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) カーティス・チャウ 更新日:6月 22, 2025 IronXL をダウンロード pipダウンロード 無料トライアル LLM向けのコピー LLM向けのコピー LLM 用の Markdown としてページをコピーする ChatGPTで開く このページについてChatGPTに質問する ジェミニで開く このページについてGeminiに問い合わせる ジェミニで開く このページについてGeminiに問い合わせる 困惑の中で開く このページについてPerplexityに問い合わせる 共有する Facebook で共有 Xでシェア(Twitter) LinkedIn で共有 URLをコピー 記事をメールで送る 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を扱う場合、最初に思い浮かぶライブラリはpandasですが、パフォーマンスと速度を向上させるIronXLなどの堅牢なライブラリも他にもあります。 IronXL for Python は、Excel ファイルで動作するように設計された堅牢なライブラリです。 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 ! Pandasを使わずにPythonでExcelファイルを読み取る(相互運用性は不要): 図1 IronXL は、複数のシートのサポート、セルの書式設定、さまざまなファイル形式 (.xlsx や .xls など) の読み取りと書き込み、大規模なデータセットの操作など、Excel ファイルの処理に強力な機能を提供するため、データ操作タスクに多目的に使用できるツールとなります。 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 での 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ってデータを簡単に読み書きできます。 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.データの読み取りと書き込み: *データの読み取り*:IronXLを使用すると、Excelファイル内の個々のセル、または行と列全体にアクセスすることができます。テキスト、数値、日付など、あらゆる種類のセルの値の読み取りをサポートしています。 データの書き込み:ライブラリはExcelファイルへの書き込みをサポートしており、既存のセルの更新やファイルへの新しいデータの追加が可能です。また、CSVモジュールをインポートせずにCSV形式、XLSXファイルもサポートしています。 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 形式との互換性: IronXL は、.xlsx ファイル形式、.xls ファイル形式、.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、多数の行と列を持つ大容量の Excel ファイルを処理するように最適化されており、大規模なデータセットを含む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 テクノロジーに基づい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 を介して Windows、macOS、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 スプレッドシートのデータを読み取り、Python パッケージ マネージャーを使用して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 WorkBook.Load()関数を使用して Excel ファイルを読み込みます。 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 ! Pandas を使わずに Python で Excel ファイルを読み取る (相互運用性は不要): 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 コードの最初の行は、 License.LicenseKeyプロパティを使用してライセンス キーを指定して 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 行目では、 WorkBook.Load()メソッドを使用して、Excel ファイル ( sample.xlsx ) をWorkBookオブジェクトに読み込みます。 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プロパティを使用すると、読み込まれたワークブック内のすべてのシートにアクセスできます。 各シートについて、 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。 次に、コードはcell.Valueを使用して行内の各セルの値を抽出し、それを各行のリストとして出力します。 出力 ! Pandasを使わずにPythonでExcelファイルを読み取る(相互運用性は不要): 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 Excel ファイルの処理に関しては、 IronXL がpandas モジュールの最適な代替手段です。 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 の代替品を探している開発者は、Excel シートの読み取り、書き込み、操作を完全にサポートするIronXL を簡単に使い始めることができます。 よくある質問 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? あなたの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。 カーティス・チャウ 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 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 更新日 6月 22, 2025 Python で Excel ファイルを作成する方法 これは、Excel ワークシートファイルを作成してデータ管理とレポートタスクを自動化するための最も強力で効率的な方法の一つです。 詳しく読む 複数のシートを持つ Excel ファイルを Python で読む方法Python を使用して Excel に画...
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