IRONXL FOR PYTHON の使用方法 Python で Excel ファイルを読む方法 Curtis Chau 更新日:6月 22, 2025 Download IronXL pipダウンロード Start Free Trial Copy for LLMs Copy for LLMs Copy page as Markdown for LLMs Open in ChatGPT Ask ChatGPT about this page Open in Gemini Ask Gemini about this page Open in Grok Ask Grok about this page Open in Perplexity Ask Perplexity about this page Share Share on Facebook Share on X (Twitter) Share on LinkedIn Copy URL Email article Working with Excel files is a common requirement in data analysis and automation tasks. Python, with its extensive set of libraries, offers various ways to interact with XLSX files. In this tutorial, we'll learn how to read Excel files using IronXL, a Python Excel library. IronXL: Python Excel Library IronXL for Python is designed to help developers read and write Excel files easily in Python. Not only can you write Excel files, but you can also work with multiple Excel sheets in a single go. This library is perfect for writing Excel files without installing Microsoft Excel on your machine. When you need to import data directly into an Excel spreadsheet, IronXL comes to the rescue. IronXL makes handling Excel spreadsheets simple. It helps to manage data across multiple sheets in an XLSX file easily. Let's see how we can read Excel files in Python using IronXL. How to Read Excel Files in Python The following steps go over the process involved in reading Excel files in Python. Create a Python file in Visual Studio code. Install the Python Excel library using pip. Load the Excel file which we need to read Iterate Excel data using loops Show iterated data on the console Prerequisites Before diving into the tutorial, ensure you have the following prerequisites installed on your system: .NET 6.0 SDK: IronXL is built on .NET, requiring the .NET 6.0 SDK to be installed on your system. Python 3.0+: The tutorial assumes you have Python 3.0 or higher installed. pip: Ensure pip, Python's package installer, is installed as it will be used to install IronXL. Setting Up Your Environment 1. Creating a File in Visual Studio Code Open Visual Studio Code and create a new Python file named ReadExcel.py. This file will contain our script to read Excel files using IronXL. 2. Installing IronXL Open the command line within Visual Studio Code by selecting Terminal > New Terminal from the menu. Install IronXL by running the following command: pip install ironxl pip install ironxl SHELL Writing the Code Now, let's break down the code into sections and explain each part. Importing Libraries from ironxl import * import sys from ironxl import * import sys PYTHON Here, we import everything from the ironxl library, which provides the functionality to work with Excel files. sys is used to set the path where Python is installed, which is necessary for IronXL to function correctly. Setting Python Installation Path sys.prefix = r'C:\Users\User Name\AppData\Local\Programs\Python\Python312' sys.prefix = r'C:\Users\User Name\AppData\Local\Programs\Python\Python312' PYTHON sys.prefix is assigned the path to your Python installation directory. This preparatory step might not be necessary in every environment but is essential in some configurations to prevent path-related issues. Setting License Key License.LicenseKey = "License-Key" License.LicenseKey = "License-Key" PYTHON The IronXL library requires a valid license key to unlock all its features. This line of code License.LicenseKey = "License-Key" is where you would insert your obtained license key. Without a valid license, IronXL will not work. Loading the Workbook workbook = WorkBook.Load("data.xlsx") workbook = WorkBook.Load("data.xlsx") PYTHON This section of the script, workbook = WorkBook.Load("data.xlsx"), demonstrates how to load an Excel workbook. WorkBook.Load is a method provided by IronXL to open an existing Excel file, specified by its file path. The example uses "data.xlsx", assuming this file is located in the same directory as the script. If your file is elsewhere, you'll need to provide the complete file path. Selecting a Worksheet worksheet = workbook.WorkSheets[0] worksheet = workbook.WorkSheets[0] PYTHON After loading the workbook, the next step is to select a worksheet. The workbook.WorkSheets[0] line accesses the first worksheet in the Excel file. Worksheets are indexed starting at 0, so this code snippet effectively selects the first sheet. Reading and Displaying Data print("Sample data from A2:A5:") for cell in