Alternativas de Pandas para Leer Excel (Sin Usar Interop) | IronXL para Python

Marco de datos

Pandas introduce la estructura de datos DataFrame, que es esencialmente una estructura de datos bidimensional etiquetada con columnas de tipos potencialmente diferentes. Es similar a una hoja de cálculo o una tabla SQL, lo que hace que sea fácil realizar operaciones como filtrado, agrupación y agregación de datos tabulares.

Manipulación de datos

Pandas ofrece una amplia gama de funciones para la manipulación de datos, incluyendo la fusión, reconfiguración, corte, indexación y creación de pivotes de datos. Estas operaciones permiten a los usuarios limpiar, transformar y preparar datos para el análisis o la visualización de manera eficiente.

Funcionalidad de series temporales

Pandas proporciona un sólido soporte para trabajar con datos de series temporales, incluyendo herramientas para indexación de fechas/horas y cambios de muestreo, y métodos convenientes para manejar datos faltantes y conversión de zonas horarias.

Integración con bibliotecas

Pandas puede colaborar sin problemas con varias bibliotecas de Python frecuentemente utilizadas en análisis de datos y cálculos científicos, incluyendo NumPy, Matplotlib y Scikit-learn. Esta interoperabilidad permite a los usuarios aprovechar las fortalezas de diferentes bibliotecas dentro de un flujo de trabajo de análisis único.

En general, Pandas es una herramienta poderosa para la manipulación y análisis de datos en Python, y es ampliamente utilizada en varios dominios, incluidas las finanzas, la economía, la biología y las ciencias sociales.

API intuitiva de documentos de Excel en Python 3+

IronXL ofrece una API de documentos de Excel para Python 3+ que es intuitiva y fácil de usar, lo que permite a los desarrolladores leer, editar y crear archivos de hojas de cálculo de Excel sin problemas.

Compatibilidad multiplataforma

Diseñada para Python 3+ y compatible con Windows, Mac, Linux y plataformas en la nube, IronXL garantiza flexibilidad en los entornos de implementación.

No es necesario interoperar con Microsoft Office o Excel

Los desarrolladores pueden trabajar con archivos de Excel en Python sin instalar Microsoft Office o lidiar con Excel Interop, simplificando el proceso de integración y minimizando las dependencias.

Compatibilidad

Soporta Python 3.7+ en varios sistemas operativos incluyendo Microsoft Windows, macOS, Linux, Docker, Azure y AWS. Compatible con IDEs populares como JetBrains PyCharm y otros IDEs de Python.

Manejo versátil de libros de trabajo

Crea, carga, guarda y exporta hojas de cálculo en varios formatos, incluidos XLS, XLSX, XSLT, XLSM, CSV, TSV, JSON, HTML, Binario y Matriz de Bytes.

Edición potente de hojas de cálculo

Edita metadatos, establece permisos y contraseñas, crea y elimina hojas de trabajo, manipula el diseño de la hoja, maneja imágenes y más.

Operaciones avanzadas de rango celular

Realiza diversas operaciones en rangos de celdas como ordenar, recortar, limpiar, copiar, buscar y reemplazar valores, establecer hipervínculos y fusionar y desfusionar celdas.

Diseño de celdas flexible

Personaliza los estilos de celda, incluyendo fuente, tamaño, borde, alineación y patrón de fondo, y aplica formato condicional.

Funciones matemáticas y formatos de datos

Utiliza funciones matemáticas como promedio, suma, min y max, y establece formatos de datos de celda, incluyendo texto, número, fórmula, fecha, divisa, científico, hora, booleano y formatos personalizados.

Instalación de Pandas

1. Abre Símbolo del Sistema o Terminal: En PyCharm, ve a Vista->Ventanas de Herramientas->Terminal.

2. Abre la Terminal: En PyCharm, ve a View->Tool Windows->Terminal.

   • converters: Define funciones para aplicar en columnas para análisis personalizado.|Este comando instala la biblioteca Pandas y sus dependencias desde el Índice de Paquetes de Python (PyPI).

3. Instalar Pandas a través de pip: Pandas se puede instalar usando el administrador de paquetes pip. Ejecute el siguiente comando en la terminal:

   pip install pandas

   pip install pandas

   SHELL
   3. Instala OpenPyXL a través de pip: OpenPyXL es la biblioteca que ayuda a leer y escribir archivos de Excel.
   • converters: Define funciones para aplicar en columnas para análisis personalizado.|Es una de las dependencias utilizadas por Pandas.

