Wie man mit Python in eine Excel-Datei exportiert

Einführung

Die Möglichkeit, Daten in Excel-Tabellen zu exportieren, ist für viele Anwendungen und Unternehmen in der heutigen datengesteuerten Umgebung eine entscheidende Notwendigkeit. Dank ihrer Vertrautheit und Anpassungsfähigkeit ist die Excel-Datei nach wie vor ein beliebtes Format für die Erstellung von Berichten, die Durchführung von Analysen und die Mitteilung der Ergebnisse an die Beteiligten. Dank des umfangreichen Ökosystems an Python-Bibliotheken stehen Entwicklern leistungsfähige Tools für die Arbeit mit Excel-Dateien zur Verfügung.

Eine zuverlässige Option zum einfachen Exportieren von Daten in Excel-Tabellen ist IronXL, das sich unter den anderen hervorhebt. In diesem Beitrag werden wir uns ansehen, wie IronXL for Python den Datenexport in ein Arbeitsblatt vereinfacht und Entwicklern mehr Kontrolle darüber gibt, wie ihre Datenexportverfahren organisiert sind.

Wie man mit Python in eine Excel-Datei exportiert

1. Erstellen Sie in Visual Studio Code eine Datei in Python.

2. Installieren Sie die Pip Python IronXL-Bibliothek.

3. Legen Sie die Daten fest, die nach Excel exportiert werden sollen.

4. Ordnen Sie die Daten mithilfe der Excel-Bibliothek der jeweiligen Zelle zu.

5. Um alle Datenrahmen in die neue Excel-Datei zu exportieren, speichern Sie sie.

IronXL

IronXL ist eine funktionsreiche Python-Bibliothek, die speziell für die Verwendung mit Excel-Dateien entwickelt wurde. Programmierern steht eine Fülle von Lösungen zum Lesen, Schreiben, Bearbeiten und Ändern von Tabellenkalkulationsdaten zur Verfügung. IronXL basiert auf dem .NET-Framework und kombiniert die Flexibilität von Python mit der Leistung von .NET, um eine effiziente Interaktion mit Excel-Dateien zu ermöglichen.

Eine der größten Stärken von IronXL ist das einfache Einlesen von Daten aus vorhandenen Excel-Dateien. Entwickler können schnell Daten aus bestimmten Dateien extrahieren, z. B. Formatzellen wie Zeilen, Listen von Spaltennamen, Objektzellen, die auf Werte folgen, oder Spalten, wodurch sie Daten aus Excel-Tabellen problemlos in Python-Programme einbinden können. Ganz gleich, ob Sie Verkaufs-, Kunden- oder Finanzdaten abrufen müssen, IronXL bietet Ihnen die Werkzeuge, die Sie für eine effektive Arbeit mit Ihren Excel-Daten benötigen.

Eigenschaften von IronXL

Mit Hilfe von IronXL können Daten problemlos aus bestehenden Excel-Dateien gelesen und in neu erstellte oder bereits vorhandene Tabellenkalkulationen geschrieben werden. Dabei wird ein breites Spektrum an Themen abgedeckt, darunter der Zugriff auf Zellwerte, Formatierungen und Formeln.

Beispiele für Schlüsselmerkmale

• Plattformübergreifende Kompatibilität: Da IronXL auf einer Vielzahl von Plattformen, einschließlich Windows, Linux und macOS, reibungslos funktioniert, ist es eine vielseitige Alternative für Python-Entwickler, unabhängig von ihrem Betriebssystem.
• Effektive Effizienz: IronXL, das auf dem .NET-Framework basiert, verarbeitet und manipuliert Excel-Dateien effektiv, selbst beim Arbeiten mit großen Datenmengen. Dies geschieht durch die Kombination der Flexibilität von Python mit der Effizienz von .NET.
• Unterstützung für Excel-Formate: IronXL kann eine Vielzahl von Excel-Dateien in den folgenden drei Dateiformaten öffnen und bearbeiten: xls (Excel 97–2003), .xlsx-Datei (Excel 2007 und später), durch Kommas getrennte Werte-Datei (CSV) und .xlsm (Excel mit aktivierten Makros).
• Erweiterte Datenmanipulation: IronXL ermöglicht es Benutzern, komplexere Datenmanipulationsoperationen in Excel-Tabellen durchzuführen, wie Sortieren, Filtern und Aggregieren, aus denen sie wertvolle Einblicke gewinnen können.
• Zellenformatierung: Die Zellenformatierungstools von IronXL, die Schriftstile, Farben, Ränder und Ausrichtung umfassen, können die optische Anziehungskraft und Lesbarkeit von Excel-Tabellen verbessern.
• Formelberechnung: Benutzer können IronXL verwenden, um dynamische Berechnungen in Excel-Tabellen durchzuführen, sowie zur Formelbewertung und zum Aktualisieren von Formelreferenzen.
• Integration in die Python-Umgebung: Benutzer können IronXL mühelos mit anderen Python-Frameworks und -Paketen integrieren, um umfassende Datenvisualisierung und -analyse durchzuführen, indem sie dessen Funktionen mit ihnen kombinieren.

• Benutzerfreundlichkeit: Die einfache und benutzerfreundliche API von IronXL macht es für Python-Entwickler aller Erfahrungsstufen geeignet. Die gut geschriebene Benutzeroberfläche bietet detaillierte Anweisungen, wie man alle Möglichkeiten des Programms voll ausschöpfen kann.

  IronXL hilft Python-Entwicklern, die mit der Verwaltung von Excel-Dateien verbundenen Herausforderungen zu bewältigen, indem es eine zuverlässige und intuitive Methode zur Integration von Excel-Funktionen in Python-Anwendungen bietet.

