Cómo utilizar Python para leer archivos Excel

Introducción

Los archivos de Microsoft Excel son esenciales para almacenar y organizar datos importantes en el actual entorno basado en datos. Los archivos de Excel pueden incluir datos financieros, datos de ventas o resultados de investigaciones científicas, y se utilizan ampliamente en muchas empresas diferentes.

Python dispone de un sólido entorno de bibliotecas que permite leer y manipular archivos Excel con facilidad. Este post examinará cómo utilizar Python para leer archivos Excel.

También veremos cómo IronXL es un fuerte sustituto de las bibliotecas de Python en la lectura de archivos de Excel en C# en este post. Exploraremos sus características, usabilidad y ventajas de rendimiento mientras mostramos sus poderes con ejemplos de código útiles.

Cómo utilizar Python para leer archivos Excel

1. Traiga las bibliotecas necesarias.
2. Para leer el fichero Excel, utilice la función de la biblioteca.
3. Si es necesario, incluya parámetros adicionales, como el nombre de la hoja o el rango, además de la ubicación del archivo.
4. Introduce la información en una variable.
5. Realizar el tratamiento o depuración de datos como paso opcional.
6. Proceda a analizar o manipular los datos.

Pandas-Excel-Lector

Una biblioteca especializada llamada Pandas-Excel-Lector fue desarrollado sobre Pandas y proporciona capacidades mejoradas para la lectura de archivos Excel. Como read_excel incorporado en Pandas(), ofrece una interfaz de alto nivel para extraer datos de una hoja de cálculo Excel en Pandas DataFrames.

Por otro lado, Pandas-Excel-Reader proporciona características adicionales, incluyendo una carga de datos más rápida, soporte mejorado para archivos Excel de gran tamaño y compatibilidad con versiones anteriores de Pandas.

Los desarrolladores que trabajan con grandes conjuntos de datos o experimentan problemas de velocidad al utilizar el programa normal Pandas read_excel() puede que este paquete le resulte especialmente útil.

PyExcelerate

PyExcelerate es un pequeño módulo de Python que produce archivos Excel rápidamente y con poco uso de memoria. Aunque PyExcelerate se ocupa principalmente de crear archivos Excel, también tiene funciones para leer archivos Excel.

PyExcelerate permite a los desarrolladores importar datos en estructuras de datos Python, incluidas listas y diccionarios, a partir de archivos Excel preexistentes. El enfoque de PyExcelerate en la eficiencia y la velocidad lo hace apropiado para actividades que implican una lectura rápida de Excel, como el análisis de datos o la elaboración de informes.

Pandas-Excel-Writer

Una biblioteca complementaria de Pandas, Pandas-Excel-Writer está hecho específicamente para crear archivos Excel. Aunque exportar Pandas DataFrames a Excel es su función principal, Pandas-Excel-Writer también puede leer datos de ficheros Excel preexistentes.

Los desarrolladores tienen flexibilidad y control sobre el proceso de extracción de datos utilizando Pandas-Excel-Writer para extraer datos de determinadas hojas de cálculo o rangos dentro de archivos Excel.

La interfaz fluida de Pandas-Excel-Writer con Pandas facilita la lectura y escritura de archivos Excel, permitiendo a los desarrolladores gestionar archivos Excel de forma eficiente en aplicaciones Python.

XlTable

Una biblioteca ligera de Python llamada XlTable se centra en la facilidad de uso y la sencillez de su diseño para leer y modificar tablas de Excel. Los desarrolladores pueden extraer datos, aplicar filtros y realizar acciones básicas sobre los datos de las tablas utilizando esta interfaz de alto nivel para tratar con tablas de Excel.

Aunque XlTable carece de algunas de las características de otras bibliotecas, proporciona un método fácil de usar para manipular tablas de Excel, lo que lo hace apropiado para trabajos básicos de lectura de Excel o proyectos con poca sobrecarga de código.

