どうすればpandasを使わずにPythonでExcelファイルを読み取れますか？

pandasを使用せずにPythonでExcelファイルを読み取るには、IronXLを使用できます。IronXLはExcelファイルを読み込み、そのデータに簡単にアクセスする方法を提供し、強力な代替手段となります。

PythonでExcelファイルを読み取るためにIronXLを使用する利点は何ですか？

IronXLはパフォーマンスと速度の優位性を提供し、Microsoft Excelのインストールが不要で、複数のシートをサポートし、大規模なデータセットを効率的に処理できるため、データ処理タスクに役立ちます。

PythonでIronXLを使用するにはどうインストールすればいいですか？

PythonでIronXLをインストールするには、 pip install ironxl コマンドを使用してライブラリをダウンロードしてPython環境に設定します。

IronXLは複数のシートを持つExcelファイルを処理できますか？

はい、IronXLは単一のExcelワークブック内で複数のシートにわたるデータの読み書きをサポートしており、複雑なデータセットを扱うのに適しています。

IronXLを使って大規模なExcelファイルを読み取ることは可能ですか？

IronXLは多くの行と列を持つ大規模なExcelファイルを処理するために最適化されており、膨大なデータセットを扱うのに適しています。

PythonでIronXLのライセンスを設定する方法は？

あなた for Pythonスクリプトで License.LicenseKey プロパティを使用してIronXLのライセンスキーを設定できます。トライアルライセンスはIronXLライセンスページから取得できます。

PythonでIronXLが読み取れるファイル形式は何ですか？

IronXLは.xlsx、.xls、.csvなどのさまざまなExcelファイル形式をサポートしており、異なるデータ処理ニーズに対応するための柔軟性があります。

IronXLはクロスプラットフォームのライブラリですか？

はい、IronXLは.NET技術を基盤に構築されているにもかかわらず、Windows、macOS、LinuxでPythonを通じて使用できるクロスプラットフォームのライブラリです。

PythonでIronXLを使用してExcelファイルを読み込むプロセスは？

IronXLの WorkBook.Load() メソッドを使用してExcelファイルを読み込むことができ、このメソッドはExcelファイル全体を表すWorkBookオブジェクトを返します。

Excelファイル操作におけるIronXLの重要な機能は何ですか？

IronXLは、簡単なExcelファイル操作、複数のシートのサポート、データの読み書き機能、セルのフォーマットオプション、さまざまなExcel形式との互換性、および大規模データセットを効率的に管理する能力を提供します。

Python Excelライブラリ

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PythonでExcelファイルを読み込む

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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 *

# 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()

IRONXL FOR PYTHON の使用方法

Pandas を使用せずに Python で Excel ファイルを読む方法 (Interop 不要)

Curtis Chau

Updated: 2026年5月8日

PythonでMicrosoft Excelファイルを読み取ることは、さまざまなデータ関連のタスクに不可欠なスキルであり、データサイエンス、データ分析、ビジネスインテリジェンス、自動化などの分野では標準的な方法となっています。 Excel は、ユーザーフレンドリーなインターフェースと豊富な機能を備えているため、データの保存と整理に最もよく使用されるツールの 1 つです。 Microsoft Excelを扱うとき、pandasが最初に思い浮かぶライブラリですが、他にもIronXLのような高性能で高速なライブラリがあります。

IronXL for Pythonは、Excelファイルを扱うために設計された強力なライブラリです。開発者は、Excel スプレッドシートをシームレスに作成、読み取り、分析し、操作することができます。 IronXL を使用する主な利点としては、使いやすさ、強力な機能、サーバーに Microsoft Excel をインストールする必要がないことなどが挙げられます。

