Cómo Exportar a Excel en Python

Pandas

Pandas es un paquete de Python potente para manejar análisis de datos y representación de datos faltantes. Una de sus numerosas funciones es el soporte para exportar datos a Excel. Pandas ofrece una forma sencilla de exportar DataFrames a archivos de Excel utilizando la función to_excel(). Los desarrolladores pueden modificar la configuración de exportación, incluyendo el nombre de hoja, inclusión de índice, etiqueta de columna opcional y opciones de formato. Pandas es la opción recomendada para exportar datos estructurados a Excel debido a su interacción con otras características de procesamiento de datos.

OpenPyXL

Un paquete llamado OpenPyXL fue creado expresamente para usar archivos de Excel con código Python. OpenPyXL opera a un nivel más bajo que Pandas, brindando a los desarrolladores un control más preciso sobre el formato y contenido de los documentos de Excel. Los usuarios pueden programáticamente generar múltiples hojas, y editar y exportar archivos de Excel utilizando OpenPyXL. Para actividades que requieren manipulación sofisticada de Excel, como la inserción dinámica de fórmulas, gráficos y características de formato, este paquete es muy adecuado. Aunque OpenPyXL tiene una curva de aprendizaje más alta que Pandas, ofrece una versatilidad inigualable para operaciones de exportación de Excel.

XlsxWriter

Una biblioteca de Python llamada XlsxWriter se utiliza para crear archivos de Excel con un énfasis en ahorro de memoria y rendimiento. Esta biblioteca maneja fácilmente grandes conjuntos de datos y produce documentos de Excel intrincados rápidamente. XlsxWriter admite muchas funcionalidades, tales como la combinación de celdas, generación de gráficos y formato de hojas de trabajo. Debido a su arquitectura optimizada, XlsxWriter es la mejor opción para situaciones que requieren una rápida exportación de Excel, como trabajos de procesamiento por lotes y aplicaciones intensivas en datos.

xlrd y xlwt

Las bibliotecas hermanas xlrd y xlwt le permiten leer y escribir archivos de Excel en Python, respectivamente. Estas bibliotecas son todavía útiles en algunas situaciones, incluso si su propósito principal es manejar formatos de archivo de Excel más antiguos (como .xls). xlrd y xlwt son muy útiles para los desarrolladores que tienen que trabajar con formatos de archivo de Excel más antiguos o sistemas heredados. Sin embargo, debido a su funcionalidad y rendimiento mejorados, generalmente se recomienda Pandas, OpenPyXL o XlsxWriter para los formatos de Excel más recientes (.xlsx).

Tablib

Una biblioteca flexible llamada Tablib puede manejar datos tabulares en muchos formatos diferentes, incluidos Excel. Tablib es una herramienta rica en funciones para exportar datos a archivos de Excel; sin embargo, no es tan rica en funciones como Pandas u OpenPyXL. Para los desarrolladores que necesitan exportar datos en una variedad de formatos con facilidad, Tablib proporciona una solución práctica con soporte para varios formatos de salida, como Excel, CSV y JSON. Tablib es una buena opción para trabajos de exportación de Excel a pequeña escala o proyectos que necesitan capacidades de exportación de datos multiformato debido a su diseño liviano y su interfaz fácil de usar.

IronXL

Manejar archivos de Excel con facilidad es esencial para muchas aplicaciones de programación en C#, como el procesamiento de datos y la creación de informes. Una opción poderosa que se presenta es IronXL, que ofrece a los desarrolladores un amplio conjunto de herramientas para trabajar fácilmente con archivos de Excel. Exploraremos las características de IronXL en esta publicación y le mostraremos cómo puede ser un potente sustituto de las bibliotecas de Python cuando se trata de tareas de automatización de Excel.

• IronXL es una conocida biblioteca de hojas de cálculo de Excel para C# para .NET Core y .NET Framework.
• IronXL admite casi todos los marcos de .NET, como la aplicación web, aplicación de formulario de Windows y consola.
• Windows, Linux y macOS son solo algunos de los sistemas operativos con los que IronXL es compatible.
• La lectura de archivos de Excel es rápida y fácil con IronXL.
• IronXL puede leer una variedad de tipos de archivo de Excel, incluidos archivos XLSX, archivos XLS, CSV, TSV, XLST, XLSM y otros. Además, también podemos editar, exportar e importar conjuntos de datos.
• Podemos exportar y guardar archivos con muchos otros sufijos, como archivos XLS, archivos de valores separados por comas, TSV, JSON y otros, usando IronXL.
• IronXL puede realizar cálculos en Excel y dar formato a las celdas de las hojas de Excel.
• IronXL admite muchos tipos de datos de columna de Excel, incluidos textos, enteros, fórmulas, fechas, monedas y porcentajes.

Para saber más sobre IronXL, consulte aquí.

Instalar IronXL

Con la línea de comandos, siga estos pasos para instalar IronXL.

