PYTHONのためのIRONXLの使用

PythonでExcelにエクスポートする方法

公開済み 2024年4月3日

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イントロダクション

Pythonの柔軟性には、人気のあるスプレッドシートプログラムであるExcelとのスムーズな統合も含まれます。これは、開発者がPythonを使用してExcelにエクスポートするための効果的な選択肢をいくつか提供します。(XLSXファイル)幅広いオープンソースツールを使用して。この投稿では、C#のデータをエクスポートしてExcelターゲットファイルにするためのPythonライブラリの代替としてのIronXLの強力なパフォーマンスを検証します。

Pythonを使用してデータをExcelにエクスポートする方法

必要なライブラリを取り込む。
データを準備するか、取得してください。
データをエクスポートするためのWorkbookまたはDataFrameオブジェクトを作成します。
項目にあなたの情報を記入してください。
適切な技法を使用して、オブジェクトをExcelファイルに保存します。
ファイルを閉じるか、必要に応じてさらなる操作を実行してください。

パンダス

パンダスデータ分析と欠損データ表現を扱うための強力なPythonパッケージです。データをExcelにエクスポートする機能は、その多くの機能の一つです。 Pandasは、to_excelメソッドを使用してデータフレームをExcelファイルにエクスポートする簡単な方法を提供します。()ExcelWriterオブジェクトのファイルパスに保存された出力ファイル。また、import pandas as pdを使用して既存のファイルを読み込むことができます。開発者は、シート名、インデックスの有無、オプションの列ラベル、書式設定の選択を含むエクスポート設定を変更することができます。 Pandasは、他のデータ処理機能との相互作用のため、構造化データをExcelにエクスポートするのに推奨されるオプションです。

Pythonを使用してデータをExcelにエクスポートする方法: 図1 - Pandas OpenPyXL

以下の内容を日本語に翻訳します：

A package called

Japanese Translation:

パッケージと呼ばれるOpenPyXLPythonコードでExcelファイルを使用するために特別に作成されました。 OpenPyXLはPandasよりも低レベルで動作し、開発者にExcelドキュメントの形式や内容に対するより精密な制御を可能にします。ユーザーは、OpenPyXLを使用してプログラムによって複数のシートを生成し、編集し、Excelファイルをエクスポートすることができます。高度なExcel操作が必要な活動には、動的に数式、グラフ、フォーマット機能を挿入する場合に、このパッケージが適しています。 OpenPyXLはPandasよりも学習曲線が高いですが、Excelのエクスポート操作において比類のない柔軟性を提供します。

Pythonを使用してデータをExcelにエクスポートする方法: 図2 - OpenPyXL 以下の内容を日本語に翻訳します：

XlsxWriter

XlsxWriterは、PythonプログラムからExcelファイル（.xlsxフォーマット）を作成するためのPythonライブラリです。このライブラリは、一貫した細部までの制御を可能にし、セルの書式設定、グラフの生成、インデックス付きシート、条件付きフォーマット、画像の埋め込み、さらにはデータの差込印刷など多彩な機能を提供します。XlsxWriterは、設計が簡単で直感的であり、初心者から上級プログラマまで利用できるように設計されています。Pythonでデータを効率的にエクスポートする手段として最適です。

主な特徴

高度な書式設定（フォント、色、枠線、アライメントなど）
さまざまな種類のExcelチャートをサポート
最大で表形式のデータ50万行を処理可能
高速で効率的なパフォーマンス
4.1以降のPythonバージョンと互換性があります

使用例

import xlsxwriter

# 新しいExcelファイルと追加シートを生成します
workbook = xlsxwriter.Workbook('例.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# シートにデータを書き込む
worksheet.write('A1', 'こんにちは')
worksheet.write('A2', '世界')

workbook.close()

import xlsxwriter

# 新しいExcelファイルと追加シートを生成します
workbook = xlsxwriter.Workbook('例.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# シートにデータを書き込む
worksheet.write('A1', 'こんにちは')
worksheet.write('A2', '世界')

workbook.close()

PYTHON

XlsxWriterは、プロジェクトに簡単に統合でき、高度なエクセルファイル操作を可能にする強力なライブラリです。

Pythonライブラリと呼ばれるXlsxWriterメモリ節約とパフォーマンスに重点を置いてExcelファイルを作成するために使用されます。このライブラリは大規模なデータセットを容易に処理し、複雑なExcelドキュメントを迅速に生成します。 XlsxWriterがサポートする多くの機能には、セルの結合、チャートの生成、ワークシートのフォーマットなどがあります。その最適化されたアーキテクチャのおかげで、XlsxWriterはバッチ処理ジョブやデータ集約型アプリケーションなど、高速なExcelエクスポートが必要な状況に最適なオプションです。