IronXLを使ってPandasを使わずにPythonでExcelファイルを読む方法

ステップ 1: IronXL ライブラリをインポートします。

ステップ 2: ライセンスキーを追加します。

ステップ 3: Excel ファイルを読み込みます。

ステップ 4: IronXL を使用して Excel ファイルを読み取ります。

IronXLのご紹介

PythonでPandasを使わずにExcelファイルを読み込む（Interop不要）：図1

IronXLは、Excelファイルを扱うための強力な機能を提供し、複数のシート、セルフォーマット、異なるファイルフォーマットの読み書き（.xlsxや.xlsなど）、大規模なデータセットの操作をサポートしており、データ操作タスクにおいて多用途なツールです。

IronXL for Pythonライブラリの主な機能

1.簡単な Excel ファイル処理: IronXL は、Python で Excel ファイルの読み取り、書き込み、編集のプロセスを簡素化します。 IronXL を使用すると、Excel ファイルを簡単に操作して保存できます。 CSV ファイルと XLS ファイルもサポートします。 2.複数シートのサポート： IronXLは、単一のExcelワークブック内の複数のシートにわたるデータの読み書きを容易に行うことができます。これは、さまざまなシートにわたってさまざまな種類のデータやレポートが含まれる Excel ファイルを処理する場合に最適です。 3.データの読み書き： *データ読み取り： IronXLを使用すると、Excelファイル内の個々のセル、または行や列全体にアクセスできます。テキスト、数値、日付など、あらゆる種類のセルから値を読み取ることができます。 ***データ書き込み：**このライブラリは、既存のセルを更新する場合でも、ファイルに新しいデータを追加する場合でも、Excelファイルへの書き込みをサポートしています。また、CSVモジュールをインポートすることなくCSV形式やXLSXファイルにも対応しています。 4.セルの書式設定： IronXLはExcelセルの書式設定機能を提供します。テキストの色、フォントサイズ、境界線、その他の視覚スタイルを Python スクリプト内で直接設定できます。これは、特定の書式でレポートを作成する場合や、特定のデータポイントを強調表示する必要がある場合に役立ちます。 5. さまざまなExcelフォーマットとの互換性: IronXLは、.xlsxファイル形式、.xlsファイル形式、および.csvファイル形式など、複数のExcelファイル形式を処理できます。これにより、さまざまなシステムから共有またはエクスポートされた Excel ファイルと対話するための多目的な選択肢となります。 6.大容量ファイルのサポート： IronXLは、行と列が多い大容量のExcelファイルを処理できるように最適化されているため、大規模なデータセットを扱うデータ分析タスクに適しています。 7. クロスプラットフォーム: IronXLは.NETテクノロジーを基にして構築されていますが、クロスプラットフォームであり、Pythonを通じてWindows、macOS、およびLinuxで使用できます。

ステップ1: IronXLライブラリをインポートする

Excelスプレッドシートデータを読み取るためにPythonパッケージマネージャーを利用してIronXLをインポートします。

pip install ironxl

pip install ironxl

SHELL

次に、IronXL から必要なライブラリをインポートします。

from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet

from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet

Python

ステップ2: ライセンスキーを追加する

IronXL にはライセンスキーが必要です。ここから無料ライセンスを取得し、コードの先頭にライセンスを配置します。

License.LicenseKey = "Your Key"

License.LicenseKey = "Your Key"

Python

ステップ3: Excelファイルを読み込む

ExcelファイルをWorkBook.Load()関数を使用してロードします。このメソッドは、Excel ファイル全体を表す Workbook オブジェクトを返します。

# Load the workbook
workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx')

# Load the workbook
workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx')

Python

ステップ4：IronXLを使用してExcelファイルを読み取る

次に、ワークブックオブジェクトを使用してシートを読み取り、シート内のデータを読み取ります。

# Iterate over all worksheets
for sheet in workbook.WorkSheets:
    print(f"Sheet Name: {sheet.Name}")
    for row in sheet.Rows:
        # Print each row's values
        print([cell.Value for cell in row]) # excel data

