Wie man Python zum Lesen von Excel-Tabellen verwendet

Einführung

Eine effektive Datenverwaltung und -verarbeitung ist in der datengesteuerten Welt von heute sowohl für Privatpersonen als auch für Unternehmen unerlässlich. Aufgrund ihrer Bequemlichkeit und Anpassungsfähigkeit sind Excel-Tabellen nach wie vor eines der am häufigsten verwendeten Dateiformate für die Organisation und Speicherung von Daten. Die Programmiersprache Python bietet mit ihren robusten Bibliotheken eine Fülle von Tools für die Arbeit mit Excel-Dateien.

DieIronXL bibliothek ist eines dieser Tools und eine der zuverlässigsten Optionen zum einfachen Lesen und Schreiben von Excel-Dateien. Dieser Lehrgang behandelt die Feinheiten der Verwendung von IronXL für(in Python) lesen von Excel-Tabellenkalkulationsdateien, so dass die Benutzer Excel-Dateien lesen und ihre Arbeitsabläufe für die Datenverwaltung optimieren können.

Wie man mit Python Excel-Tabellen liest

1. Öffnen Sie Visual Studio Code und erstellen Sie eine Python-Datei.

2. Verwenden Sie pip, um die IronXL-Bibliothek für Python zu installieren.

3. Öffnen Sie das Excel-Dokument, das gelesen werden soll.

4. Excel-Daten-Iteration mit Schleifen

5. Wiederkehrende Daten auf der Konsole anzeigen

IronXL

IronXL ist eine funktionsreiche Python-Bibliothek, die speziell für die Verwendung mit Excel-Dateien entwickelt wurde. Es bietet Programmierern eine Vielzahl von Möglichkeiten zum Lesen, Bearbeiten und Ändern von Tabellenkalkulationsdaten. IronXL, das auf dem .NET-Framework aufbaut, bietet eine effektive Möglichkeit, mit Excel-Dateien zu interagieren, indem es die Leistung von .NET mit der Flexibilität von Python verbindet.

Die Fähigkeit von IronXL, Daten aus aktuellen Excel-Dateien zu lesen, ist eines seiner Hauptmerkmale. Entwickler können mühelos Daten aus bestimmten Dateien extrahieren, z. B. aus Objektzellen, Zeilen, Listen mit Spaltennamen, numerischen Spalten oder Spalten, oder fehlende Werte in Excel-Tabellen verarbeiten, was eine nahtlose Integration von Excel-Daten in Python-Programme ermöglicht. IronXL bietet die erforderlichen Ressourcen für den effizienten Zugriff auf und die Bearbeitung von Excel-Daten, sei es für den Abruf von Finanz-, Kunden- oder Vertriebsdaten.

Eigenschaften von IronXL

IronXL ermöglicht das nahtlose Einlesen von Daten aus bereits vorhandenen Excel-Dateien und das Schreiben von Daten in neu erstellte oder bereits vorhandene Tabellenkalkulationen. Dies umfasst eine Vielzahl von Themen wie Formeln, Formatierung und Zugriff auf Zellwerte.