  IronXL bietet die Flexibilität und die Werkzeuge, die für eine erfolgreiche Bearbeitung von Excel-Dateien innerhalb des Python-Ökosystems erforderlich sind, ganz gleich, ob Sie interaktive Dashboards erstellen, Berichtsaufgaben automatisieren oder Datenanalysetools erstellen, die das Lesen von Excel-Dateien erfordern. Gehen Sie hier, um mehr über die IronXL for Python-Bibliothek zu erfahren.

Umgebung einrichten

Voraussetzungen

Vergewissern Sie sich vor dem Start des Handbuchs, dass die folgenden Komponenten auf Ihrem Computer installiert sind:

• IronXL setzt voraus, dass das .NET 6.0 SDK auf Ihrem Computer installiert ist, da es mit diesem SDK entwickelt wurde.
• Python 3.0+: Sie müssen Python 3.0 oder eine neuere Version installiert haben, um diesem Lernprogramm folgen zu können.
• pip: Da IronXL das Python-Paketinstallationsprogramm pip benötigt, installieren Sie es zuerst.

IronXL installieren

Erstellen Sie eine Python-Datei namens ExportData.py, nachdem Sie diese Datei in Visual Studio Code geöffnet haben. Unser Skript für die Verwendung von IronXL zum Exportieren von Excel-Dateien ist in dieser Datei enthalten.

Wählen Sie in Visual Studio Code im Menü Terminal > Neues Terminal, um die Befehlszeile zu öffnen.

Bevor Sie IronXL verwenden, müssen Sie zunächst die Bibliothek installieren. Sie können IronXL schnell installieren, indem Sie den folgenden Befehl mit pip, dem Paketmanager von Python, ausführen:

 pip-Installation IronXL

IronXL kann nun auch zum Lesen von installierten Excel-Tabellen verwendet werden.

Daten mit IronXL nach Excel exportieren

Mit IronXL for Python ist es einfach, Daten in eine neue oder bestehende Excel-Datei zu exportieren, ohne Pandas importieren zu müssen. Schauen wir uns ein einfaches Beispiel für den Export von Daten in eine Excel-Tabelle an:

from ironxl import *     data = [
    ["Name", "Age", "Salary"],
    ["John", 30, 50000],
    ["Alice", 25, 60000],
    ["Bob", 35, 70000]
]
# Create new Excel WorkBook document
workbook = WorkBook.Create()
# Create a blank WorkSheet
worksheet = workbook.CreateWorkSheet("new_sheet")
# Write data to Excel worksheet
worksheet.InsertColumn(4);
worksheet.InsertRow(len(data)+1);
for row_idx, row_data in enumerate(data):
    for col_idx, cell_data in enumerate(row_data):
        try:
            worksheet.SetCellValue(row_idx, (col_idx), str(cell_data));
        except Exception as e:
            print("An exception occurred"+str(e))
# Save the workbook to the ExcelWriter object file path
workbook.SaveAs("output.xlsx")

python

Im obigen Codeschnipsel wird ein Beispieldatensatz als Liste von Listen erstellt, die Datenzeilen und -spalten darstellen. Anschließend schreiben wir in verschachtelten Schleifen jeden Datenrahmen in ein neues Excel-Arbeitsblatt einer bestehenden Datei, die wir mit der CreateWorkSheet-Methode von IronXL erstellt haben, indem wir den Namen des Excel-Arbeitsblatts als Parameter übergeben. auf diese Weise können wir mehrere Blätter erstellen. Der Name der Ausgabedatei kann als "output.xlsx" gespeichert werden. Dadurch wird eine neue Excel-Datei an diesem Ort erstellt.

Anpassen des Excel-Exports

# Customizing Excel export
worksheet["A1"].Style.Font.Bold = True
 worksheet["A1"].Style.BackgroundColor = "Red"
worksheet.Columns[0].Width = "20"
 worksheet.Columns[0].FormatString = "$#,###0.00"
# Save the workbook
workbook.SaveAs("formattedoutput.xlsx")

python

Ohne zusätzliche installierte Python-Bibliotheken können wir das Aussehen der erstellten Excel-Tabelle in diesem Beispiel ändern, indem wir die Schrift fett drucken, die Hintergrundfarbe der Zellreihe A1 in gelb ändern, die Breite der Spalte B ändern und die Spalte C als Währung formatieren. IronXL ist in der Lage, fehlende Daten in der Excel-Kalkulationstabelle zu verarbeiten. Um mehr über den Code von IronXL zu erfahren, schauen Sie hier nach.

Nachfolgend sehen Sie die mit dem obigen Code erzeugte Ausgabe.

Schlussfolgerung

Wir haben uns in diesem Artikel angesehen, wie IronXL Python den Datenexport in Excel-Tabellen erleichtert. IronXL bietet eine zuverlässige und einfache Lösung für den Datenexport, von der Installation der Bibliothek bis zur Modifizierung der exportierten Daten. IronXL for Python gibt Entwicklern die Möglichkeit, ihre Datenexportprozesse zu optimieren und neue Möglichkeiten für die Datenverwaltung und -visualisierung zu erschließen, unabhängig davon, ob sie Berichte erstellen, Erkenntnisse austauschen oder Analysen durchführen. Entdecken Sie die Welt des Datenexports mit IronXL for Python und verbessern Sie Ihre datengestützten Anwendungen.

Eine permanente Lizenz, Upgrade-Optionen und ein Jahr Software-Support sind in der $749 Lite-Edition von IronXL enthalten. Während der Testphase können die Kunden das Produkt in realen Szenarien testen. Um mehr über die Preisgestaltung, Lizenzierung und eine kostenlose Testversion von IronXL zu erfahren. Alternativ besuchen Sie diese Website, um mehr über Iron Software zu erfahren.

Gast: Joint Jackal