# Iterate over all worksheets
for sheet in workbook.WorkSheets:
    print(f"Sheet Name: {sheet.Name}")
    for row in sheet.Rows:
        # Print each row's values
        print([cell.Value for cell in row]) # excel data

Python

完全なコード

入力Excelファイル

PythonでPandasを使わずにExcelファイルを読み込む（Interop不要）：図2

from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet

# Set the IronXL license key
License.LicenseKey = "Your Key"

# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx')

# Iterate through the sheets in the workbook
for sheet in workbook.WorkSheets:
    # Print the name of each sheet
    print(f"Sheet Name: {sheet.Name}")
    # Iterate through the rows in the current sheet
    for row in sheet.Rows:
        # Print each row's values as a list
        print([cell.Value for cell in row])

from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet

# Set the IronXL license key
License.LicenseKey = "Your Key"

# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx')

# Iterate through the sheets in the workbook
for sheet in workbook.WorkSheets:
    # Print the name of each sheet
    print(f"Sheet Name: {sheet.Name}")
    # Iterate through the rows in the current sheet
    for row in sheet.Rows:
        # Print each row's values as a list
        print([cell.Value for cell in row])

Python

コードの説明

提供されているコードは、 IronXLを使用して複数のシートを持つ Excel ファイルからデータを読み取る方法を示しています。コードを段階的に説明すると次のようになります。

1.ライセンスキーの設定

最初のコード行ではLicense.LicenseKeyプロパティを使ってライセンスキーを指定することでIronXLライセンスを設定します。これは、IronXL ライブラリをアクティブ化し、制限なく使用できるようにするために必要です。

2. Excelブックの読み込み

2行目はExcelファイル(WorkBook.Load()メソッドを使用します。このオブジェクトはワークブック全体 (つまり、Excel ファイル) を表し、ファイル内のすべてのシートとデータが含まれます。

3.シートの反復処理

次に、コードはワークブック内のシートのループを開始します。 WorkBook.WorkSheetsプロパティはロードされたワークブック内のすべてのシートにアクセスすることを可能にします。各シートに対して、sheet.Nameを使用してシートの名前を出力します。これは、特に複数のシートで作業している場合に、どのシートが処理されているかを識別するのに役立ちます。

4.各シートからのデータの読み取りと印刷

各シート内で、コードはsheet.Rowsを使用して各行をループします。各行は、その特定の行内のセルの集合です。コードはその後cell.Valueを使用して行内の各セルの値を抽出し、それを行ごとにリストとして出力します。

出力

PythonでPandasを使わずにExcelファイルを読み込む（Interop不要）：図3

IronXL ライセンス（試用版あり）

IronXL はコード内の有効なライセンスキーで動作します。ユーザーはライセンスページから簡単に試用ライセンスを取得できます。ライセンスを使用するには、IronXL ライブラリを使用する前に、以下に示すようにコード内のどこかにライセンスを配置します。

ironxl.License.LicenseKey = "Your License Key"

ironxl.License.LicenseKey = "Your License Key"

Python

結論

IronXLは、Excelファイル操作においてpandasモジュールの最良の代替手段です。 pandas をインポートする必要なく、Python で Excel ファイルを処理する強力かつ簡単な方法を提供します。さまざまな Excel 形式をサポートしているため、データ処理やレポート作成のタスクを自動化したい開発者にとって最適な選択肢となります。 pandasの代替を探している開発者は、IronXL を容易に使い始めることができ、Excelシートの読み取り、書き込み、操作を完全にサポートしています。

Curtis Chau

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テクニカルライター

Curtis Chauは、カールトン大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、Node.js、TypeScript、JavaScript、およびReactに精通したフロントエンド開発を専門としています。直感的で美しいユーザーインターフェースを作成することに情熱を持ち、Curtisは現代のフレームワークを用いた開発や、構造の良い視覚的に魅力的なマニュアルの作成を楽しんでいます。

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