Pythonを使用してデータをExcelにエクスポートする方法: 図 3 - XlsxWriter

xlrdおよびxlwt

姉妹ライブラリxlrd以下のコンテンツを日本語に翻訳してください：xlwtPythonでExcelファイルを読み書きすることを可能にします。これらのライブラリは、主な目的が古いExcelファイル形式を処理することであっても、いくつかの状況では依然として有用です。(.xlsのように). xlrdおよびxlwtは、古いExcelファイル形式やレガシーシステムを扱う開発者にとって非常に役立ちます。しかし、より高度な機能とパフォーマンスの向上のため、最新のExcelフォーマットには通常、Pandas、OpenPyXL、またはXlsxWriterが推奨されています。(.xlsx).

Pythonを使用してデータをExcelにエクスポートする方法: 図4 - xlrd Tablib

Tablibは、Pythonで実装された、データセットを処理するためのライブラリです。主に、簡単なデータ変換とファイルフォーマット間の変換をサポートします。以下に、主な機能をいくつか紹介します。

JSON、YAML、CSV、TSV、XLS、XLSXなどの多くのデータフォーマットへのエクスポートおよびインポート
シームレスなデータセット操作機能
YAML、JSON、XLSX、YAMLなどのインターフェースによるデータセットの読み書き
追加のデータソースのサポート
シンプルなAPIでのデータ操作

柔軟なライブラリである

TablibExcel を含むさまざまな形式の表データを処理できます。 Tablibは、Excelファイルにデータをエクスポートするための豊富な機能を備えたツールですが、PandasやOpenPyXLほど多くの機能はありません。さまざまな形式でデータを簡単にエクスポートする必要がある開発者にとって、TablibはExcel、CSV、JSONなどの複数の出力形式をサポートする便利なソリューションを提供します。 Tablibは、その軽量な設計とユーザーフレンドリーなインターフェースにより、小規模なExcelエクスポート作業やマルチフォーマットデータエクスポート機能が必要なプロジェクトに適した選択肢です。

Pythonを使用してデータをExcelにエクスポートする方法: 図5 - Tablib

IronXL

IronXL は、.NET、Python、および他のプログラミング言語で Excel 形式の読み取り、書き込み、編集を可能にするライブラリです。ユーザーは、Microsoft Excel を使わずに、スプレッドシートをプログラムで管理することができます。主要な機能には、Excel ファイルの作成、既存ファイルの読み込み、セルの書き換え、グリッドデータの操作などが含まれます。データ分析、自動化、レポート生成のために最適なツールです。

IronXL の特長は、使いやすさと柔軟性にあります。どのレベルのプログラマーでも、数行のコードで Excel 操作を実行できます。開発者は、RBGA カラー、フォントスタイル、ボーダースタイルなど、ビジュアル要素のカスタマイズも簡単に行えます。

以下のプラットフォームで使用可能です：

IronXL for .NET
IronXL for Python

多くのC#プログラミングアプリケーションにおいて、データ処理やレポート作成のためにExcelファイルを簡単に管理することが不可欠です。出てくる強力なオプションの一つはIronXL、開発者がExcelファイルを簡単に扱うための包括的なツールキットを提供します。この投稿では、IronXL の機能を探り、Excel 自動化作業において Python ライブラリの強力な代替手段となり得ることを示します。

IronXLは、.NET Coreおよび.NET Framework向けの有名なC# Excelスプレッドシートライブラリです。
IronXLは、Webアプリケーション、Windowsフォームアプリケーション、コンソールなど、ほぼすべての.NETフレームワークをサポートしています。
IronXLは、Windows、Linux、macOSなどのオペレーティングシステムと互換性があります。
Excelファイルの読み取りはIronXLで迅速かつ簡単です。
IronXLは、XLSXファイル、XLSファイル、CSV、TSV、XLST、XLSMなど、様々なExcelファイル形式を読み取ることができます。さらに、データセットの編集、エクスポート、およびインポートが可能です。
IronXLを使用して、XLS、カンマ区切り値ファイル（CSV）、TSV、JSONなど、他の多くのサフィックスでファイルをエクスポートおよび保存できます。
IronXLはExcelでの計算を実行し、Excelシートのセルをフォーマットすることができます。
IronXL は、テキスト、整数、数式、日付、通貨、パーセンテージなど、多くの Excel 列データ型をサポートしています。

IronXLについて詳しく知るにはこちらを参照してくださいこれ.

