Como exportar para o Excel em Python

Pandas

Pandas é um pacote poderoso de Python para tratamento de análise de dados e representação de dados ausentes. Uma de suas inúmeras funções é o suporte para exportar dados para Excel. Pandas oferece uma maneira simples de exportar DataFrames para arquivos Excel usando a função to_excel(). Os desenvolvedores podem alterar as configurações de exportação, incluindo o nome da folha, inclusão de índice, rótulo de coluna opcional e opções de formatação. Pandas é a opção recomendada para exportar dados estruturados para Excel devido à sua interação com outros recursos de processamento de dados.

OpenPyXL

Um pacote chamado OpenPyXL foi criado expressamente para usar arquivos Excel com código em Python. OpenPyXL opera em um nível mais baixo que o Pandas, dando aos desenvolvedores controle mais preciso sobre o formato e conteúdo dos documentos Excel. Os usuários podem programaticamente gerar várias folhas, editar e exportar arquivos Excel usando o OpenPyXL. Para atividades que requerem manipulação sofisticada de Excel, como inserção dinâmica de fórmulas, gráficos e recursos de formatação, este pacote é bem adequado. Mesmo que o OpenPyXL tenha uma curva de aprendizado maior que o Pandas, ele oferece versatilidade inigualável para operações de exportação de Excel.

XlsxWriter

Uma biblioteca Python chamada XlsxWriter é usada para criar arquivos Excel com foco em economia de memória e desempenho. Conjuntos de dados grandes são facilmente geridos por esta biblioteca, e ela produz documentos Excel complexos rapidamente. Muitas funcionalidades são suportadas pelo XlsxWriter, como união de células, geração de gráficos e formatação de planilhas. Devido à sua arquitetura otimizada, o XlsxWriter é a melhor opção para situações que requerem exportação rápida de Excel, como trabalhos de processamento em lote e aplicações intensivas de dados.

xlrd e xlwt

As bibliotecas irmãs xlrd e xlwt permitem ler e escrever arquivos Excel em Python, respectivamente. Essas bibliotecas ainda são úteis em algumas situações, mesmo que seu principal propósito seja lidar com formatos de arquivos Excel mais antigos (como .xls). xlrd e xlwt são muito úteis para desenvolvedores que precisam trabalhar com formatos antigos de arquivos Excel ou sistemas legados. No entanto, devido à sua funcionalidade e desempenho aprimorados, normalmente são recomendados Pandas, OpenPyXL ou XlsxWriter para os formatos de Excel mais recentes (.xlsx).

Tablib

Uma biblioteca flexível chamada Tablib pode lidar com dados tabulares em muitos formatos diferentes, incluindo Excel. Tablib é uma ferramenta rica em recursos para exportar dados para arquivos Excel; no entanto, não é tão rica em recursos quanto Pandas ou OpenPyXL. Para desenvolvedores que precisam exportar dados em uma variedade de formatos com facilidade, o Tablib oferece uma solução prática com suporte para vários formatos de saída, como Excel, CSV e JSON. O Tablib é uma boa escolha para pequenos trabalhos de exportação de Excel ou projetos que precisam de capacidades de exportação de dados em vários formatos devido ao seu design leve e interface de fácil utilização.

IronXL

Gerenciar arquivos Excel com facilidade é essencial para muitos aplicativos de programação C#, como processamento de dados e criação de relatórios. Uma opção poderosa que surge é o IronXL, que oferece aos desenvolvedores um kit de ferramentas extensivo para trabalhar facilmente com arquivos Excel. Exploraremos as funcionalidades do IronXL neste post e mostraremos como ele pode ser uma forte alternativa às bibliotecas Python quando se trata de tarefas de automação do Excel.

