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USANDO IRONXL PARA PYTHON

Cómo Ver un Archivo de Excel en Python

En este tutorial, exploraremos cómo usar Python para ver archivos de Excel de manera efectiva. Los archivos de Excel, comúnmente utilizados para el almacenamiento de datos, como el almacenamiento de datos tabulares, son bien compatibles con varias bibliotecas de Python que facilitan la lectura y manipulación. Nos centraremos en la biblioteca popular y mejor "IronXL" para este propósito.

Cómo ver un archivo de Excel en Python

  1. Instala la biblioteca IronXL.
  2. Cargar el libro de Excel.
  3. Especificar la hoja de Excel.
  4. Seleccionar un rango específico de datos.
  5. Imprimir el rango de datos seleccionado en la pantalla.
  6. Leer valor de la celda.
  7. Leer una fila completa del archivo de Excel.
  8. Leer la columna completa del archivo de Excel.

Introducción al Visor de Excel de Python

Antes de adentrarnos en el código, hablemos de los beneficios de usar Python para ver archivos de Excel. Python es conocido por su simplicidad y versatilidad, lo que lo convierte en un lenguaje de programación potente y robusto. Al aprovechar las bibliotecas de Python, podemos automatizar tareas relacionadas con el análisis, manipulación y visualización de datos, incluidas las operaciones con archivos de Excel.

¿Por qué Python para Excel?

Automatización: Python permite la automatización de tareas repetitivas asociadas con Excel, como la extracción, transformación y análisis de datos.

Integración: Python se integra perfectamente con otras bibliotecas de ciencia de datos como NumPy, pandas y Matplotlib, permitiendo flujos de trabajo de análisis de datos comprensivos.

Multiplataforma: Python, en su última versión, se ejecuta en múltiples plataformas, lo que lo hace adecuado para usuarios de diferentes sistemas operativos.

Personalización: Python proporciona flexibilidad para personalizar los flujos de trabajo de Excel según requisitos específicos, a diferencia de los macros convencionales de Excel.

Antes de continuar, entendamos qué es IronXL, qué funciones ofrece y cómo es mejor que otros.

¿Por qué IronXL?

IronXL es una biblioteca de Python desarrollada y mantenida por Iron Software que permite a los ingenieros de software trabajar con archivos de Excel y otras hojas de cálculo en aplicaciones y sitios web de Python. Algunas características notables:

Importación de datos: IronXL puede leer datos de archivos XLS, XLSX, CSV y TSV.

Exportación de hojas: Puedes exportar datos a formatos XLS, XLSX, CSV, TSV y JSON.

Encriptación y desencriptación: IronXL soporta encriptar y desencriptar archivos XLSX, XLSM y XLTX con contraseñas.

Fórmulas de Excel: Cada vez que se edita una hoja, las fórmulas se recalculan.

Configuración de rangos intuitiva: Puedes especificar rangos utilizando una sintaxis como "A1:B10".

Ordenación: Los rangos, columnas y filas se pueden ordenar.

Estilizado de celdas: Personaliza la fuente, tamaño, patrón de fondo, borde y alineación.

Compatibilidad multiplataforma: IronXL es compatible con Python 3.7+ en Windows, macOS, Linux, Docker, Azure, y AWS.

Lectura de archivos de Excel con IronXL

Comencemos paso a paso a leer un archivo de Excel.

Paso 1: Instalación de la biblioteca IronXL

Antes de trabajar con archivos de Excel en Python, necesitamos asegurarnos de que la biblioteca IronXL esté instalada. Instálala con el siguiente comando.

pip install IronXL
pip install IronXL
SHELL

Este comando instala la biblioteca IronXL en nuestro proyecto.

Paso 2: Cargar archivo Excel

El siguiente paso implica cargar un libro de Excel en nuestro proyecto. Usaré la siguiente hoja de cálculo de Excel a lo largo de este tutorial.

