Excel-Datei in Python ohne Pandas lesen (kein Interop erforderlich)

Einführung

LesenMicrosoft Excel dateien inPythonist eine wesentliche Fähigkeit für verschiedene datenbezogene Aufgaben und hat sich in Bereichen wie Data Science, Datenanalyse, Business Intelligence und Automatisierung als Standardpraxis etabliert. Excel ist eines der am häufigsten verwendeten Werkzeuge zur Speicherung und Organisation von Daten aufgrund seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und umfangreichen Funktionen. Beim Umgang mitMicrosoft Excel, Pandasist die erste Bibliothek, die einem in den Sinn kommt, aber es gibt auch andere robuste Bibliotheken wie IronXLdie Leistung und Geschwindigkeit bieten.

IronXLfür Python ist eine robuste Bibliothek, die mit Excel-Dateien arbeitet. Es ermöglicht Entwicklern, Excel-Tabellen nahtlos zu erstellen, zu lesen, Daten zu analysieren und zu manipulieren. Die Hauptvorteile der Verwendung von IronXL umfassen die Benutzerfreundlichkeit, leistungsstarke Funktionen und die Tatsache, dass Microsoft Excel nicht auf dem Server installiert sein muss.

So lesen Sie eine Excel-Datei in Python ohne Pandas mit IronXL.

Schritt 1: Importieren Sie die IronXL-Bibliothek.

Schritt 2: Lizenzschlüssel hinzufügen.

Schritt 3: Laden Sie die Excel-Datei.

Schritt 4: Excel-Dateien mit IronXL lesen.

Einführung von IronXL

IronXLbietet robuste Funktionen zur Bearbeitung von Excel-Dateien, einschließlich Unterstützung für mehrere Blätter, Zellformatierung sowie das Lesen und Schreiben verschiedener Dateiformate(wie .xlsx und .xls), und die Arbeit mit großen Datensätzen, was es zu einem vielseitigen Werkzeug für Aufgaben der Datenmanipulation macht.

Hauptmerkmale der IronXL Python-Bibliothek

1. Einfache Excel-Dateiverarbeitung: IronXL vereinfacht den Prozess derlesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel-Dateien in Python. Mit IronXL können Sie Excel-Dateien bearbeiten und bearbeiten.speichere sie mit Leichtigkeit. Es unterstützt auch CSV-Dateien und XLS-Dateien.

2. Unterstützung mehrerer Blätter: IronXL kann problemlos Daten über mehrere Blätter innerhalb einer einzigen Excel-Arbeitsmappe lesen und schreiben. Dies ist ideal, wenn man mit Excel-Dateien arbeitet, die verschiedene Arten von Daten oder Berichten über verschiedene Blätter hinweg enthalten.

   3. Daten lesen und schreiben:

      • Daten lesen: IronXL ermöglicht den Zugriff auf einzelne Zellen oder ganze Zeilen und Spalten in einer Excel-Datei. Es unterstützt das Lesen von Werten aus allen Arten von Zellen, einschließlich Text, Zahlen und Daten.
   • Daten schreiben: Die Bibliothek unterstützt das Schreiben von Excel-Dateien, egal ob Sie vorhandene Zellen aktualisieren oder neue Daten zur Datei hinzufügen müssen. Sie unterstützt auch das CSV-Format, ohne CSV oder XLSX-Dateien zu importieren.

3. Zellenformatierung: IronXL bietet die Möglichkeit, Excel-Zellen zu formatieren. Sie können Textfarbe, Schriftgröße, Ränder und andere visuelle Stile direkt im Python-Skript festlegen. Dies ist nützlich für die Erstellung von Berichten mit spezifischem Format oder wenn Sie bestimmte Datenpunkte hervorheben müssen.

4. Kompatibilität mit verschiedenen Excel-Formaten:IronXLkann mehrere Excel-Dateiformate verarbeiten, einschließlich .xlsx-Dateiformat, .xls-Dateiformat und .csv-Dateiformat. Dies macht es zu einer vielseitigen Wahl für die Interaktion mit Excel-Dateien, die aus verschiedenen Systemen geteilt oder exportiert werden.

5. Unterstützung für große Dateien: IronXL ist optimiert, um große Excel-Dateien mit vielen Zeilen und Spalten zu verarbeiten, was es für Datenanalysen geeignet macht, die umfangreiche Datensätze umfassen.

6. Plattformübergreifend: WährendIronXLwurde auf .NET-Technologien aufgebaut, ist plattformübergreifend und kann auf Windows, macOS und Linux über Python verwendet werden.

