Nachrichtensymbol
Zum Fußzeileninhalt springen
  1. IronXL für Python
  2. IronXL für Python Blog
  3. Verwendung von IronXL für Python
  4. Python Excel-Datei bearbeiten
VERWENDUNG VON IRONXL FüR PYTHON

Wie man Excel-Dateien in Python bearbeitet

Curtis Chau
Curtis Chau
Aktualisiert:

Excel- Dateien werden universell für Datenmanagement- und Analyseaufgaben verwendet. Die manuelle Bearbeitung großer Excel-Dateien kann jedoch zeitaufwändig und fehleranfällig sein. Python bietet leistungsstarke Bibliotheken und Tools zur Automatisierung von Bearbeitungsaufgaben in Excel-Tabellen, wodurch der Prozess effizienter und zuverlässiger wird.

Wie man Excel-Dateien in Python bearbeitet

  1. Installieren Sie die IronXL-Bibliothek zur Bearbeitung von Excel-Dateien in Python.
  2. Laden Sie die Excel-Arbeitsmappe mit IronXL.
  3. Geben Sie die gewünschte Tabelle innerhalb der Arbeitsmappe an.
  4. Schreiben Sie Daten mithilfe von IronXL in bestimmte Zellwerte, um Änderungen und Aktualisierungen einfach vorzunehmen.

In diesem Tutorial zeigen wir Ihnen, wie Sie Excel-Dateien mit Python bearbeiten können. Wir werden die IronXL- Bibliothek zum Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel-Dateien verwenden und jedes Konzept anhand praktischer Beispiele veranschaulichen. Excel-Dateien können strukturierte Daten enthalten, die in Zeilen und Spalten organisiert sind, sowie Formatierungen, Formeln und andere Merkmale. IronXL bietet Methoden zum programmatischen Lesen, Schreiben und Ändern von Excel-Dateien und ermöglicht es Benutzern, verschiedene Datenmanipulationsaufgaben effizient durchzuführen. Bevor wir fortfahren, wollen wir uns ansehen, was IronXL eigentlich ist.

Was ist IronXL?

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

IronXL bietet eine breite Palette an Funktionen, die eine effiziente Bearbeitung von Excel-Dateien ermöglichen. Entwickler können Arbeitsblätter in verschiedene Formate exportieren, darunter XLS-Dateien, XLSX-Dateien, CSV-Dateien, TSV-Dateien und JSON, wodurch ein nahtloser Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen ermöglicht wird. Darüber hinaus unterstützt IronXL die Verschlüsselung und Entschlüsselung von XLSX-, XLSM- und XLTX-Dateien mit Passwörtern und gewährleistet so die Datensicherheit. IronXL gewährleistet eine präzise Datenverarbeitung, indem es die Möglichkeit bietet, Excel- Formeln bei jeder Bearbeitung eines Tabellenblatts neu zu berechnen. Darüber hinaus können Entwickler Excel-Dateien bearbeiten, indem sie Bereichseinstellungen verwenden, Bereiche, Spalten und Zeilen sortieren und Zellen mit anpassbarer Schriftart, Größe, Hintergrundmuster, Rahmen, Ausrichtung und Zahlenformaten gestalten . IronXL ermöglicht es Entwicklern, Excel-Daten effizient zu verwalten und so die Produktivität und Flexibilität von Python-Anwendungen zu steigern.

Neues Projekt öffnen oder erstellen

Erstellen Sie je nach Bedarf ein neues Projekt oder öffnen Sie ein bestehendes in Ihrer IDE. Wir erstellen ein neues Projekt in MS Visual Studio 2022. Sie können jede beliebige IDE verwenden. Der Code bleibt für jede IDE identisch.

So bearbeiten Sie Excel-Dateien in Python: Abbildung 1 – Neues Projekt

Installation der IronXL-Bibliothek

Wir müssen die IronXL-Bibliothek installieren, um mit Excel-Dateien arbeiten zu können. Sie können es mit pip, dem Python-Paketmanager, installieren:

pip install IronXL
pip install IronXL
SHELL

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

So bearbeiten Sie Excel-Dateien in Python: Abbildung 2 – IronXL installieren

Excel-Arbeitsmappe laden

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

So bearbeiten Sie Excel-Dateien in Python: Abbildung 3 – Eingabe einer Excel-Datei

Der folgende Code lädt die Excel-Datei in unser Projekt.