Python-Excel

Leer, escribir y modificar documentos Excel es posible con la ayuda de Python-Excel una biblioteca Python con muchas funciones para trabajar con archivos Excel. Python-Excel ofrece un sólido conjunto de funciones para el procesamiento de archivos Excel y la extracción de datos, aunque no es tan popular como otras bibliotecas.

Los desarrolladores pueden utilizar Python-Excel para crear informes, extraer datos de archivos Excel y realizar operaciones de análisis de datos. Python-Excel ofrece a los desarrolladores que buscan una solución completa para manipular archivos Excel en Python una potente API y abundante documentación. Es una opción competitiva.

IronXL

IronXL es una biblioteca de C# repleta de funciones para manipular archivos Excel. IronXL, creado por Iron Software, ofrece una amplia gama de funciones para leer, editar y modificar documentos Excel mediante programación.

IronXL ofrece a los desarrolladores una experiencia fluida para las actividades relacionadas con Excel al agilizar las interacciones de Excel en C# con su API fácil de usar y su completa documentación.

Características de IronXL

• Amplia compatibilidad con Excel: IronXL es compatible con un gran número de archivos de Excel y admite varios formatos de Excel, como archivos xlsx, xls y csv. IronXL tiene fuertes capacidades de análisis, lo que permite a los desarrolladores extraer datos de manera efectiva si se trabaja con hojas de cálculo de Excel contemporáneas o formatos antiguos.
• Alta velocidad: IronXL da prioridad a la optimización de la velocidad. Para garantizar interacciones fiables y rápidas con Excel, utiliza algoritmos y estrategias de gestión de memoria eficaces. Los desarrolladores pueden procesar archivos Excel de gran tamaño con facilidad, ya que IronXL ha reducido la sobrecarga de memoria y optimizado las tasas de procesamiento.
• API sencilla y fácil de usar: La API sencilla y fácil de usar de IronXL lo hace apto para desarrolladores de todos los niveles de experiencia. IronXL simplifica el proceso de lectura y escritura de archivos de Excel y reduce la curva de aprendizaje de los desarrolladores de C# al proporcionar formas sencillas de leer archivos de Excel, acceder a libros de Excel y recuperar datos de las celdas.
• Control detallado: IronXL ofrece a los desarrolladores un control detallado sobre los documentos de Excel, lo que les permite trabajar con archivos de Excel hasta el nivel de celda, en contraste con ciertas bibliotecas de nivel superior. Gracias a la posibilidad de acceder a celdas, filas, columnas y hojas de cálculo individuales, los desarrolladores pueden extraer y manipular datos con precisión para satisfacer necesidades específicas.

• Compatibilidad multiplataforma: IronXL es apropiado para la programación C# multiplataforma, ya que funciona con diversos sistemas operativos, como Windows, Linux y macOS. Para obtener interacciones de Excel coherentes en varios entornos, los desarrolladores pueden confiar en IronXL tanto si crean aplicaciones de escritorio, en línea o móviles.

  Para obtener más información sobre la documentación de IronXL, consulte aquí.

Instalación de IronXL

Para instalar IronXL, utilice la línea de comandos y estas instrucciones.

Vaya a Herramientas -> Gestión de paquetes NuGet -> Interfaz del gestor de paquetes en Visual Studio.

El siguiente código en la pestaña de la consola del gestor de paquetes:

 pip install IronXL

Ahora el archivo se ha descargado e instalado en el proyecto activo, y está listo para su uso.

