Pandas Read Excel Alternatives (Interopを使用しない) | IronXL for Python

データフレーム

PandasはDataFrameデータ構造を導入します。これは基本的に、異なる型の列を持つ2次元のラベル付きデータ構造です。スプレッドシートやSQLテーブルに似ており、表形式のデータに対してフィルタリング、グループ化、集計などの操作を簡単に実行できます。

データ操作

Pandas は、データの結合、再形成、スライス、インデックス作成、ピボットなど、データ操作のための幅広い機能を提供します。 これらの操作により、ユーザーは分析や視覚化のためにデータを効率的にクリーンアップ、変換、準備できます。

時系列機能

Pandas は、日付/時刻のインデックス作成と再サンプリングのためのツール、欠損データやタイムゾーン変換を処理するための便利なメソッドなど、時系列データの操作に対する強力なサポートを提供します。

ライブラリとの統合

Pandas は、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn など、データ分析や科学計算で頻繁に使用されるさまざまな Python ライブラリとシームレスに連携できます。 この相互運用性により、ユーザーは単一の分析ワークフロー内でさまざまなライブラリの長所を活用できます。

全体的に、Pandas は Python でのデータ操作と分析のための強力なツールであり、金融、経済、生物学、社会科学など、さまざまな分野で広く使用されています。

直感的な Python 3+ Excel ドキュメント API

IronXL は、直感的で使いやすい Python 3+ Excel ドキュメント API を提供し、開発者が Excel スプレッドシート ファイルをシームレスに読み取り、編集、作成できるようにします。

クロスプラットフォームサポート

Python 3+ 向けに設計され、Windows、Mac、Linux、クラウド プラットフォームと互換性のある IronXL は、展開環境の柔軟性を保証します。

Microsoft OfficeやExcelの相互運用性は不要

開発者は、Microsoft Office をインストールしたり、Excel Interop を扱ったりすることなく、Python で Excel ファイルを操作できるため、統合プロセスが簡素化され、依存関係が最小限に抑えられます。

互換性

Microsoft Windows、macOS、Linux、Docker、Azure、AWS などのさまざまなオペレーティング システムで Python 3.7+ をサポートします。 JetBrains PyCharm やその他の Python IDE などの一般的な IDE と互換性があります。

多用途のワークブック処理

XLS、XLSX、XSLT、XLSM、CSV、TSV、JSON、HTML、バイナリ、バイト配列など、さまざまな形式でスプレッドシートを作成、読み込み、保存、エクスポートします。

強力なワークシート編集

メタデータの編集、権限とパスワードの設定、ワークシートの作成と削除、シートレイアウトの操作、画像の処理などを行います。

高度なセル範囲操作

並べ替え、トリミング、クリア、コピー、値の検索と置換、ハイパーリンクの設定、セルの結合と結合解除など、セル範囲に対してさまざまな操作を実行します。

柔軟なセルスタイル

フォント、サイズ、境界線、配置、背景パターンなどのセルのスタイルをカスタマイズし、条件付き書式を適用します。

数学関数とデータ形式

平均、合計、最小、最大などの数学関数を活用し、テキスト、数値、数式、日付、通貨、科学的、時間、ブール値、カスタム形式などのセル データ形式を設定します。

Pandasのインストール

プロジェクトに Pandas をインストールするには、次の手順に従います。

1.コマンド プロンプトまたはターミナルを開きます。PyCharm では、[表示] -> [ツール ウィンドウ] -> [ターミナル] から開きます。

2. pip 経由で Pandas をインストールする: Pandas は、pip パッケージ マネージャーを使用してインストールできます。 ターミナルで次のコマンドを実行します。

   pip install pandas

   pip install pandas

   SHELL

   このコマンドは、Python パッケージ インデックス (PyPI) から Pandas ライブラリとその依存関係をインストールします。

   