En Visual Studio, ve a Herramientas -> Gestor de Paquetes NuGet -> Consola del Gestor de Paquetes.

Escriba la siguiente sintaxis en la pestaña de la Consola del Administrador de Paquetes:

pip install IronXL

El paquete está listo para usarse mientras se descarga e instala en el proyecto activo.

Exportar a archivo Excel

Con IronXL, crear tablas de datos a archivos CSV es simple y rápido. Facilita la escritura de datos en un nuevo archivo CSV.

Primero debemos incluir el espacio de nombres IronXL, que es necesario para utilizar sus clases y métodos en nuestro código.

A continuación se muestra un ejemplo de código para exportar un DataTable a un archivo de Excel usando IronXL:

using IronXL;
using IronXL.Formatting;
using System.Data;

public class ExcelExporter
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        ExportToExcel("H:\\test.xls");
    }

    public static void ExportToExcel(string filePath)
    {
        // Create a DataTable and define columns
        DataTable table = new DataTable();
        table.Columns.Add("DataSet_Fruits", typeof(string));

        // Adding rows to the DataTable
        table.Rows.Add("Apple");
        table.Rows.Add("Orange");
        table.Rows.Add("Strawberry");
        table.Rows.Add("Grapes");
        table.Rows.Add("Watermelon");
        table.Rows.Add("Bananas");
        table.Rows.Add("Lemons");

        // Create a workbook and set the format to XLS
        WorkBook workbook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLS);
        var worksheet = workbook.CreateWorkSheet("Sheet1");

        // Add the DataTable data to the worksheet
        int rowCount = 0;
        foreach (DataRow row in table.Rows)
        {
            worksheet["A" + (rowCount + 1)].Value = row[0].ToString();
            rowCount++;
        }

        // Save the workbook to the specified file path
        workbook.SaveAs(filePath);
    }
}

using IronXL;
using IronXL.Formatting;
using System.Data;

public class ExcelExporter
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        ExportToExcel("H:\\test.xls");
    }

    public static void ExportToExcel(string filePath)
    {
        // Create a DataTable and define columns
        DataTable table = new DataTable();
        table.Columns.Add("DataSet_Fruits", typeof(string));

        // Adding rows to the DataTable
        table.Rows.Add("Apple");
        table.Rows.Add("Orange");
        table.Rows.Add("Strawberry");
        table.Rows.Add("Grapes");
        table.Rows.Add("Watermelon");
        table.Rows.Add("Bananas");
        table.Rows.Add("Lemons");

        // Create a workbook and set the format to XLS
        WorkBook workbook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLS);
        var worksheet = workbook.CreateWorkSheet("Sheet1");

        // Add the DataTable data to the worksheet
        int rowCount = 0;
        foreach (DataRow row in table.Rows)
        {
            worksheet["A" + (rowCount + 1)].Value = row[0].ToString();
            rowCount++;
        }

        // Save the workbook to the specified file path
        workbook.SaveAs(filePath);
    }
}

Imports IronXL
Imports IronXL.Formatting
Imports System.Data

Public Class ExcelExporter
	Public Shared Sub Main(ByVal args() As String)
		ExportToExcel("H:\test.xls")
	End Sub

	Public Shared Sub ExportToExcel(ByVal filePath As String)
		' Create a DataTable and define columns
		Dim table As New DataTable()
		table.Columns.Add("DataSet_Fruits", GetType(String))

		' Adding rows to the DataTable
		table.Rows.Add("Apple")
		table.Rows.Add("Orange")
		table.Rows.Add("Strawberry")
		table.Rows.Add("Grapes")
		table.Rows.Add("Watermelon")
		table.Rows.Add("Bananas")
		table.Rows.Add("Lemons")

		' Create a workbook and set the format to XLS
		Dim workbook As WorkBook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLS)
		Dim worksheet = workbook.CreateWorkSheet("Sheet1")

		' Add the DataTable data to the worksheet
		Dim rowCount As Integer = 0
		For Each row As DataRow In table.Rows
			worksheet("A" & (rowCount + 1)).Value = row(0).ToString()
			rowCount += 1
		Next row

		' Save the workbook to the specified file path
		workbook.SaveAs(filePath)
	End Sub
End Class

En el ejemplo de código anterior, estamos exportando el DataTable a un archivo de Excel. El DataTable se inicializa y se llena con datos que representan una lista de frutas. Creamos un nuevo libro de trabajo de Excel con el método WorkBook.Create() y agregamos los datos del DataTable al libro de trabajo usando un bucle. Finalmente, se utiliza el método SaveAs() para guardar el libro de trabajo en la ruta de archivo especificada.

Arriba está la salida del ejemplo de código que se ejecutó. Cada pieza de información de la tabla de datos se ha agregado por separado a la hoja de Excel recién creada en la captura de pantalla.

Para saber más sobre el ejemplo de código de IronXL, haga clic aquí.