Beispiele für Schlüsselmerkmale

• Plattformübergreifende Kompatibilität: IronXL ist eine anpassungsfähige Option für Python-Entwickler, unabhängig von ihrem Betriebssystem, da es so konzipiert ist, dass es auf einer Vielzahl von Plattformen, einschließlich Windows, Linux und macOS, einwandfrei funktioniert.
• **IronXL, das auf dem .NET-Framework aufbaut, kombiniert die Effizienz von .NET mit der Flexibilität von Python, um Excel-Dateien selbst bei riesigen Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu manipulieren.
• Unterstützung für Excel-Formate: IronXL ist mit einer Vielzahl von Excel-Dateien kompatibel und unterstützt die folgenden Excel-Formate .xls(Excel 97-2003).xlsm(Excel mit aktivierten Makros)und das .xlsx-Dateiformat(Excel 2007 und höher).
• Erweiterte Datenmanipulation: IronXL gibt den Benutzern die Möglichkeit, Daten in Excel-Tabellen auf anspruchsvollere Weise zu manipulieren, so dass sie durch Operationen wie Sortieren, Filtern und Aggregieren aufschlussreiche Informationen aus ihren Daten gewinnen können.
• Zellformatierung: Excel-Tabellen können mit den Zellformatierungsfunktionen von IronXL, zu denen Schriftarten, Farben, Rahmen und Ausrichtung gehören, ästhetisch ansprechender und lesbarer gestaltet werden.
• Formelberechnung: IronXL kann von Anwendern für die Arbeit mit Excel-Formeln verwendet werden, einschließlich der Auswertung von Formeln, der Aktualisierung von Formelverweisen und der dynamischen Berechnung innerhalb von Excel-Tabellenblättern.
• Integration in die Python-Umgebung: IronXL lässt sich problemlos in die Python-Umgebung einbinden, so dass die Benutzer seine Funktionen mit denen anderer Python-Frameworks und -Pakete kombinieren können, um eine tiefgreifende Datenvisualisierung und -analyse zu ermöglichen.

• Benutzerfreundlichkeit: Sowohl unerfahrene als auch erfahrene Python-Entwickler können IronXL dank seiner benutzerfreundlichen, unkomplizierten API nutzen. Die gut dokumentierte Benutzeroberfläche bietet genaue Anweisungen, wie man die Funktionen optimal nutzt.

  Zusammenfassend lässt sich sagen, dass IronXL einen stabilen und benutzerfreundlichen Weg bietet, um Excel-Funktionen in Python-Anwendungen einzubinden, so dass Python-Entwickler die Schwierigkeiten überwinden können, die mit der Handhabung von Excel-Dateien verbunden sind. Ganz gleich, ob Sie interaktive Dashboards entwickeln, Berichtsaufgaben automatisieren, die Excel-Dateien lesen, oder Datenanalysetools entwickeln, die Excel-Dateien lesen - IronXL bietet die Flexibilität und die Ressourcen, die für eine erfolgreiche Bearbeitung von Excel-Dateien innerhalb des Python-Ökosystems erforderlich sind.

  Weitere Informationen über die IronXL-Bibliothek und alle ihre Funktionen finden Sie unter*hier.

Umgebung einrichten

Voraussetzungen

Vergewissern Sie sich, dass Sie die folgenden Komponenten auf Ihrem PC installiert haben, bevor Sie mit dem Lernprogramm beginnen:

• Da IronXL mit dem .NET 6.0 SDK entwickelt wurde, muss dieses auf Ihrem Rechner installiert sein.
• Python 3.0+: Diese Lektion setzt voraus, dass Sie Python 3.0 oder eine neuere Version installiert haben.
• pip: Installieren Sie zuerst pip, das Installationsprogramm für Python-Pakete, da IronXL es benötigt.

IronXL installieren

Öffnen Sie diese Datei in Visual Studio Code, und erstellen Sie dann eine Python-Datei mit dem Namen ReadSpreadsheet.py. Diese Datei enthält unser Skript zum Lesen von Excel-Dateien mit IronXL.

Um auf die Befehlszeile in Visual Studio Code zuzugreifen, klicken Sie im Menü auf Terminal > Neues Terminal.

Die Installation der Bibliothek ist der erste Schritt, der vor der Nutzung von IronXL erfolgen muss. Mit dem Python-Paketmanager pip können Sie IronXL schnell installieren, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

 pip-Installation IronXL

Jetzt, wo IronXL installiert ist, können Sie die Funktionen zum Lesen von Excel-Tabellen nutzen.