Cómo ver un archivo de Excel en Python: Figura 1 - Ejemplo de hoja de trabajo de Microsoft Excel

El siguiente código cargará el archivo de Excel existente en el flujo de memoria.

from ironxl import *     
# Supported for XLSX files, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV
License.LicenseKey = "IRONSUITE.ABC.XYZ.COM.15796-ABC.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024"
workbook = WorkBook.Load("test_excel.xlsx")  # Load existing Excel files
from ironxl import *     
# Supported for XLSX files, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV
License.LicenseKey = "IRONSUITE.ABC.XYZ.COM.15796-ABC.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024"
workbook = WorkBook.Load("test_excel.xlsx")  # Load existing Excel files
PYTHON

El código anterior demuestra cómo usar la biblioteca IronXL en Python para cargar un libro de Excel llamado "test_excel.xlsx" y acceder a sus contenidos. Al configurar el atributo LicenseKey con una clave de licencia válida, la biblioteca habilita el soporte para varios formatos de archivos de Excel, incluyendo XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV y TSV. Puedes obtener tu clave de licencia gratuita desde aquí.

Paso 3: Seleccione la hoja de cálculo de Excel

El siguiente paso es seleccionar una hoja de cálculo de Excel para trabajar. Los archivos de Excel constan de múltiples hojas; por lo tanto, es necesario seleccionar una hoja activa. El siguiente código especificará la hoja de cálculo.

# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]
# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]
PYTHON

La línea de código anterior selecciona la primera hoja de trabajo con índice cero del libro de Excel cargado, permitiendo el acceso a los datos y propiedades de esa hoja específica para manipulación o análisis posterior.

Paso 4: Visualización de datos

Como hemos cargado el libro y seleccionado la hoja de cálculo, escribamos código para leer un archivo de Excel e imprimir sus datos.

# Read from ranges of cells elegantly.
for cell in worksheet["A1:H10"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))
# Read from ranges of cells elegantly.
for cell in worksheet["A1:H10"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))
PYTHON

Este fragmento de código demuestra un método sofisticado para leer desde rangos de celdas en una hoja de cálculo de Excel usando la biblioteca IronXL. Itera sobre el rango especificado de celdas (de A1 a H10 en este caso) e imprime la dirección y el valor de cada celda. Esto proporciona un método conciso y efectivo para acceder y procesar los datos dentro del rango de celdas especificado.

Cómo ver un archivo de Excel en Python: Figura 2 - Ejemplo de salida del fragmento de código anterior iterando todos los valores para el rango de celdas especificado usando IronXL

Paso 5: Leer el valor de la celda

IronXL proporciona métodos más simples para leer valores de celdas. Podemos leer eficientemente valores de celdas específicas de grandes conjuntos de datos. El siguiente código lee el valor de la celda y lo imprime en la pantalla.

# Read Integer value
int_cell_value = worksheet["H2"].IntValue 
print(int_cell_value)
# Read String value
text_cell_value = worksheet["B2"].StringValue 
print(text_cell_value)
# Read Integer value
int_cell_value = worksheet["H2"].IntValue 
print(int_cell_value)
# Read String value
text_cell_value = worksheet["B2"].StringValue 
print(text_cell_value)
PYTHON

Este fragmento de código demuestra cómo extraer un valor entero de la celda H2 y un valor de cadena de la celda B2 en una hoja de cálculo de Excel usando la biblioteca IronXL. Luego imprime los valores extraídos, proporcionando una salida clara y organizada para procesamiento adicional o visualización.

Cómo ver un archivo de Excel en Python: Figura 3 - Ejemplo de salida del fragmento de código anterior obteniendo tanto el valor entero como el de la celda utilizando IronXL

Paso 6: Seleccionar fila completa

IronXL proporciona un método para seleccionar una fila específica de un archivo de Excel. El siguiente código leerá una fila específica del archivo de Excel y la imprimirá en la pantalla.

# Get row from worksheet
row_1 = worksheet.GetRow(1)
print(row_1)
# Get row from worksheet
row_1 = worksheet.GetRow(1)
print(row_1)
PYTHON

Este fragmento de código demuestra cómo recuperar una fila específica de una hoja de cálculo de Excel utilizando la biblioteca IronXL. Selecciona la primera fila (índice de fila 1) de la hoja de cálculo y luego la imprime, permitiendo un procesamiento o análisis adicional de los datos de la fila. De esta manera, podemos obtener todas las filas de la hoja de Excel.