from ironxl import *     

# Set the IronXL license key
License.LicenseKey = "IRONSUITE.TEST.TUTORIAL.COM.12345-ABC-XYZ-XYZ-XYZ-ABC-ABC-QWERTY-XYZ-ABC-DEPLOYMENT.TRIAL-123V.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024"

# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load("test_excel.xlsx")
from ironxl import *     

# Set the IronXL license key
License.LicenseKey = "IRONSUITE.TEST.TUTORIAL.COM.12345-ABC-XYZ-XYZ-XYZ-ABC-ABC-QWERTY-XYZ-ABC-DEPLOYMENT.TRIAL-123V.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024"

# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load("test_excel.xlsx")
PYTHON

Der obige Codeausschnitt demonstriert, wie man mit der IronXL for Python-Bibliothek eine Excel-Datei mit dem Namen "test_excel.xlsx" in ein Workbook-Objekt lädt. Zunächst wird der IronXL-Lizenzschlüssel zur Authentifizierung festgelegt. Anschließend importiert es die benötigten Module aus IronXL. Schließlich wird die Excel-Datei mit der Methode WorkBook.Load() geladen, wodurch Entwickler mithilfe der Funktionalität von IronXL auf die Daten in der Arbeitsmappe zugreifen und diese bearbeiten können.

Excel-Tabelle auswählen

Der nächste Schritt besteht darin, Excel-Tabellen in Python auszuwählen. Eine Excel-Datei kann mehrere Tabellenblätter enthalten, daher müssen wir das aktive Tabellenblatt angeben.

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

Die obige Codezeile wählt das Arbeitsblatt mit dem Index 0 innerhalb des Arbeitsmappenobjekts aus und ermöglicht es Entwicklern, Excel-Tabellen effektiv zu bearbeiten. Durch die Angabe des Index wird der Zugriff auf ein bestimmtes Excel-Tabellenblatt innerhalb der Excel-Datei zur weiteren Analyse oder Bearbeitung ermöglicht.

Excel-Dateien mit Python schreiben

Jetzt schreiben wir Daten in unsere Excel-Datei, indem wir unserem Datensatz eine neue Zeile hinzufügen. Der folgende Code bewirkt dies:

# Python edit Excel file: insert data into specific cells
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

# Save the workbook with modifications
workbook.Save()
# Python edit Excel file: insert data into specific cells
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

# Save the workbook with modifications
workbook.Save()
PYTHON

Der obige Code modifiziert bestehende Excel-Dateien, indem er Daten in bestimmte Zellen einfügt. Es weist den Zellen in den Spalten A bis H für Zeile 11 Zellwerte zu und fügt Daten in die bestehende Tabelle ein. Nachdem diese Änderungen vorgenommen wurden, wird die Arbeitsmappe gespeichert, um sicherzustellen, dass die Änderungen dauerhaft gespeichert werden. Diese Funktionalität ermöglicht die automatisierte Bearbeitung von Excel-Dateien und erleichtert Aufgaben wie Dateneingabe, Aktualisierungen oder das Hinzufügen neuer Datensätze.

So bearbeiten Sie Excel-Dateien in Python: Abbildung 4 – XLSX-Datei

Formel in Excel-Datei verwenden

Im nächsten Schritt verwenden wir IronXL, um das Durchschnittsalter der Kunden direkt in der Excel-Datei zu berechnen. Durch die Nutzung von Formeln können wir effizient aggregierte Statistiken berechnen und so unsere Datenanalysefähigkeiten verbessern. Wir können den Prozess der Durchführung komplexer Berechnungen vereinfachen und den Benutzern so ermöglichen, mühelos wertvolle Erkenntnisse aus ihren Excel-Daten zu gewinnen. Lasst uns nun das Durchschnittsalter der Kunden in unserer Excel-Datei berechnen.

# Apply average calculation to all numeric cells within the range
avgAge = worksheet["F2:F11"].Avg()

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

# Display the average age
print(f"Average Age is: {avgAge}")
PYTHON

Der obige Code berechnet den Mittelwert der numerischen Zellen im angegebenen Bereich "F2:F11" im Excel-Arbeitsblatt. Die Funktionen von IronXL ermöglichen die nahtlose Berechnung statistischer Kennzahlen direkt in Excel-Dateien und verbessern so die Arbeitsabläufe der Datenanalyse. Durch einfaches Aufrufen der Avg() -Methode auf den Bereich berechnet IronXL effizient das Durchschnittsalter der Kunden und demonstriert damit seine Fähigkeit, komplexe Berechnungen in Excel-Dokumenten zu vereinfachen.