Lesen von Excel-Tabellen

IronXL macht es einfach, Datenanalysen in einer Excel-Tabelle zu lesen. Beginnen wir mit dem Import von Daten aus einer bereits vorhandenen Excel-Datei in unsere Python-Umgebung:

from ironxl import *     # Load the Excel file
workbook = WorkBook.Load("Demo.xlsx")
# select zero indexed sheet positions
worksheet = workbook.DefaultWorkSheet
# Access cell values
cell_value = worksheet["A1"].StringValue
# Access row values
row_values = worksheet.Rows[1].StringValue
# parsing string columns
column_values = worksheet.Columns[0].StringValue
for row in worksheet.Rows:
    print(row.StringValue)

from ironxl import *     # Load the Excel file
workbook = WorkBook.Load("Demo.xlsx")
# select zero indexed sheet positions
worksheet = workbook.DefaultWorkSheet
# Access cell values
cell_value = worksheet["A1"].StringValue
# Access row values
row_values = worksheet.Rows[1].StringValue
# parsing string columns
column_values = worksheet.Columns[0].StringValue
for row in worksheet.Rows:
    print(row.StringValue)

Wir verwenden den Speicherort unserer Excel-Datei, um die WorkBook-Klasse zu instanziieren, nachdem wir sie aus IronXL importiert haben. Auf diese Weise erzeugen wir ein Arbeitsmappenobjekt, das wir für das Excel-Blatt verwenden und den Inhalt des Arbeitsblatts abrufen können. Sobald wir sie in ein Arbeitsmappenobjekt geladen haben, können wir auf die Daten der Excel-Tabelle zugreifen, einschließlich der im Objekt gespeicherten Zellwerte, Zeilen und Spalten. IronXL-Excel-Arbeitsmappen bieten zusätzlich einfache Möglichkeiten, Daten aus mehreren Excel-Blättern zu erstellen und abzurufen.

Wir können den Wert einer einzelnen Zelle ermitteln(A1)sowie tabellarische Daten wie die Werte einer bestimmten Zeile, Spaltenbeschriftungen und eine Liste von Spaltennamen. Bei der Arbeit mit Daten werden oft Schleifen durch die Zeilen und Spalten eines Excel-Tabellenblatts gezogen. IronXL erleichtert diesen Prozess mit seinen praktischen Iterationstechniken. Wir können die in der Excel-Tabelle enthaltenen Daten leicht verarbeiten und manipulieren, indem wir über jede Zeile, jeden Spaltenindex und jede Zelle iterieren.

Wenn wir die obige Excel-Datei lesen, erhalten wir die folgende Ausgabe von ironXL.

Informationen zum IronXL-Code finden Sie unter*hier.

Schlussfolgerung

IronXL for Python schließlich ermöglicht es Entwicklern, die Schwierigkeiten bei der Verarbeitung von Excel-Dateien zu überwinden, indem es als Brücke zwischen Python- und Excel-Dateien fungiert. IronXL ist ein funktionsreiches Tool, das eine stabile und benutzerfreundliche Möglichkeit bietet, Excel-Funktionen in Python-Programme zu integrieren. Es kann Daten lesen und schreiben, Zellen formatieren, Daten visualisieren, mit Formeln arbeiten und mit mehreren Plattformen kompatibel sein. IronXL for Python bietet die Flexibilität und die Werkzeuge, die für eine erfolgreiche Bearbeitung von Excel-Dateien innerhalb des Python-Ökosystems erforderlich sind, unabhängig von Ihrem Hintergrund als Softwareentwickler, Datenwissenschaftler oder Business-Analyst.

Ganz gleich, ob Sie als Softwareentwickler, Business Analyst, Data Miner oder Data Scientist arbeiten, IronXL hilft Ihnen dabei, ein Experte für Tabellenkalkulationen zu werden und eröffnet Ihnen eine Welt voller Möglichkeiten für die produktive Datenmanipulation. Verwenden Sie IronXL, um eine Excel-Datei zu lesen, um die Welt des Datenmanagements zu erkunden und Ihre Python-Kenntnisse zu erweitern.

Die $749 Lite-Edition von IronXL wird mit einem Jahr Software-Support, Upgrade-Optionen und einer permanenten Lizenz geliefert. Die Kunden haben die Möglichkeit, das Produkt während des gesamten Testzeitraums in der Praxis zu testen. Bitte besuchen Sie die Lizenz*Seite. Wenn Sie mehr über Iron Software erfahren möchten, besuchen Sie diese Website*Seite.