein Arbeitsmappenobjekt zu laden. Zunächst wird der IronXL-Lizenzschlüssel für die Authentifizierung festgelegt. Anschließend importiert es die erforderlichen Module aus IronXL. Schließlich wird die Excel-Datei mit der Funktion WorkBook.Load() methode, die es Entwicklern ermöglicht, auf die Daten in der Arbeitsmappe zuzugreifen und sie mit den Funktionen von IronXL zu bearbeiten.

Excel-Tabelle auswählen

Der nächste Schritt ist die Auswahl von Excel Spreadsheets in Python. Da in einer Datei mehrere Excel-Blätter vorhanden sein können, müssen wir das aktive Blatt angeben.

# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

Die obige Codezeile wählt das Arbeitsblatt mit dem Index 0 innerhalb des Arbeitsmappenobjekts aus und ermöglicht es Entwicklern, Excel-Tabellenblätter effektiv zu bearbeiten. Durch die Angabe des Indexes wird der Zugriff auf ein bestimmtes Excel-Blatt innerhalb der Excel-Datei für weitere Analysen oder Änderungen ermöglicht.

Schreiben von Excel-Dateien mit Python

Schreiben wir nun Daten in unsere Excel-Datei, indem wir eine neue Zeile zu unserem Datensatz hinzufügen. Mit dem folgenden Code wird dies erreicht:

// Python edit Excel file
worksheet["A11"].IntValue = 10
worksheet["B11"].Value = 'Kate'
worksheet["C11"].Value = 'Brown'
worksheet["D11"].Value = 'Female'
worksheet["E11"].Value = 'Indonesia'
worksheet["F11"].IntValue = 26
worksheet["G11"].Value = '16/10/2024'
worksheet["H11"].IntValue = 6548
workbook.Save()

// Python edit Excel file
worksheet["A11"].IntValue = 10
worksheet["B11"].Value = 'Kate'
worksheet["C11"].Value = 'Brown'
worksheet["D11"].Value = 'Female'
worksheet["E11"].Value = 'Indonesia'
worksheet["F11"].IntValue = 26
worksheet["G11"].Value = '16/10/2024'
worksheet["H11"].IntValue = 6548
workbook.Save()

Der obige Code ändert bestehende Excel-Dateien, indem er Daten in bestimmte Zellen einfügt. Es ordnet den Zellen in den Spalten A bis H für Zeile 11 Zellwerte zu und fügt die Daten im vorhandenen Arbeitsblatt hinzu. Nachdem Sie diese Änderungen vorgenommen haben, wird die Arbeitsmappe gespeichert, um sicherzustellen, dass die Änderungen erhalten bleiben. Diese Funktion ermöglicht die automatische Bearbeitung von Excel-Dateien und erleichtert Aufgaben wie die Dateneingabe, Aktualisierungen oder das Hinzufügen neuer Datensätze.

Formel in Excel-Datei verwenden

In diesem nächsten Schritt werden wir IronXL verwenden, um das Durchschnittsalter der Kunden direkt in der Excel-Datei zu berechnen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit vonformelnkönnen wir effizient aggregierte Statistiken berechnen und so die Möglichkeiten der Datenanalyse verbessern. Wir können den Prozess der Durchführung komplexer Berechnungen rationalisieren, so dass die Benutzer mühelos wertvolle Erkenntnisse aus ihren Excel-Daten ableiten können. Lassen Sie uns nun das Durchschnittsalter der Kunden in unserer Excel-Datei berechnen.

#Apply average value of all numeric cells within the range
avgAge = worksheet["F2:F11"].Avg();
print(f"Average Age is: {avgAge}")

#Apply average value of all numeric cells within the range
avgAge = worksheet["F2:F11"].Avg();
print(f"Average Age is: {avgAge}")

Der obige Code berechnet den Durchschnittswert der numerischen Zellen innerhalb des angegebenen Bereichs "F2:F11" im Excel-Arbeitsblatt. Die Funktionen von IronXL ermöglichen die nahtlose Berechnung statistischer Metriken direkt in Excel-Dateien und verbessern so die Arbeitsabläufe bei der Datenanalyse. Durch einfaches Aufrufen des Avg() methode berechnet IronXL auf effiziente Weise das Durchschnittsalter der Kunden und demonstriert damit seine Fähigkeit, komplexe Berechnungen in Excel-Dokumenten zu rationalisieren.

Schlussfolgerung

Abschließend hat dieser Lehrgang einen umfassenden Überblick über die Bearbeitung von Excel-Dateien mit Python und der IronXL-Bibliothek gegeben. Durch die Nutzung der leistungsstarken Funktionen von IronXL können Entwickler Daten in Excel-Dateien nahtlos bearbeiten und so Datenverwaltungsaufgaben rationalisieren. Mit der Fähigkeit, Excel-Daten programmatisch zu lesen, zu schreiben und zu ändern, ermöglicht IronXL den Benutzern, Daten effizient zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse aus XLSX-Dateien abzuleiten. Darüber hinaus ermöglicht die Unterstützung komplexer Berechnungen und Formeln eine fortgeschrittene Datenanalyse in Excel, die die Produktivität und Genauigkeit von Arbeitsabläufen bei der Datenverarbeitung erhöht.

Darüber hinaus bietet IronXL einekostenloser Testkönnen Entwickler das volle Potenzial von IronXL ausschöpfen, um Daten zuverlässig und effizient zu bearbeiten. Ob es sich um die Analyse von Daten, die Bearbeitung von XLSX-Dateien oder die Durchführung komplexer Berechnungen handelt, IronXL bietet eine vielseitige Lösung für die Bearbeitung von Excel-Dateien und erweitert die Möglichkeiten von Python-Anwendungen für die Datenverwaltung.