from ironxl import * # Supported for XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV workbook = WorkBook.Load("sample.xlsx") # Select worksheet at index 0 worksheet = workbook.WorkSheets[0] # Get any existing worksheet first_sheet = workbook.DefaultWorkSheet # Select a cell and return the converted value cell_value = worksheet["A2"].IntValue # Read from ranges of cells elegantly. for cell in worksheet["A2:A10"]: print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text)) # Calculate aggregate values such as Min, and Sum total_sum = worksheet["A2:A10"].Sum()

from ironxl import * # Load existing spreadsheet workbook = WorkBook.Load("sample.xls") worksheet = workbook.WorkSheets[0] # Get a range from an Excel worksheet selected_range = worksheet["A1:H10"] # Get the first cell in the range cell = selected_range.ToArray()[0] # Set background color of the cell with an RGB string cell.Style.SetBackgroundColor("#428D65") # Apply styling to the whole range # Set underline property to the font # FontUnderlineType is an enum that stands for different types of font underline selected_range.Style.Font.Underline = FontUnderlineType.SingleAccounting # Define whether to use a horizontal line through the text or not selected_range.Style.Font.Strikeout = False # Define whether the font is bold or not selected_range.Style.Font.Bold = True # Define whether the font is italic or not selected_range.Style.Font.Italic = False # Get or set the script property of a font # FontScript enum stands for available options selected_range.Style.Font.FontScript = FontScript.Super # Set the type of the border line # There are also TopBorder, LeftBorder, RightBorder, DiagonalBorder properties # BorderType enum indicates the line style of a border in a cell selected_range.Style.BottomBorder.Type = BorderType.MediumDashed # Indicate whether the cell should be auto-sized selected_range.Style.ShrinkToFit = True # Set alignment of the cell selected_range.Style.VerticalAlignment = VerticalAlignment.Bottom # Set border color selected_range.Style.DiagonalBorder.SetColor("#20C96F") # Define border type and border direction as well selected_range.Style.DiagonalBorder.Type = BorderType.Thick # DiagonalBorderDirection enum stands for direction of diagonal border inside cell selected_range.Style.DiagonalBorderDirection = DiagonalBorderDirection.Forward # Set background color of cells selected_range.Style.SetBackgroundColor(Color.Aquamarine) # Set fill pattern of the cell # FillPattern enum indicates the style of fill pattern selected_range.Style.FillPattern = FillPattern.Diamonds # Set the number of spaces to indent the text selected_range.Style.Indention = 5 # Indicate if the text is wrapped selected_range.Style.WrapText = True # Save changes with applied styling options workbook.SaveAs("stylingOptions.xls")

USO DE IRONXL FOR PYTHON

Cómo visualizar un archivo Excel en Python

Actualizado julio 16, a. m.

En este tutorial, exploraremos cómo utilizar Python para ver Excel archivos de forma eficaz. Los archivos Excel, utilizados habitualmente para almacenar datos tabulares, cuentan con el apoyo de varias bibliotecas de Python que facilitan su lectura y manipulación. Nos centraremos en la popular y mejor biblioteca "IronXL" con este fin.

Cómo visualizar un archivo Excel en Python

Instale la biblioteca IronXL.
Cargue el libro de Excel.
Especifique la hoja de cálculo de Excel.
Seleccione un rango específico de datos.
Imprimir en pantalla el intervalo de datos seleccionado.
Leer valor de celda.
Leer Fila Completa desde Archivo Excel.
Leer la columna completa del archivo Excel

Introducción a Python Excel Viewer

Antes de sumergirnos en el código, hablemos de las ventajas de utilizar Python para visualizar archivos Excel. Python es conocido por su sencillez y versatilidad, que lo convierten en un lenguaje de programación potente y robusto. Aprovechando las bibliotecas de Python, podemos automatizar tareas relacionadas con el análisis, la manipulación y la visualización de datos, incluido el manejo de archivos Excel.

¿Por qué Python para Excel?

Automatización: Python permite automatizar tareas repetitivas asociadas a 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, lo que permite flujos de trabajo de análisis de datos completos.

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

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

Antes de continuar, entendamos qué es IronXL. ¿Qué funciones ofrece y en qué es mejor que otras?

¿Por qué IronXL?

IronXL es una biblioteca de Python desarrollada y mantenida por Iron Software que permite a los ingenieros de software trabajar con Excel y otros archivos de hoja de cálculo en aplicaciones y sitios web de Python. A continuación se indican algunas de sus principales características:

Importación de datos: IronXL puede leer datos de XLSxLSX, CSV y TSV.