So bearbeiten Sie Excel-Dateien in Python: Abbildung 5 – Altersausgabe mithilfe einer Excel-Formel

Abschluss

Zusammenfassend bietet dieses Tutorial einen umfassenden Überblick über die Bearbeitung von Excel-Dateien mit Python und der IronXL-Bibliothek. Durch die Nutzung der leistungsstarken Funktionen von IronXL können Entwickler Daten in Excel-Dateien nahtlos bearbeiten und so Datenverwaltungsaufgaben optimieren. Mit der Möglichkeit, Excel-Daten programmatisch zu lesen, zu schreiben und zu ändern, versetzt IronXL die Benutzer in die Lage, Daten effizient zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse aus XLSX-Dateien zu gewinnen. Darüber hinaus ermöglicht die Unterstützung komplexer Berechnungen und Formeln eine fortgeschrittene Datenanalyse innerhalb von Excel und verbessert so die Produktivität und Genauigkeit bei der Datenmanipulation.

Darüber hinaus bietet IronXL eine kostenlose Testversion an, mit der Entwickler das volle Potenzial von IronXL ausschöpfen und Daten sicher und effizient bearbeiten können. Ob es um die Analyse von Daten, die Bearbeitung von XLSX-Dateien oder die Durchführung komplexer Berechnungen geht, IronXL bietet eine vielseitige Lösung für Aufgaben der Excel-Dateibearbeitung und erweitert die Möglichkeiten von Python-Anwendungen im Bereich des Datenmanagements.

Häufig gestellte Fragen

Wie kann ich die Bearbeitung von Excel-Dateien in Python automatisieren?

Sie können die Bearbeitung von Excel-Dateien in Python mit der IronXL-Bibliothek automatisieren. Sie bietet Methoden zum Lesen, Schreiben und Modifizieren von Excel-Dateien programmatisch, wodurch die Notwendigkeit manueller Eingriffe reduziert wird.

Welche Schritte sind beim Bearbeiten von Excel-Dateien mit Python erforderlich?

Um Excel-Dateien mit Python zu bearbeiten, installieren Sie die IronXL-Bibliothek, laden Sie die Arbeitsmappe mit WorkBook.Load(), wählen Sie das gewünschte Arbeitsblatt aus, nehmen Sie Ihre Änderungen vor und speichern Sie die Datei mit Save().

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

Installieren Sie IronXL mit dem pip-Paketmanager über den Befehl: pip install IronXL. Dadurch wird die Bibliothek Ihrer Python-Umgebung für die Bearbeitung von Excel-Dateien hinzugefügt.

Kann ich Python verwenden, um mehrere Arbeitsblätter in einer Excel-Datei zu aktualisieren?

Ja, mit IronXL können Sie mehrere Arbeitsblätter innerhalb einer Excel-Datei aktualisieren. Sie können zwischen Blättern über deren Index oder Namen navigieren und nach Bedarf Änderungen vornehmen.

Wie behandelt IronXL komplexe Formeln in Excel-Dateien mit Python?

IronXL erlaubt es Ihnen, komplexe Berechnungen und Formeln direkt in Ihren Excel-Dateien zu integrieren. Es unterstützt Operationen wie Durchschnittsbildung, Summierung und Neuberechnung von Formeln.

Welche Excel-Dateiformate sind mit IronXL in Python kompatibel?

IronXL unterstützt verschiedene Excel-Dateiformate, einschließlich XLS, XLSX, CSV und TSV, was Flexibilität im Umgang mit unterschiedlichen Datentypen und -strukturen bietet.

Ist es möglich, Excel-Dateien, die mit Python bearbeitet werden, zu sichern?

Ja, IronXL ermöglicht es Ihnen, Excel-Dateien wie XLSX, XLSM und XLTX mit Passwörtern zu verschlüsseln und zu entschlüsseln, um die Datensicherheit während der Bearbeitung zu gewährleisten.

Kann ich IronXL kostenlos für die Bearbeitung von Excel-Dateien in Python ausprobieren?

Ja, IronXL bietet eine kostenlose Testversion, die es Entwicklern ermöglicht, seine umfangreichen Funktionen zur Bearbeitung von Excel-Dateien ohne anfängliche Kosten zu erkunden.

Wie kann ich Daten in eine bestimmte Zelle in einer Excel-Datei mit Python schreiben?

Mit IronXL können Sie Daten in bestimmte Zellen schreiben, indem Sie Werte auf Zellenreferenzen im Arbeitsblatt zuweisen und dann die Änderungen mit der Save()-Methode speichern.

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. Gratis testen