Schritt 1: Importieren Sie die IronXL-Bibliothek

ImportierenIronXLVerwenden des Python-Pakets für das Lesen von Excel-Tabellendaten

pip install ironxl

pip install ironxl

'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'pip install ironxl

Der nächste Schritt ist das Importieren der notwendigen Bibliotheken von IronXL:

from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet

from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet

Schritt 2: Lizenzschlüssel hinzufügen

IronXL benötigt einen Lizenzschlüssel, holen Sie sich Ihre kostenlose Lizenz von hierund platzieren Sie die Lizenz oben im Code.

License.LicenseKey = "Your Key"

License.LicenseKey = "Your Key"

Schritt 3: Laden Sie die Excel-Datei

Laden Sie die Excel-Datei mit WorkBook.Load.() funktion. Diese Methode gibt ein Workbook-Objekt zurück, das die gesamte Excel-Datei repräsentiert.

workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx')

workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx')

Schritt 4: Excel-Dateien mit IronXL lesen

Verwenden Sie das Workbook-Objekt, um die Blätter zu lesen und dann die Daten in den Blättern zu lesen.

for sheet in workbook.WorkSheets:
    print(f"Sheet Name: {sheet.Name}")
    for row in sheet.Rows:
        print([cell.Value for cell in row]) # excel data

for sheet in workbook.WorkSheets:
    print(f"Sheet Name: {sheet.Name}")
    for row in sheet.Rows:
        print([cell.Value for cell in row]) # excel data

Vollständiger Code

Excel-Datei eingeben

from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet
License.LicenseKey = "Your Key"
# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx')
# Read Multiple Sheets
for sheet in workbook.WorkSheets:
    print(f"Sheet Name: {sheet.Name}")
    for row in sheet.Rows:
        print([cell.Value for cell in row])

from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet
License.LicenseKey = "Your Key"
# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx')
# Read Multiple Sheets
for sheet in workbook.WorkSheets:
    print(f"Sheet Name: {sheet.Name}")
    for row in sheet.Rows:
        print([cell.Value for cell in row])

Code Erläuterung

Der bereitgestellte Code zeigt, wie Sie IronXL verwenden, um Daten aus einer Excel-Datei mit mehreren Blättern zu lesen. Hier ist eine schrittweise Erklärung des Codes:

1. Einrichtung des Lizenzschlüssels

Die erste Zeile des Codes richtet die IronXL-Lizenz ein, indem der Lizenzschlüssel mithilfe der License.LicenseKey-Eigenschaft angegeben wird. Dies ist erforderlich, um die IronXL-Bibliothek zu aktivieren und sicherzustellen, dass sie ohne Einschränkungen verwendet werden kann.

2. Das Excel-Arbeitsbuch laden

Die zweite Zeile nutzt die WorkBook.Load.()Methode zum Laden einer Excel-Datei(sample.xlsx)in ein WorkBook-Objekt. Dieses Objekt repräsentiert die gesamte Arbeitsmappe(d. h., die Excel-Datei)und enthält alle Blätter und Daten innerhalb der Datei.

3. Durchblättern der Blätter

Der Code beginnt dann eine Schleife durch die Arbeitsblätter in der Arbeitsmappe. Die Eigenschaft WorkBook.WorkSheets ermöglicht den Zugriff auf alle Blätter in der geladenen Arbeitsmappe. Für jedes Blatt druckt es den Namen des Blattes mithilfe von sheet Name. Dies ist nützlich, um zu identifizieren, welches Blatt bearbeitet wird, insbesondere bei der Arbeit mit mehreren Blättern.

4. Daten von jedem Blatt lesen und drucken

Innerhalb jedes Blattes durchläuft der Code jede Zeile mithilfe von sheet.Rows. Jede Zeile ist eine Sammlung von Zellen in dieser spezifischen Zeile. Der Code extrahiert dann den Wert jeder Zelle in der Zeile mithilfe von cell.Value und gibt ihn als Liste für jede Zeile aus.

Ausgabe

IronXL-Lizenz (Testversion verfügbar)

IronXL arbeitet mit einem gültigen Lizenzschlüssel im Code. Benutzer können einfach eine Testlizenz von der lizenzseite. Um die Lizenz zu verwenden, platzieren Sie die Lizenz wie unten angegeben im Code, bevor Sie die IronXL-Bibliothek verwenden.

ironxl.License.LicenseKey = "Your License Key"

ironxl.License.LicenseKey = "Your License Key"

Schlussfolgerung

IronXList die beste Alternative zum Pandas-Modul, wenn es um die Verarbeitung von Excel-Dateien geht. Es bietet eine leistungsstarke und unkomplizierte Möglichkeit, Excel-Dateien in Python zu verarbeiten, ohne pandas importieren zu müssen. Es unterstützt verschiedene Excel-Formate, was es zu einer hervorragenden Wahl für Entwickler macht, die Datenverarbeitungs- und Berichtserstellungsaufgaben automatisieren möchten. Entwickler, die nach einer Alternative zu pandas suchen, können problemlos beginnen, IronXLwelches volle Unterstützung zum Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel-Tabellen bietet.