Exportar hojas de trabajo: Puede exportar a formatos XLS, XLSX, CSV, TSV y JSON.

Cifrado y descifrado: IronXL permite cifrar y descifrar archivos XLSX, XLSM y XLTX con contraseñas.

Fórmulas Excel: Cada vez que se edita una hoja, la fórmulas se vuelven a calcular.

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

Clasificación: Se pueden clasificar rangos, columnas y filas.

Estilización de celdas: Personalice fuente, tamaño, patrón de fondo, borde y alineación.

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

Lectura de archivos Excel usando IronXL

Comencemos paso a paso a leer un fichero Excel.

Paso 1: Instalación de la biblioteca IronXL

Antes de trabajar con archivos Excel en Python, necesitamos asegurarnos de que la librería IronXL está instalada. Instálalo con el siguiente comando.

pip install IronXL

pip install IronXL

PYTHON

Este comando instala la librería IronXL en nuestro proyecto.

Paso 2: Cargar archivo Excel

El siguiente paso consiste en cargar un libro de Excel en nuestro proyecto. A lo largo de este tutorial utilizaré la siguiente hoja de cálculo de Excel.

Cómo visualizar un archivo Excel en Python: Figura 1 - Hoja de cálculo de ejemplo de Microsoft Excel

El siguiente código cargará el archivo 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 utilizar la biblioteca IronXL en Python para cargar un libro de Excel llamado "prueba_excel.xlsx" y acceder a su contenido. Al establecer el atributo LicenseKey con una clave de licencia válida, la biblioteca permite la compatibilidad con varios formatos de archivo de Excel, incluidos XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV y TSV. Puede obtener su clave de licencia gratuita en aquí.

Paso # 3: Seleccionar hoja de cálculo Excel

El siguiente paso es seleccionar una hoja de cálculo Excel para trabajar en ella. El archivo Excel consta de varias hojas de cálculo Excel, por lo que es necesario seleccionar una hoja de cálculo 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 cálculo con índice cero del libro de Excel cargado, permitiendo el acceso a los datos y propiedades de esa hoja específica para su posterior manipulación o análisis.

Paso # 4: Visualización de datos

Como hemos cargado el libro de trabajo, y seleccionado la hoja de cálculo. Escribamos código para leer un fichero 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 muestra un método sofisticado para leer rangos de celdas de una hoja de cálculo de Excel utilizando la biblioteca IronXL. Recorre el rango de celdas especificado (de A1 a H10 en este caso) e imprime la dirección y el valor de cada celda. Esto proporciona un método conciso y eficaz para acceder y procesar datos dentro del rango de celdas especificado.

Cómo Ver un Archivo 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 valor de celda

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

# Read Int value
int_cell_value = worksheet["A2"].IntValue 
print(int_cell_value)
# Read String value
text_cell_value = worksheet["A2"].StringValue 
print(text_cell_value)

# Read Int value
int_cell_value = worksheet["A2"].IntValue 
print(int_cell_value)
# Read String value
text_cell_value = worksheet["A2"].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 utilizando la biblioteca IronXL. A continuación, imprime los valores extraídos con las etiquetas correspondientes, proporcionando una salida clara y organizada para su posterior procesamiento o visualización.

Cómo Ver un Archivo Excel en Python: Figura 3 - Ejemplo de salida del fragmento de código anterior obteniendo tanto el entero como el valor de la celda usando 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 muestra 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, a continuación, la imprime, lo que permite procesar o analizar posteriormente los datos de la fila. De esta forma, podemos obtener todas las filas de la hoja Excel.

Cómo Ver un Archivo 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 cálculo de Excel

Paso # 6: Seleccionar columna completa

IronXL provee 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 utilizando la biblioteca IronXL. Recupera los datos de la columna A (columna índice 1) y la imprime, proporcionando acceso al contenido de la columna para su posterior manipulación o análisis.

Cómo Ver un Archivo Excel en Python: Figura 5 - Ejemplo de salida del fragmento de código anterior que demuestra cómo extraer una columna específica utilizando IronXL

Conclusión

En este tutorial, exploramos cómo utilizar Python para la visualización de archivos 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 funciones como importando opciones para desarrolladores individuales y organizaciones. Con IronXL y Python, el manejo de archivos Excel se vuelve más eficiente, lo que permite a los desarrolladores liberar todo el potencial de los datos de Excel dentro de sus aplicaciones.

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