worksheet["A2:A5"]: print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text)) print("Sample data from A2:A5:") for cell in worksheet["A2:A5"]: print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text)) PYTHON This part of the script exemplifies how to read and display data from specific cells. By iterating over a cell range for the cells in the worksheet["A2:A5"], we access each cell's address and text value. You can retrieve information from predefined areas within a sheet. Performing Calculations IronXL provides functions to perform simple calculations directly on data ranges within an Excel sheet. The following sections of the code demonstrate how to perform simple calculations like sum, minimum, and maximum on data within a specified range. total_sum = worksheet["B2:B10"].Sum() print("Total Sum of B2:B10: ", total_sum) minimum_value = worksheet["C2:C10"].Min() print("Minimum Value in C2:C10: ", minimum_value) maximum_value = worksheet["D2:D10"].Max() print("Maximum Value in D2:D10: ", maximum_value) total_sum = worksheet["B2:B10"].Sum() print("Total Sum of B2:B10: ", total_sum) minimum_value = worksheet["C2:C10"].Min() print("Minimum Value in C2:C10: ", minimum_value) maximum_value = worksheet["D2:D10"].Max() print("Maximum Value in D2:D10: ", maximum_value) PYTHON Finding Unique Values This part of the script demonstrates how to identify unique values within a specified range of an Excel sheet: unique_values = set(cell.Text for cell in worksheet["F2:F10"]) print("Unique Values in F2:F10: ", unique_values) unique_values = set(cell.Text for cell in worksheet["F2:F10"]) print("Unique Values in F2:F10: ", unique_values) PYTHON To achieve this, a set comprehension is utilized. Sets in Python are collections that automatically eliminate duplicate entries, making them perfect for finding unique values. The comprehension iterates over each cell in the range F2:F10, accessing the text content of each cell using cell.Text. By placing this iteration inside a set, we ensure that only unique values are kept. Counting Occurrences of a Specific Value Finally, this snippet counts how many times a specific value occurs in a given range. specific_value = '5' # Adjust this as needed based on your data occurrences = sum(cell.Text == specific_value for cell in worksheet["G2:G10"]) print(f"Occurrences of value '{specific_value}' in G2:G10: ", occurrences) specific_value = '5' # Adjust this as needed based on your data occurrences = sum(cell.Text == specific_value for cell in worksheet["G2:G10"]) print(f"Occurrences of value '{specific_value}' in G2:G10: ", occurrences) PYTHON The goal here is to quantify the occurrence of a specific value, labelled here as specific_value. The code employs a generator expression that iterates over each cell in the range G2:G10, comparing the cell's text content to specific_value. The expression cell.Text == specific_value evaluates to True for each cell containing the target value and False otherwise. The sum function adds up these Boolean values, treating True as 1 and False as 0, effectively counting the number of times the specific value occurs. Full Code Example Here is the complete code for a better understanding of the code: from ironxl import * import sys # Setting Python installation path sys.prefix = r'C:\Users\User Name\AppData\Local\Programs\Python\Python312' # Setting the license key for IronXL License.LicenseKey = "License-Key" # Load the workbook workbook = WorkBook.Load("data.xlsx") # Select the worksheet at index 0 worksheet = workbook.WorkSheets[0] # Display values in a specific range as an example print("Sample data from A2:A5:") for cell in worksheet["A2:A5"]: print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text)) # Calculate the sum of values in a different range total_sum = worksheet["B2:B10"].Sum() print("Total Sum of B2:B10: ", total_sum) # Calculate the minimum value in another range minimum_value = worksheet["C2:C10"].Min() print("Minimum Value in C2:C10: ", minimum_value) # Calculate the maximum value in a different range maximum_value = worksheet["D2:D10"].Max() print("Maximum Value in D2:D10: ", maximum_value) # Find unique values in a specified range unique_values = set(cell.Text for cell in worksheet["F2:F10"]) print("Unique Values in F2:F10: ", unique_values) # Count occurrences of a specific value in a different range specific_value = '5' # Adjust this as needed based on your data occurrences = sum(cell.Text == specific_value