IronXLをインストール

コマンドラインを使用して、以下の手順でIronXLをインストールします。

Visual Studio で、「ツール」 -> 「NuGet パッケージマネージャー」 -> 「パッケージマネージャーインターフェイス」に移動します。

以下の構文をパッケージマネージャーコンソールタブに入力してください。

pip install IronXL

ファイルは使用準備が整っており、現在アクティブなプロジェクトにダウンロードおよびインストールされています。

Excelファイルにエクスポート

IronXLを使用すると、データテーブルをCSVファイルに作成するのは簡単かつ迅速です。それは新しいCSVファイルへのデータ書き込みを容易にします。

まず、以下のコードスクリーンショットに示されているようにIronXL名前空間を含める必要があります。 IronXLを導入すると、そのクラスやメソッドをコードで利用することができます。

Pythonを使用してデータをExcelにエクスポートする方法：図6 - IronXL Namespace

ExcelファイルはIronXLを使用して作成され、その後ワークブックオブジェクトに変換することができます。オブジェクトになった後、それらを様々な方法で操作することができます。以下のサンプルコードは、データテーブルをExcelワークシートに変換してExcelファイルを生成します。

using IronXL;
using IronXL.Options;
using System.Data;
static void main(String [] arg)
{
    exporttoexcel("H:\\test.xls");
}
public static void exporttoexcel(string filepath)
{
    DataTable table = new DataTable();
    table.Columns.Add("DataSet_Fruits", typeof(string));
    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");
    WorkBook wb = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLS);
    var writer = wb.DefaultWorkSheet;
    int rowCount = 1;
    foreach (DataRow row in table.Rows)
    {
        writer ["A" + (rowCount)].Value = row [0].ToString();
        rowCount++;
    }
    wb.SaveAs(filepath);
}

using IronXL;
using IronXL.Options;
using System.Data;
static void main(String [] arg)
{
    exporttoexcel("H:\\test.xls");
}
public static void exporttoexcel(string filepath)
{
    DataTable table = new DataTable();
    table.Columns.Add("DataSet_Fruits", typeof(string));
    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");
    WorkBook wb = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLS);
    var writer = wb.DefaultWorkSheet;
    int rowCount = 1;
    foreach (DataRow row in table.Rows)
    {
        writer ["A" + (rowCount)].Value = row [0].ToString();
        rowCount++;
    }
    wb.SaveAs(filepath);
}

PYTHON

上記のコードサンプルでは、データテーブルをExcelファイルにエクスポートしています。DataTableが確立された後、列ヘッダーが生成されます。最初の列が確立された後、行を一つずつ追加します。DataTableオブジェクトに行と列を追加した後、Workbookオブジェクトを構築します。ワークブックオブジェクトを使用してExcelシートにデータを追加し、その後シートを別の場所に保存することができます。ワークシートオブジェクトを構築しています。それをワークブックオブジェクトに追加することで、ワークシートを生成できます。

値をワークシートに追加する前に、foreachループを使用してDataTableから各値を読み取ります。「SaveAs」()関数は保存するために使用されます(新しいExcelファイルを作成する)データがすべてワークシートに入力された後、Excelファイルに変換します。また、Worksheet.Loadを使用して既存のExcelファイルを読み込むことができます。()メソッド。

Pythonを使用してデータをExcelにエクスポートする方法：図7 - ワークシート出力

上記は実行されたコードサンプルの出力です。スクリーンショットに表示されている新しく作成されたExcelシートには、データテーブルのすべての情報が個別に追加されています。

IronXLのコード例について詳しく知るには、ここをクリックしてくださいこれ.

結論

Python のオープンソースのExcel エクスポートモジュールは、複雑なExcel レポートの作成、大量の情報の処理、古いExcel フォーマットとのインターフェースなど、幅広いタスクで開発者が効果的かつ効率的に作業できるようにします。開発者はこれらのパッケージの機能とベストプラクティスを活用することで、Pythonベースのアプリケーションにおける生産性を向上させ、Excelエクスポートのワークフローを最適化することができます。

IronXLは、C#開発者のためのExcelデータエクスポートの強力な代替として、完全なExcel互換性、優れた速度、および.NETフレームワークとのスムーズな統合を提供します。 IronXL は、その使いやすい API と Excel ドキュメントに対するきめ細かい制御により、C# で Excel ドキュメントをエクスポートするプロセスを簡単にします。これにより、開発者は動的なExcelレポート、データ視覚化などを作成できます。 C#開発者はIronXLに依存して、Excel関連のプロセスを簡素化し、デスクトップ、オンライン、またはモバイルアプリを作成するかどうかに関係なく、C#プログラム内でExcelの完全な機能を利用できるようにすることができます。

リリース時に、IronXLは$749で利用可能です。更新および製品サポートのために、ユーザーは1年間の会員料金を支払うことも選択できます。 IronXLは、追加料金で無制限の再配布セキュリティを提供します。クリックこれより詳細なコスト情報を調べるために。「行く」これIronSoftwareについて詳しく学ぶために。

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