4. Instale OpenPyXL a través de pip: OpenPyXL es la biblioteca que ayuda a leer y escribir archivos de Excel. Si no está instalado, puedes instalarlo usando el siguiente comando: Para instalar IronXL en un proyecto de Python, sigue estos pasos: 1. Verifica los Prerrequisitos: Asegúrate de tener los prerrequisitos para IronXL.

   pip install openpyxl

   pip install openpyxl

   SHELL

Instalación de IronXL

.NET 6.0 SDK: IronXL usa IronXL .NET, específicamente .NET 6.0.

Asegúrate de tener el SDK de .NET 6.0 instalado en tu máquina. Puedes descargarlo desde el sitio oficial de .NET.

2. Abre el Símbolo del Sistema o la Terminal: Haz lo mismo que antes. 3. Instala IronXL a través de pip: IronXL se puede instalar usando el gestor de paquetes pip.

3. Abre la Terminal: Repite el paso anterior.

   • header: Especifica qué fila del archivo Excel usar como nombres de columnas. Ejecuta el siguiente comando:

   
   :ProductInstall
   W```
   
   This command will collect, download, and install the IronXL library and its dependencies from the Python Package Index (PyPI).
   
   - **converters**: Define funciones para aplicar en columnas para análisis personalizado.| IronXL for Python: Figure 5 - Console output from installing IronXL](/static-assets/excel/blog/pandas-read-excel/pandas-read-excel-5.webp)

   
   :ProductInstall
   W```
   
   This command will collect, download, and install the IronXL library and its dependencies from the Python Package Index (PyPI).
   
   - **converters**: Define funciones para aplicar en columnas para análisis personalizado.| IronXL for Python: Figure 5 - Console output from installing IronXL](/static-assets/excel/blog/pandas-read-excel/pandas-read-excel-5.webp)

   SHELL

Using Pandas

import pandas as pd

# Read the Excel file
df = pd.read_excel("file.xlsx")

import pandas as pd

# Read the Excel file
df = pd.read_excel("file.xlsx")

Usando IronXL

print(df)

print(df)

Aquí está la salida del código anterior:

• converters: Define funciones para aplicar en columnas para análisis personalizado.|Paso 2: Con IronXL, puedes acceder a múltiples hojas e imprimir etiquetas de columnas.

Usando IronXL

Paso 1: Importe la biblioteca IronXL y use el método WorkBook.Load() para cargar el archivo de Excel. En el parámetro del método Load, puede pasar la URL del archivo válida, el objeto de ruta del archivo local o el nombre del archivo si está en el mismo directorio que el script.

from ironxl import WorkBook

# Load the Excel file as a WorkBook object
workbook = WorkBook.Load("file.xlsx")

from ironxl import WorkBook

# Load the Excel file as a WorkBook object
workbook = WorkBook.Load("file.xlsx")

Paso 2: Con IronXL, puede acceder a múltiples hojas e imprimir etiquetas de columna. Salida del código anterior con formato adecuado que demuestra la versatilidad de IronXL: IronXL para Python: Figura 8 - Salida de consola del código de IronXL](/static-assets/excel/blog/pandas-read-excel/pandas-read-excel-8.webp) Para más información sobre cómo trabajar con archivos de Excel, por favor visita esta página de ejemplos de código.

# Access the first worksheet
worksheet = workbook.DefaultWorkSheet

# Select a specific cell and return the converted value
cell_value = worksheet["A2"].IntValue
print(cell_value)

# Read from the entire worksheet and print each cell's address and value
for cell in worksheet:
    print(f"Cell {cell.AddressString} has value '{cell.Text}'")

# Access the first worksheet
worksheet = workbook.DefaultWorkSheet

# Select a specific cell and return the converted value
cell_value = worksheet["A2"].IntValue
print(cell_value)

# Read from the entire worksheet and print each cell's address and value
for cell in worksheet:
    print(f"Cell {cell.AddressString} has value '{cell.Text}'")

En conclusión, tanto Pandas como IronXL ofrecen métodos eficientes para leer archivos de Excel en Python.

• converters: Define funciones para aplicar en columnas para análisis personalizado.|Sin embargo, IronXL proporciona varias ventajas sobre Pandas, especialmente en términos de facilidad de uso, rendimiento y capacidades especializadas para manejar Excel.

Para más información sobre el trabajo con archivos de Excel, visita esta página de ejemplos de código.