3. pip 経由で OpenPyXL をインストールします。OpenPyXL は、Excel ファイルの読み取りと書き込みを支援するライブラリです。 これは、Pandas が使用する依存関係の 1 つです。 Pandas をインストールすると、OpenPyXL がまだインストールされていない場合は自動的にインストールされます。 何らかの理由でインストールされていない場合は、ターミナルで次のコマンドを使用してインストールできます。

   pip install openpyxl

   pip install openpyxl

   SHELL

IronXLのインストール

Python プロジェクトに IronXL をインストールするには、次の手順に従います。

1.前提条件の確認: IronXL をインストールする前に、システムに必要な前提条件がインストールされていることを確認してください。

**.NET 6.0 SDK** : IronXL は、基盤となるテクノロジーとして IronXL .NET ライブラリ、具体的には .NET 6.0 に依存しています。 .NET 6.0 SDKがマシンにインストールされていることを確認してください。公式[**.NETウェブサイト**](https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet/6.0)からダウンロードできます。

2.コマンドプロンプトまたはターミナルを開きます。前と同じ手順を実行します。

3. pip 経由で IronXL をインストールします。IronXL は、pip パッケージ マネージャーを使用してインストールできます。 次のコマンドを実行します:

   
   :ProductInstall
   W```
   
   This command will collect, download, and install the IronXL library and its dependencies from the Python Package Index (PyPI).
   
   ![Pandas Read Excel の代替手段（Interop を使用しない） | IronXL for Python: Figure 5 - Console output from installing IronXL](/static-assets/excel/blog/pandas-read-excel/pandas-read-excel-5.webp)

   
   :ProductInstall
   W```
   
   This command will collect, download, and install the IronXL library and its dependencies from the Python Package Index (PyPI).
   
   ![Pandas Read Excel の代替手段（Interop を使用しない） | IronXL for Python: Figure 5 - Console output from installing IronXL](/static-assets/excel/blog/pandas-read-excel/pandas-read-excel-5.webp)

   SHELL

Using Pandas

import pandas as pd

# Read the Excel file
df = pd.read_excel("file.xlsx")

import pandas as pd

# Read the Excel file
df = pd.read_excel("file.xlsx")

print(df)

print(df)

IronXLの使用

ステップ1： IronXLライブラリをインポートし、 WorkBook.Load()メソッドを使用してExcelファイルを読み込みます。Loadメソッドのパラメータには、有効なファイルURL、ローカルファイルパスオブジェクト、またはスクリプトと同じディレクトリにある場合はファイル名を渡すことができます。

from ironxl import WorkBook

# Load the Excel file as a WorkBook object
workbook = WorkBook.Load("file.xlsx")

from ironxl import WorkBook

# Load the Excel file as a WorkBook object
workbook = WorkBook.Load("file.xlsx")

ステップ 2: IronXL を使用すると、複数のシートにアクセスし、列ラベルを印刷できます。 ワークシートとセルにアクセスして、列に保存されたデータを読み取ります。 セルは、数値列や文字列列など、任意のデータ型にすることができます。 IntValue プロパティを使用して文字列列を数値に解析することで、セルの値を int に変換できます。また、その逆も可能です。

# Access the first worksheet
worksheet = workbook.DefaultWorkSheet

# Select a specific cell and return the converted value
cell_value = worksheet["A2"].IntValue
print(cell_value)

# Read from the entire worksheet and print each cell's address and value
for cell in worksheet:
    print(f"Cell {cell.AddressString} has value '{cell.Text}'")

# Access the first worksheet
worksheet = workbook.DefaultWorkSheet

# Select a specific cell and return the converted value
cell_value = worksheet["A2"].IntValue
print(cell_value)

# Read from the entire worksheet and print each cell's address and value
for cell in worksheet:
    print(f"Cell {cell.AddressString} has value '{cell.Text}'")

以下は、IronXL の多様性を示す適切な表示形式での上記コードの出力です。

Excel ファイルの操作の詳細については、このコード例のページをご覧ください。