• IronXL é uma biblioteca de planilhas Excel em C# conhecida for .NET Core e .NET Framework.
• IronXL suporta quase todo .NET Framework, como aplicação Web, aplicação Windows Form e Console.
• Windows, Linux e macOS são apenas alguns dos sistemas operacionais com os quais o IronXL é compatível.
• A leitura de arquivos Excel é rápida e fácil com o IronXL.
• Uma variedade de tipos de arquivo Excel, incluindo arquivos XLSX, arquivos XLS, CSV, TSV, XLST, XLSM e outros, podem ser lidos pelo IronXL. Além disso, podemos editar, exportar e importar conjuntos de dados.
• Podemos exportar e salvar arquivos com muitos outros sufixos, como XLS, arquivos com valores separados por vírgula, TSV, JSON e outros, usando o IronXL.
• IronXL pode produzir cálculos no Excel e formatar células das planilhas do Excel.
• Muitos tipos de dados de coluna de Excel, incluindo texto, inteiros, fórmulas, datas, moedas e porcentagens, são suportados pelo IronXL.

Para saber mais sobre o IronXL, consulte aqui.

Instalar IronXL

Usando a linha de comando, siga estas etapas para instalar o IronXL.

No Visual Studio, vá para Ferramentas -> Gerenciador de Pacotes NuGet -> Console do Gerenciador de Pacotes.

Escreva a seguinte sintaxe na aba do Console do Gerenciador de Pacotes:

pip install IronXL

O pacote está pronto para uso enquanto ele baixa e instala no projeto ativo.

Exportar para arquivo Excel

Com IronXL, criar tabelas de dados para arquivos CSV é simples e rápido. Facilita a escrita de dados em um novo arquivo CSV.

Devemos primeiro incluir o namespace IronXL, que é necessário para utilizar suas classes e métodos em nosso código.

Abaixo está um exemplo de código para exportar um DataTable para um arquivo Excel usando o IronXL:

using IronXL;
using IronXl.Formatting;
using System.Data;

public class ExcelExporter
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        ExportToExcel("H:\\test.xls");
    }

    public static void ExportToExcel(string filePath)
    {
        // Create a DataTable and define columns
        DataTable table = new DataTable();
        table.Columns.Add("DataSet_Fruits", typeof(string));

        // Adding rows to the DataTable
        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");

        // Create a workbook and set the format to XLS
        WorkBook workbook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLS);
        var worksheet = workbook.CreateWorkSheet("Sheet1");

        // Add the DataTable data to the worksheet
        int rowCount = 0;
        foreach (DataRow row in table.Rows)
        {
            worksheet["A" + (rowCount + 1)].Value = row[0].ToString();
            rowCount++;
        }

        // Save the workbook to the specified file path
        workbook.SaveAs(filePath);
    }
}

using IronXL;
using IronXl.Formatting;
using System.Data;

public class ExcelExporter
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        ExportToExcel("H:\\test.xls");
    }

    public static void ExportToExcel(string filePath)
    {
        // Create a DataTable and define columns
        DataTable table = new DataTable();
        table.Columns.Add("DataSet_Fruits", typeof(string));

        // Adding rows to the DataTable
        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");

        // Create a workbook and set the format to XLS
        WorkBook workbook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLS);
        var worksheet = workbook.CreateWorkSheet("Sheet1");

        // Add the DataTable data to the worksheet
        int rowCount = 0;
        foreach (DataRow row in table.Rows)
        {
            worksheet["A" + (rowCount + 1)].Value = row[0].ToString();
            rowCount++;
        }

        // Save the workbook to the specified file path
        workbook.SaveAs(filePath);
    }
}

No exemplo de código acima, estamos exportando o DataTable para um arquivo Excel. O DataTable é inicializado e preenchido com dados que representam uma lista de frutas. Criamos um novo livro de Excel com o método WorkBook.Create() e adicionamos os dados do DataTable ao livro usando um loop. Finalmente, o método SaveAs() é usado para salvar o livro no caminho de arquivo especificado.

Acima está a saída do exemplo de código que foi executado. Cada peça de informação da tabela de dados foi adicionada separadamente à nova planilha Excel criada na captura de tela.

Para saber mais sobre o exemplo de código IronXL, clique aqui.