Fastexcel Python と IronXL for Python の比較

1. 簡単なExcelファイル管理

IronXL for Python は、 Excel ファイルの管理プロセスを簡素化します。 ユーザーが Excel ファイルを効率的に作成、編集、保存、読み取るのに役立ちます。 この機能は、複雑なデータセットを定期的に操作し、Microsoft Excel を必要とせずに Excel データを管理するための信頼性の高いツールを必要とするすべての人にとって不可欠です。 Excel ファイルの読み取りも非常に簡単になります。

2. データの取り扱い

IronXL for Python を使用すると、ユーザーは高度なデータ操作タスクを実行できます。 これには、Excel ファイルへのデータの読み取りと書き込み、一括データ操作の処理、データの整合性を確保するためのデータ検証ルールの適用が含まれます。 この機能は、さまざまなデータ型と構造をサポートします。

3. 包括的な数式サポート

from ironxl import *
# Setting a license key for IronXL
License.LicenseKey = "License-Code"

# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load("Realistic_Sample_Excel_File.xlsx")
worksheet = workbook.DefaultWorkSheet

# Set formulas to perform meaningful calculations with the new data
worksheet["E18"].Formula = "SUM(E2:E16)"  # Sum of Total Sales
worksheet["D18"].Formula = "AVERAGE(D2:D16)"  # Average Unit Price
worksheet["E19"].Formula = "MAX(E2:E16)"  # Maximum of Total Sales

# Recalculate all formula values in all sheets.
workbook.EvaluateAll()

# Get the formula's calculated value for the maximum total sales
max_sales_value = worksheet["E19"].ToArray()[0].FormattedCellValue

# Get the formula as a string, e.g., "MAX(E2:E16)"
max_sales_formula = worksheet["E19"].Formula

# Save changes with updated formulas and calculated values.
workbook.Save()

from ironxl import *
# Setting a license key for IronXL
License.LicenseKey = "License-Code"

# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load("Realistic_Sample_Excel_File.xlsx")
worksheet = workbook.DefaultWorkSheet

# Set formulas to perform meaningful calculations with the new data
worksheet["E18"].Formula = "SUM(E2:E16)"  # Sum of Total Sales
worksheet["D18"].Formula = "AVERAGE(D2:D16)"  # Average Unit Price
worksheet["E19"].Formula = "MAX(E2:E16)"  # Maximum of Total Sales

# Recalculate all formula values in all sheets.
workbook.EvaluateAll()

# Get the formula's calculated value for the maximum total sales
max_sales_value = worksheet["E19"].ToArray()[0].FormattedCellValue

# Get the formula as a string, e.g., "MAX(E2:E16)"
max_sales_formula = worksheet["E19"].Formula

# Save changes with updated formulas and calculated values.
workbook.Save()

4. .NETプロジェクトとの統合

IronXL for Python は、.NET プロジェクトとのシームレスな統合を提供し、Excel ファイルの操作を含むクロスプラットフォーム操作を可能にします。 この統合は、.NET 環境で作業しているが、特定のタスクやデータ分析に Python を使用する必要があるユーザーにとって特に便利です。

5. 高いパフォーマンスと効率

パフォーマンスを重視して設計された IronXL for Python は、大規模で複雑な Excel ファイルを迅速に処理します。 最適化された処理機能により、大規模なデータセットを含む Excel ファイルでも操作が迅速に実行され、データ処理タスクにかかる時間が短縮されます。

6. 高度な書式設定オプション

from ironxl import *
# Setting a license key for IronXL
License.LicenseKey = "License-Code"

# Create a new Excel WorkBook document
workbook = WorkBook.Create()

# Convert XLSX to XLS (if needed for compatibility)
xlsWorkBook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLSX)

# Create a blank WorkSheet
worksheet = workbook.CreateWorkSheet("new_sheet")

# Add data and styles to the new worksheet
worksheet["A1"].Value = "Welcome"
worksheet["A1"].Style.Font.Bold = True
worksheet["A1"].Style.Font.Size = 14
worksheet["B1"].Value = "Data Overview"
worksheet["B1"].Style.Font.Italic = True
worksheet["A2"].Value = "1200"
worksheet["A4"].Value = "Completed"
worksheet["A4"].Style.TopBorder.Type = BorderType.Thick

# Save the workbook
workbook.SaveAs("modified_test.xlsx")

from ironxl import *
# Setting a license key for IronXL
License.LicenseKey = "License-Code"

# Create a new Excel WorkBook document
workbook = WorkBook.Create()

# Convert XLSX to XLS (if needed for compatibility)
xlsWorkBook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLSX)

# Create a blank WorkSheet
worksheet = workbook.CreateWorkSheet("new_sheet")

# Add data and styles to the new worksheet
worksheet["A1"].Value = "Welcome"
worksheet["A1"].Style.Font.Bold = True
worksheet["A1"].Style.Font.Size = 14
worksheet["B1"].Value = "Data Overview"
worksheet["B1"].Style.Font.Italic = True
worksheet["A2"].Value = "1200"
worksheet["A4"].Value = "Completed"
worksheet["A4"].Style.TopBorder.Type = BorderType.Thick

# Save the workbook
workbook.SaveAs("modified_test.xlsx")

7. セキュリティと保護

IronXL for Python は、ファイルの暗号化や詳細なアクセス権限の設定などのオプションを含む、Excel ファイルを保護するための機能を提供します。 機密データや秘密データの取り扱いに役立ち、情報が不正アクセスから保護されることを保証します。

8. ExcelおよびCSV形式のサポート

IronXL for Python は、XLSX ファイルなどの従来の Excel ファイル形式だけでなく、CSV ファイルもサポートします。 この二重の機能により、ユーザーはプロジェクトのニーズに応じて、さまざまな種類のデータ ファイルを交互に操作できます。

