Pandas Read Excel 대안 (Interop을 사용하지 않고) | IronXL for Python

데이터프레임

Pandas는 본질적으로 잠재적으로 서로 다른 유형의 열을 가진 이차원 레이블 데이터 구조인 DataFrame 데이터 구조를 소개합니다. 이는 스프레드시트 또는 SQL 테이블과 유사하여 필터링, 그룹화, 집계를 포함한 표형 데이터에 대한 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

데이터 조작

Pandas는 데이터 병합, 변형, 슬라이스, 인덱싱 및 피벗을 포함한 데이터 조작을 위한 광범위한 기능을 제공합니다. 이러한 작업은 사용자들이 데이터를 분석 또는 시각화를 위해 효율적으로 정리, 변환 및 준비할 수 있도록 합니다.

시계열 기능

Pandas는 날짜/시간 인덱싱 및 리샘플링을 위한 도구와 누락된 데이터 및 시간대 변환 처리를 위한 편리한 메서드를 포함하여 시계열 데이터를 다루기 위한 견고한 지원을 제공합니다.

라이브러리와의 통합

Pandas는 데이터를 분석하고 과학적 계산에 자주 사용되는 다양한 Python 라이브러리와 원활하게 협력할 수 있으며, 여기에는 NumPy, Matplotlib 및 Scikit-learn이 포함됩니다. 이 상호 운용성은 사용자들이 단일 분석 워크플로 내에서 다양한 라이브러리의 강점을 활용할 수 있게 합니다.

전반적으로 Pandas는 Python에서 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 도구이며, 금융, 경제, 생물학 및 사회 과학을 포함한 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.

직관적인 Python 3+ Excel 문서 API

IronXL은 직관적이고 사용하기 쉬운 Python 3+ Excel 문서 API를 제공하여 개발자가 Excel 스프레드시트 파일을 원활하게 읽고, 편집하고, 생성할 수 있도록 합니다.

크로스 플랫폼 지원

Python 3+에 맞춰 설계되었으며 Windows, Mac, Linux 및 클라우드 플랫폼과 호환되어 배포 환경의 유연성을 보장합니다.

Microsoft Office 또는 Excel Interop 불필요

개발자는 Microsoft Office를 설치하거나 Excel Interop을 다루지 않고 Python에서 Excel 파일을 작업할 수 있으며, 통합 프로세스를 간소화하고 종속성을 최소화합니다.

호환성

Microsoft Windows, macOS, Linux, Docker, Azure 및 AWS를 포함한 다양한 운영 체제에서 Python 3.7+을 지원합니다. JetBrains PyCharm 및 다른 Python IDE와 같은 인기 IDE와 호환됩니다.

다양한 워크북 처리

XLS, XLSX, XSLT, XLSM, CSV, TSV, JSON, HTML, Binary 및 Byte Array를 포함한 다양한 형식으로 스프레드시트를 생성, 로드, 저장 및 내보냅니다.

강력한 워크시트 편집

메타데이터 편집, 권한 및 비밀번호 설정, 워크시트 생성 및 제거, 시트 레이아웃 조작, 이미지 처리 등을 수행합니다.

고급 셀 범위 작업

정렬, 잘라내기, 지우기, 복사, 값 찾기 및 바꾸기, 하이퍼링크 설정, 셀 병합 및 병합 해제를 포함하여 셀 범위에서 다양한 작업을 수행합니다.

유연한 셀 스타일링

글꼴, 크기, 테두리, 정렬 및 배경 패턴을 포함한 셀 스타일을 사용자 정의하고 조건부 형식을 적용합니다.

수학 함수 및 데이터 형식

평균, 합계, 최소 및 최대와 같은 수학 함수를 활용하고 텍스트, 숫자, 공식, 날짜, 통화, 과학적 형식, 시간, 부울 및 사용자 정의 형식을 포함한 셀 데이터 형식을 설정합니다.

Pandas 설치

프로젝트에 Pandas를 설치하려면 다음 단계를 따를 수 있습니다:

1. 명령 프롬프트 또는 터미널 열기: PyCharm에서 View->Tool Windows->Terminal을 통해 실행합니다.

   

2. pip을 통해 Pandas 설치: Pandas는 pip 패키지 관리자를 사용하여 설치할 수 있습니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하세요:

   pip install pandas

   pip install pandas

   SHELL

   이 명령은 Python Package Index (PyPI)에서 Pandas 라이브러리 및 그 의존성을 설치합니다.

   

3. pip을 통해 OpenPyXL 설치: OpenPyXL은 Excel 파일을 읽고 쓸 수 있게 도와주는 라이브러리입니다. Pandas에서 사용하는 의존성 중 하나입니다. Pandas를 설치하면 OpenPyXL이 자동으로 설치됩니다. 만약 설치되지 않으면, 터미널에서 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:

   pip install openpyxl

   pip install openpyxl

   SHELL

IronXL 설치

Python 프로젝트에 IronXL을 설치하기 위해 다음 단계를 따릅니다:

1. 필수 조건 확인: IronXL을 설치하기 전에 시스템에 필요한 필수 구성 요소가 설치되어 있는지 확인하세요.

   .NET 6.0 SDK: IronXL은 IronXL .NET 라이브러리, 특히 .NET 6.0을 기반 기술로 사용합니다. .NET 6.0 SDK가 머신에 설치되어 있는지 확인하세요. 공식 .NET 사이트에서 다운로드할 수 있습니다.

2. 명령 프롬프트 또는 터미널 열기: 이전과 동일하게 실행합니다.

3. pip을 통해 IronXL 설치: IronXL은 pip 패키지 관리자를 사용하여 설치할 수 있습니다. 다음 명령어를 실행하세요:

   
   :ProductInstall
   W```
   
   This command will collect, download, and install the IronXL library and its dependencies from the Python Package Index (PyPI).
   
   ![팬더스 엑셀 읽기 대안 (Interop 사용하지 않음) | 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).
   
   ![팬더스 엑셀 읽기 대안 (Interop 사용하지 않음) | 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)

IronXL사용법

단계 1: IronXL 라이브러리를 가져오고 WorkBook.Load() 메서드를 사용하여 Excel 파일을 로드합니다. Load 메서드 매개변수로 올바른 파일 URL, 로컬 파일 경로 객체, 또는 스크립트와 동일한 디렉터리에 있는 경우 파일명을 전달할 수 있습니다.

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")

단계 2: IronXL을 사용하여 여러 시트에 접근하고 열 레이블을 인쇄할 수 있습니다. 워크시트 및 셀에 접근하여 열에 저장된 데이터를 읽습니다. 셀은 숫자 열 또는 문자열 열과 같은 다양한 데이터 유형일 수 있습니다. 셀 값을 IntValue 속성을 사용하여 문자열 열을 숫자 값으로 구문 분석하여 int로 변환할 수 있으며 그 반대도 가능합니다.

# 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}'")

위 코드의 출력은 IronXL의 다양성을 보여주는 적절한 디스플레이 형식입니다:

Excel 파일 작업에 대한 추가 정보를 위해, 이 코드 예제 페이지를 방문하세요.