for cell in worksheet["G2:G10"]) print(f"Occurrences of value '{specific_value}' in G2:G10: ", occurrences) from ironxl import * import sys # Setting Python installation path sys.prefix = r'C:\Users\User Name\AppData\Local\Programs\Python\Python312' # Setting the license key for IronXL License.LicenseKey = "License-Key" # Load the workbook workbook = WorkBook.Load("data.xlsx") # Select the worksheet at index 0 worksheet = workbook.WorkSheets[0] # Display values in a specific range as an example print("Sample data from A2:A5:") for cell in worksheet["A2:A5"]: print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text)) # Calculate the sum of values in a different range total_sum = worksheet["B2:B10"].Sum() print("Total Sum of B2:B10: ", total_sum) # Calculate the minimum value in another range minimum_value = worksheet["C2:C10"].Min() print("Minimum Value in C2:C10: ", minimum_value) # Calculate the maximum value in a different range maximum_value = worksheet["D2:D10"].Max() print("Maximum Value in D2:D10: ", maximum_value) # Find unique values in a specified range unique_values = set(cell.Text for cell in worksheet["F2:F10"]) print("Unique Values in F2:F10: ", unique_values) # Count occurrences of a specific value in a different range specific_value = '5' # Adjust this as needed based on your data occurrences = sum(cell.Text == specific_value for cell in worksheet["G2:G10"]) print(f"Occurrences of value '{specific_value}' in G2:G10: ", occurrences) PYTHON Output After running the ReadExcel.py Python file, you'll see the following output displayed in your console, which reflects the results of the operations carried out by the script on the Excel data. Conclusion In this tutorial, we've explored how to set up a Python environment to use IronXL for reading Excel files. We've covered installing the necessary software, writing the script to load an Excel workbook, select a worksheet, read the data, perform basic data analysis operations, and more. IronXL provides a powerful API for working with Excel files in Python, enabling data analysis, data cleaning, and visualization tasks without needing Microsoft Excel. Whether you're analyzing sales data, importing data for reports, or creating visualizations from Excel data, IronXL offers a robust solution for managing Excel files in Python applications. IronXL provides a free trial for users to explore its features, with licenses beginning at $799 for those ready to fully integrate its capabilities. よくある質問 Microsoft ExcelなしでPythonでExcelファイルを読むにはどうすればいいですか? IronXLを使用すると、システムにMicrosoft ExcelがなくてもPythonでExcelファイルを読むことができます。WorkBook.Load("data.xlsx")を使用してワークブックを読み込み、ワークシートやセルデータに直接アクセスできます。 PythonでExcelファイルを読むためにIronXLを使用するにはどのようなセットアップが必要ですか? IronXLを使用するには、.NET 6.0 SDK、Python 3.0以上、およびpipをインストールしてください。Visual Studio Codeでコーディング環境をセットアップし、Excelファイルを扱う作業を開始します。 PythonでIronXLをどのようにインストールしますか? pip install ironxlコマンドをターミナルで実行してIronXLをインストールしてください。これにより、Excelファイルを読み取り、操作するためのライブラリがインストールされます。 IronXLを使用してExcelファイル上でデータ分析操作を行えますか? はい、IronXLは、合計の算出、最小値と最大値の検索、Excelシート内の一意の値の特定など、さまざまなデータ分析操作をサポートします。 IronXLを使用してExcelの範囲内で一意の値を見つけるにはどうすればいいですか? 一意の値を見つけるには、セルの範囲を反復処理し、特定のテキスト値を抽出するためのセット内包表記を使用します。この方法は、すべての一意のエントリを効果的に特定します。 IronXLを使用してExcel内の特定の値を数えることは可能ですか? はい、セル範囲をジェネレータ式で反復処理し、セルテキストがターゲット値に一致する場合にインスタンスを合算することで特定の値の出現回数を数えることができます。 PythonでのExcel操作にIronXLを使用する利点は何ですか? IronXLは、Microsoft Excelを必要とせずにExcelファイル操作を行うための強力なAPIを提供します。データ分析、クリーニング、可視化など、Pythonプロジェクトでの生産性を高めるのに理想的です。 IronXLを使用してExcelファイルを読むためのPythonスクリプトをどのように書けば良いですか? ReadExcel.pyという名前のPythonスクリプトを作成し、必要なライブラリをインポートし、Pythonパスを設定して、IronXLのメソッドを使用してExcelワークブックやデータとやり取りします。 IronXLを使用してExcelデータ上でどのような操作を行うことができますか? IronXLを使用すると、セル値の読み取り、ワークシートの選択、合計の計算、最小/最大値の検索、特定の出現回数のカウントなど、さまざまな操作を行うことができます。 Curtis Chau 今すぐエンジニアリングチームとチャット 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。開発以外にも、CurtisはIoT(Internet of Things)への強い関心を持ち、ハードウェアとソフトウェアの統合方法を模索しています。余暇には、ゲームをしたりDiscordボットを作成したりして、技術に対する愛情と創造性を組み合わせています。 関連する記事 更新日 6月 22, 2025 複数のシートを持つ Excel ファイルを Python で読む方法 この記事では、Python で IronXL を使用して複数の Excel シートを読む方法を探ります。 詳しく読む 更新日 6月 22, 2025 Pandas を使用せずに Python で Excel ファイルを読む方法 (Interop 不要) Microsoft Excel を扱う際、最初に思い浮かぶのは Pandas ですが、パフォーマンスと速度を提供する IronXL のような他の強力なライブラリもあります。 詳しく読む 更新日 6月 22, 2025 Python を使用して Excel に画像を挿入する方法 この記事では、Python で IronXL を使用して Excel に画像を挿入するプロセスを案内します。 詳しく読む Excel ファイル用 Python パッケージ (Interop 不要)Python で Excel ファイルを表...
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