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) 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 Reading Microsoft Excel files in Python is an essential skill for various data-related tasks and has become a standard practice in fields like data science, data analysis, business intelligence, and automation. Excel is one of the most commonly used tools for storing and organizing data due to its user-friendly interface and extensive features. When dealing with Microsoft Excel, pandas is the first library that comes to mind, but there are other robust libraries like IronXL which deliver performance and speed. IronXL for Python is a robust library designed to work with Excel files. It allows developers to create, read, analyze data, and manipulate Excel spreadsheets seamlessly. The main advantages of using IronXL include its ease of use, powerful functionalities, and the fact that it does not require Microsoft Excel to be installed on the server. How to Read Excel File in Python Without Pandas Using IronXL Step 1: Import the IronXL Library. Step 2: Add License Key. Step 3: Load the Excel File. Step 4: Read Excel files using IronXL. Introducing IronXL IronXL provides robust features for handling Excel files, including support for multiple sheets, cell formatting, reading and writing different file formats (like .xlsx and .xls), and working with large datasets, making it a versatile tool for data manipulation tasks. Key Features of IronXL for Python Library Easy Excel File Handling: IronXL simplifies the process of reading, writing, and editing Excel files in Python. Using IronXL, you can manipulate Excel files and save them with ease. It also supports CSV files and XLS files. Multiple Sheet Support: IronXL can easily read and write data across multiple sheets within a single Excel workbook. This is ideal when dealing with Excel files that contain different types of data or reports across various sheets. Read and Write Data: Reading Data: IronXL allows you to access individual cells or entire rows and columns in an Excel file. It supports reading values from all types of cells including text, numbers, and dates. Writing Data: The library supports writing Excel files, whether you need to update existing cells or add new data to the file. It also supports CSV format without importing the CSV module, XLSX files. Cell Formatting: IronXL provides the ability to format Excel cells. You can set text color, font size, borders, and other visual styles directly within the Python script. This is useful for creating reports with specific formatting or when you need to highlight certain data points. Compatibility with Various Excel Formats: IronXL can handle multiple Excel file formats, including .xlsx file format, .xls file format, and .csv file format. This makes it a versatile choice for interacting with Excel files that are shared or exported from various systems. Support for Large Files: IronXL is optimized to handle large Excel files with many rows and columns, making it suitable for data analysis tasks that involve massive datasets. Cross-Platform: While IronXL is built on .NET technologies, it is cross-platform and can be used on Windows, macOS, and Linux through Python. Step 1: Import the IronXL Library Import IronXL using the Python package manager for reading Excel spreadsheet data. pip install ironxl pip install ironxl SHELL Next, import the necessary libraries from IronXL: from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet PYTHON Step 2: Add License Key IronXL needs a license key. Get your free license from here and place the license at the top of the code. License.LicenseKey = "Your Key" License.LicenseKey = "Your Key" PYTHON Step 3: Load the Excel File Load the Excel file using the WorkBook.Load() function. This method returns a Workbook object, which represents the entire Excel file. # Load the workbook workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx') # Load the workbook workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx') PYTHON Step 4: Read Excel Files Using IronXL Now use the workbook object to read the sheets and then read the data in the sheets. # 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 Complete Code Input Excel File 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 Code Explanation The provided code demonstrates how to use IronXL to read data from an Excel file with multiple sheets. Here's an explanation of the code step by step: 1. License Key Setup The first line of the code sets up the IronXL license by specifying the license key using the License.LicenseKey property. This is required for activating the IronXL library and ensuring it can be used without restrictions. 2. Loading the Excel Workbook The second line uses the WorkBook.Load() method to load an Excel file (sample.xlsx) into a WorkBook object. This object represents the entire workbook (i.e., the Excel file) and contains all the sheets and data within the file. 3. Iterating Through Sheets The code then begins a loop through the sheets in the workbook. The WorkBook.WorkSheets property gives access to all the sheets in the loaded workbook. For each sheet, it prints the name of the sheet using sheet.Name. This is useful for identifying which sheet is being processed, especially when working with multiple sheets. 4. Reading and Printing Data from Each Sheet Within each sheet, the code loops through each row using sheet.Rows. Each row is a collection of cells in that specific row. The code then extracts the value of each cell in the row using cell.Value, and prints it as a list for each row. Output IronXL License (Trial Available) IronXL works on a valid license key in the code. Users can easily get a trial license from the license page. To use the license, place the license somewhere in the code as shown below before using the IronXL library. ironxl.License.LicenseKey = "Your License Key" ironxl.License.LicenseKey = "Your License Key" PYTHON Conclusion IronXL is the best alternative to the pandas module when it comes to handling Excel files. It provides a powerful and straightforward way to handle Excel files in Python without the need to import pandas. It supports various Excel formats, making it an excellent choice for developers looking to automate data processing and reporting tasks. Developers looking for a pandas alternative can easily start using IronXL, which has full support for reading, writing, and manipulating Excel sheets. 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。 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 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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