Cómo ver un archivo de Excel en Python: Figura 4 - Ejemplo de salida del fragmento de código anterior utilizando IronXL para obtener la primera fila de datos de la hoja de trabajo de Excel

Paso 7: Seleccionar columna completa

IronXL proporciona un método para seleccionar una columna específica de un archivo de Excel. El siguiente código leerá una columna específica del archivo de Excel y la imprimirá en la pantalla.

# Get Column from worksheet
column_a = worksheet.GetColumn(1)
print(column_a)
# Get Column from worksheet
column_a = worksheet.GetColumn(1)
print(column_a)
PYTHON

Este fragmento de código ilustra cómo extraer una columna específica de una hoja de cálculo de Excel usando la biblioteca IronXL. Recupera los datos de la columna A (índice de columna 1) y los imprime, proporcionando acceso al contenido de la columna para su manipulación o análisis posterior.

Cómo ver un archivo de Excel en Python: Figura 5 - Ejemplo de salida del fragmento de código anterior demostrando cómo extraer una columna específica usando IronXL

Conclusión

En este tutorial, exploramos cómo usar Python para ver archivos de Excel, centrándonos en la biblioteca IronXL. La versatilidad de Python lo hace ideal para automatizar tareas relacionadas con Excel, y IronXL mejora esta capacidad proporcionando características como opciones de importación para desarrolladores individuales y organizaciones. Con IronXL y Python, el manejo de archivos de Excel se vuelve más eficiente, permitiendo a los desarrolladores desbloquear todo el potencial de los datos de Excel dentro de sus aplicaciones.

Preguntas Frecuentes

¿Cómo puedo ver archivos Excel usando Python?

Puede usar la biblioteca IronXL para ver archivos Excel en Python. Ofrece funciones para cargar libros de trabajo, seleccionar hojas de cálculo y leer rangos de datos específicos o valores de celdas.

¿Qué debo instalar para usar Python para ver archivos Excel?

Para usar Python para ver archivos Excel, necesita instalar la biblioteca IronXL, lo cual se puede hacer usando el comando pip: `pip install IronXL`.

¿Cómo cargo un libro de trabajo de Excel en Python?

Usando IronXL, puede cargar un libro de trabajo de Excel con el siguiente código: workbook = WorkBook.Load('test_excel.xlsx'), el cual carga el archivo de Excel especificado en la memoria.

¿Qué formatos de archivo soporta IronXL para operaciones de Excel?

IronXL admite varios formatos de archivo, incluidos XLSX, XLS, CSV y TSV, lo que lo hace versátil para diferentes operaciones de Excel.

¿Cómo puedo leer un valor de celda específico de un archivo Excel usando Python?

Para leer un valor de celda específico usando IronXL, puede usar worksheet['H2'].IntValue para enteros o worksheet['B2'].StringValue para valores de cadenas.

¿Puede IronXL manejar la encriptación y desencriptación de archivos Excel?

Sí, IronXL puede manejar la encriptación y desencriptación de archivos Excel, proporcionando una capa adicional de seguridad para sus datos.

¿Es IronXL compatible con diferentes sistemas operativos?

Sí, IronXL es compatible con Python 3.7+ y admite operaciones multiplataforma en Windows, macOS, Linux, Docker, Azure y AWS.

¿Cómo selecciono una hoja de cálculo específica de un libro de trabajo usando Python?

Para seleccionar una hoja de cálculo específica de un libro de trabajo usando IronXL, puede usar el código worksheet = workbook.WorkSheets[0] para seleccionar la primera hoja de cálculo.

¿Cuáles son los beneficios de usar IronXL para la manipulación de archivos Excel en Python?

IronXL ofrece facilidad de integración en aplicaciones Python, soporte robusto para varios formatos de archivo, capacidades avanzadas de manejo de datos y compatibilidad multiplataforma.

¿Cómo puedo automatizar tareas de Excel usando Python?

Python, con bibliotecas como IronXL, le permite automatizar tareas de Excel como análisis de datos, visualización y manipulación, mejorando la productividad y eficiencia.

Curtis Chau
Escritor Técnico

Curtis Chau tiene una licenciatura en Ciencias de la Computación (Carleton University) y se especializa en el desarrollo front-end con experiencia en Node.js, TypeScript, JavaScript y React. Apasionado por crear interfaces de usuario intuitivas y estéticamente agradables, disfruta trabajando con frameworks modernos y creando manuales bien ...

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