1. 高速Excel処理

FastExcel Python は速度に最適化されており、ユーザーは Excel ファイルを高速で読み書きできます。 これは、迅速なデータ処理を必要とするアプリケーションに有利です。

2. 一般的なタスクのための簡素化されたAPI

このライブラリは、スプレッドシートの読み取り、書き込み、保存などの一般的な Excel タスクを簡単に実行できる簡素化された API を提供します。 ユーザーはより少ないコード行数でより多くのことを達成できます。

3. 最小限のメモリ使用量

FastExcel Python は最小限のメモリを使用するように設計されているため、リソースが限られたシステムで大きな Excel ファイルを処理するのに最適です。 この機能により、大規模なデータセットでもパフォーマンスが低下しないことが保証されます。

4. 軽量設置

FastExcel Python はフットプリントが軽量なので、既存の Python 環境に簡単にインストールして統合できます。 インストールが簡単なので、セットアップと展開が簡単になります。

5. 複数のExcel形式のサポート

FastExcel Python は、.xlsx 、 .xls 、さらには.csvファイルを含むさまざまな Excel 形式をサポートしています。 この柔軟性により、ユーザーはさまざまなバージョンの Excel や関連データ形式間でシームレスに作業できます。

6. カスタマイズ可能なセルの書式設定

ライブラリはセルの書式設定のための広範なオプションを提供します。 ユーザーはフォント、色、境界線を変更できるため、高度にカスタマイズされた出力スプレッドシートを作成できます。

from fast_excel import FastExcel

# Load an existing Excel file
workbook = FastExcel.read_excel("data.xlsx")
worksheet = workbook.get_sheet_by_name("Sheet1")

# Set custom font and color for cells in the first row
for cell in worksheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1):
    for c in cell:
        c.font = FastExcel.Font(name='Calibri', size=12, bold=True, color='red')

# Save the changes
workbook.save("styled_data.xlsx")

from fast_excel import FastExcel

# Load an existing Excel file
workbook = FastExcel.read_excel("data.xlsx")
worksheet = workbook.get_sheet_by_name("Sheet1")

# Set custom font and color for cells in the first row
for cell in worksheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1):
    for c in cell:
        c.font = FastExcel.Font(name='Calibri', size=12, bold=True, color='red')

# Save the changes
workbook.save("styled_data.xlsx")

Python用IronXLをインストールする

IronXL のインストールを続行する前に、システムに .NET 6.0 SDK がインストールされていることを確認してください。 これは、IronXL が機能するために .NET 6.0 に依存しているためです。 インストールされていない場合は、公式.NETウェブサイトからダウンロードしてインストールしてください。IronXLをインストールするには、Pythonパッケージインストーラーであるpipを使用する必要があります。

• コマンド プロンプト (Windows) またはターミナル (macOS または Linux) を開きます。

  • 次のコマンドを入力し、Enter キーを押します。

  pip install IronXL

このコマンドは、 IronXLライブラリと必要なすべての依存関係をダウンロードしてインストールします。

FastExcelをインストールする

FastExcel は、Python で Excel ファイルを読み書きするための効率的な操作を提供します。 インストールするには、次の手順に従ってください。

• コマンドプロンプトまたはターミナルがまだ開いていることを確認します。

  • 次のコマンドを入力して Enter キーを押します。

  pip install fastexcel

  pip install fastexcel

  SHELL

このコマンドは、FastExcel とそれに必要な依存関係をインストールします。

Excelデータの処理効率

IronXL for Pythonは、Python 環境で複雑な Excel ファイルを操作するときに非常に効率的になるように設計されています。 広範なデータ操作を処理でき、高度な Excel 機能をサポートしているため、包括的なデータ処理タスクに適しています。

対照的に、 FastExcel Python は、 Excel ファイルの読み取りと書き込みの両方の高速処理に重点を置いています。 基本的なパフォーマンスと最小限のメモリ使用量が重要な環境では軽量です。

機能比較

IronXL for Python は、 Excel ファイルの読み取り、書き込み、操作を完全にサポートする豊富な機能を提供します。 セキュリティ設定を管理し、高度な書式を適用し、複雑なデータ操作を実行できます。 IronXL の機能により、広範な Excel 操作のための包括的なツールを必要とする開発者にとって IronXL は強力な選択肢となります。

一方、 FastExcel Python はスピードとシンプルさを重視しています。 一般的な Excel タスクを迅速かつ簡単に実行できる合理化された API を提供します。 IronXL のより高度な機能の一部は欠けているかもしれませんが、基本的な Excel 操作には優れています。

使用例

IronXL for Python は、複雑で多面的な Excel ファイルを処理する必要があるプロジェクトに最適です。 これは、財務や法律分野など、スプレッドシートで複雑な操作を実行する必要があるプロジェクトに特に適しています。 堅牢性と幅広い機能が必要なエンタープライズ レベルのアプリケーションに特に役立ちます。

FastExcel Python は、効率的でリソースを節約する必要があるデータ分析など、Excel データの迅速な処理を必要とするアプリケーションに最適です。

ユーザーエクスペリエンスと統合の容易さ

IronXL for Python は、豊富な機能セットと機能を備えているため、学習曲線が急峻です。 これは、言語を初めて使用する開発者や、IronXL の高度な機能を学習したい開発者にとって価値のあるものです。 ドキュメントはライブラリのあらゆる側面をカバーしています。

FastExcel Pythonは使いやすさで知られており、初心者や Excel ファイルの操作に簡単なアプローチを好むユーザーにも使いやすいです。 ミニマルなデザインとコア機能への重点により、幅広いアプリケーションでの迅速な統合と使いやすさが実現します。