IronXL en C#: Lectura de Datos de Excel

Veamos ahora un útil ejemplo de código que muestra cómo utilizar IronXL en C# para leer datos de Excel. Repasaremos cómo abrir un archivo Excel que ya existe, obtener datos de la hoja de cálculo y sacar valores de determinadas celdas:

using IronXL;
class Program
{
    static void Main(string [] args)
    {
        //  Especifique la ruta del archivo xlsx
        string filePath = "SampleData.xlsx";
        //  Crear un nuevo objeto WorkBook
        WorkBook workBook = WorkBook.Load(filePath);
        //  Obtener la primera hoja de cálculo del archivo Excel
        WorkSheet workSheet = workBook.WorkSheets.First();
        //  Recuperar datos de celdas específicas
        string cellA1 = workSheet ["A1"].Value.ToString();
        string cellB1 = workSheet ["B1"].Value.ToString();
        //  Visualizar los datos recuperados
        Console.WriteLine("Value of cell A1: " + cellA1);
        Console.WriteLine("Value of cell B1: " + cellB1);
        //  Cerrar el libro
        workBook.Close();
    }
}

using IronXL;
class Program
{
    static void Main(string [] args)
    {
        //  Especifique la ruta del archivo xlsx
        string filePath = "SampleData.xlsx";
        //  Crear un nuevo objeto WorkBook
        WorkBook workBook = WorkBook.Load(filePath);
        //  Obtener la primera hoja de cálculo del archivo Excel
        WorkSheet workSheet = workBook.WorkSheets.First();
        //  Recuperar datos de celdas específicas
        string cellA1 = workSheet ["A1"].Value.ToString();
        string cellB1 = workSheet ["B1"].Value.ToString();
        //  Visualizar los datos recuperados
        Console.WriteLine("Value of cell A1: " + cellA1);
        Console.WriteLine("Value of cell B1: " + cellB1);
        //  Cerrar el libro
        workBook.Close();
    }
}

Comenzamos definiendo la ruta al archivo Excel ("DatosMuestra.xlsx") en este ejemplo de código. A continuación, utilizamos la carga de IronXL() para construir un nuevo objeto WorkBook y proporcionar la ubicación del archivo como entrada.

A continuación, se abre la primera hoja Excel desde el archivo Excel, y utilizamos referencias de celdas (como "A1" y "B2") para acceder a determinadas celdas. Por último, utilizamos Console.WriteLine() para mostrar los datos que hemos recuperado de los valores de estas celdas. También utilizamos IronXL para leer varias hojas de Excel.

Para el ejemplo de código anterior, hemos creado un nuevo libro de Excel que se muestra en la siguiente imagen.

A continuación se muestra la salida generada a partir del código anterior. Para saber más sobre el código IronXL, consulte aquí.

Conclusión

La capacidad de Python para leer e importar archivos Excel abre un mundo de posibilidades para la elaboración de informes, la automatización y el análisis de datos. Los codificadores de Python pueden extraer, modificar y analizar fácilmente los datos de los archivos Excel.

Mediante el cumplimiento de las prácticas recomendadas y la utilización de las funcionalidades de estas bibliotecas, los desarrolladores pueden optimizar sus procesos de lectura de archivos Excel y descubrir importantes conocimientos ocultos en sus datos.

Por otro lado, IronXL es un potente sustituto de la lectura de archivos de Excel para desarrolladores de C#, ya que ofrece una compatibilidad total con Excel, un rendimiento excelente y una interacción fluida con el marco .NET.

IronXL simplifica las interacciones con Excel en C# gracias a su API fácil de usar y a su control detallado de los documentos de Excel. Esto ayuda a los desarrolladores a gestionar eficazmente los datos de Excel en sus aplicaciones, tanto si trabajan con varias hojas o archivos como con una única hoja de cálculo de Excel.

Los desarrolladores de C# pueden confiar en IronXL para simplificar los procesos relacionados con Excel y permitir la funcionalidad completa de Excel dentro de sus programas de C#, independientemente de si están creando aplicaciones de escritorio, en línea o móviles.

Para $599, IronXL está disponible en el lanzamiento. Los usuarios que deseen actualizaciones y asistencia sobre el producto también pueden optar por pagar una cuota de afiliación de un año. Por un suplemento, IronXL ofrece seguridad para una redistribución ilimitada. Para saber más sobre el coste aproximado, vea esto enlace.

Más información sobre Iron Software enlace.