from ironxl import * # Supported for XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV workbook = WorkBook.Load("sample.xlsx") # Select worksheet at index 0 worksheet = workbook.WorkSheets[0] # Get any existing worksheet first_sheet = workbook.DefaultWorkSheet # Select a cell and return the converted value cell_value = worksheet["A2"].IntValue # Read from ranges of cells elegantly. for cell in worksheet["A2:A10"]: print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text)) # Calculate aggregate values such as Min, and Sum total_sum = worksheet["A2:A10"].Sum()

from ironxl import * # Load existing spreadsheet workbook = WorkBook.Load("sample.xls") worksheet = workbook.WorkSheets[0] # Get a range from an Excel worksheet selected_range = worksheet["A1:H10"] # Get the first cell in the range cell = selected_range.ToArray()[0] # Set background color of the cell with an RGB string cell.Style.SetBackgroundColor("#428D65") # Apply styling to the whole range # Set underline property to the font # FontUnderlineType is an enum that stands for different types of font underline selected_range.Style.Font.Underline = FontUnderlineType.SingleAccounting # Define whether to use a horizontal line through the text or not selected_range.Style.Font.Strikeout = False # Define whether the font is bold or not selected_range.Style.Font.Bold = True # Define whether the font is italic or not selected_range.Style.Font.Italic = False # Get or set the script property of a font # FontScript enum stands for available options selected_range.Style.Font.FontScript = FontScript.Super # Set the type of the border line # There are also TopBorder, LeftBorder, RightBorder, DiagonalBorder properties # BorderType enum indicates the line style of a border in a cell selected_range.Style.BottomBorder.Type = BorderType.MediumDashed # Indicate whether the cell should be auto-sized selected_range.Style.ShrinkToFit = True # Set alignment of the cell selected_range.Style.VerticalAlignment = VerticalAlignment.Bottom # Set border color selected_range.Style.DiagonalBorder.SetColor("#20C96F") # Define border type and border direction as well selected_range.Style.DiagonalBorder.Type = BorderType.Thick # DiagonalBorderDirection enum stands for direction of diagonal border inside cell selected_range.Style.DiagonalBorderDirection = DiagonalBorderDirection.Forward # Set background color of cells selected_range.Style.SetBackgroundColor(Color.Aquamarine) # Set fill pattern of the cell # FillPattern enum indicates the style of fill pattern selected_range.Style.FillPattern = FillPattern.Diamonds # Set the number of spaces to indent the text selected_range.Style.Indention = 5 # Indicate if the text is wrapped selected_range.Style.WrapText = True # Save changes with applied styling options workbook.SaveAs("stylingOptions.xls")

VERWENDUNG VON IRONXL FOR PYTHON

Wie man Excel-Dateien in Python bearbeitet

Veröffentlicht 6. Juni 2024

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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

Installieren Sie die IronXL-Bibliothek für die Bearbeitung von Excel-Dateien in Python.
Laden Sie die Excel-Arbeitsmappe mit IronXL.
Geben Sie das gewünschte Arbeitsblatt innerhalb der Arbeitsmappe an.
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 die IronXL 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 bequeme methoden zum Lesen von Excel-Dateien, Bearbeiten und manipulieren 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-Datei bearbeitung. 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, Excel formeln jedes Mal, wenn ein Blatt bearbeitet wird. Darüber hinaus können Entwickler Excel-Dateien mit Hilfe von Bereichseinstellungen, Sortierbereichen, Spalten und Zeilen manipulieren und styling 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.

Wie man Excel-Dateien in Python bearbeitet: Abbildung 1 - Neues Projekt

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

PYTHON

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

Wie man Excel-Dateien in Python bearbeitet: Abbildung 2 - IronXL installieren

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.

Wie man Excel-Dateien in Python bearbeitet: Abbildung 3 - Excel-Dateieingabe

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")

PYTHON

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]

PYTHON

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()

PYTHON

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.

Wie man Excel-Dateien in Python bearbeitet: Abbildung 4 - XLSX-Datei

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 von formelnkönnen 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}")

PYTHON

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.

Wie man Excel-Dateien in Python bearbeitet: Abbildung 5 - Ausgabe des Alters mittels Excel-Formel

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 eine kostenloser 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.

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