最佳 Excel Python 函式庫（開發者清單）

在多樣化的 Python 程式設計環境中，對 Microsoft Excel 文件進行資料操作和寫入是資料分析、報告和自動化任務中的常見需求。 有多個Python套件可供選擇，其中包括Pandas、OpenPyXL和IronXL，選擇合適的庫可能讓人感到困難。

在本全面指南中，我們將探討上述 Python 套件的優勢、劣勢及主要考量因素，以幫助您根據特定需求做出明智決策。

1. Pandas：資料分析的強大工具

Pandas被廣泛認可為 Python 中數據操作和分析的首選開源 Python 庫之一。 它提供強大的數據結構，如 DataFrames 和 Series ，以及大量用於數據清理、轉換和可視化的功能。

優勢

Pandas的以下功能使其成為強大的庫：

• 卓越的分析、數據操作和視覺化功能。
• 高效處理大型數據集，性能優化。
• 與 NumPy 無縫整合進行數值計算和統計分析。
• 讀取和寫入各種檔案格式，包括 Microsoft Excel 檔案(.XLSX).
• 非常適合清理、轉換和準備數據以進行進一步分析。

弱點

• 對 Excel 格式設置的控制有限(字體，樣式，圖表).
• 不適合進行複雜的電子表格互動或超出基本數據處理的自動化任務。

2. OpenPyXL：多功能的讀寫冠軍

OpenPyXL是一個專門用於讀寫 Excel 文件的 Python 庫。 它在保持數據完整性和格式化方面表現出色，同時提供了一個廣泛的 API 來創建和操作 Excel 文件。 積極維護和專注於 Excel 文件結構，使 OpenPyXL 成為涉及複雜 Excel 文件操作的專案中可靠的選擇。

優勢

以下是 OpenPyXL 的一些關鍵功能，使其在眾多產品中脫穎而出：

• 讀取和寫入現代 Excel 檔案(.XLSX, .XLSM, .XLTX, .XLTM)輕鬆。
• 維持資料完整性和格式，包括條件格式和圖表。
• 廣泛的 API 可用於創建新的 Excel 文件、操作現有文件以及執行高級操作。

弱點

• 與更專注於讀寫操作的 Pandas 相比，對數據分析的重視程度較低。
• 對於非常大的數據集而言，可能較慢，尤其是與專門的數據分析庫如 Pandas 相比。

3. IronXL：終極 Python Excel 庫

IronXL是一個專為 Excel 自動化任務設計的強大且功能豐富的 Python 程式庫。 IronXL 擁有一套完整的功能，能夠使開發者在其 Python 專案中無縫地創建、讀取、寫入、修改和格式化 Excel 文件。 IronXL 的獨特之處在於其專注於高級 Excel 自動化，提供對宏、公式和複雜格式控制等複雜任務的支持。

其直覺的 API 和類似 Excel 的物件模型使其易於整合和使用，同時其跨平台的兼容性確保了在各種操作系統和雲平臺上的靈活性。 無論是生成詳細報告、執行資料分析，還是構建複雜的 Excel 工作流程，IronXL 都提供所需的工具與功能，以有效簡化與 Excel 相關的任務。

以下簡單的 Python 代碼演示了在 Python 專案中整合 IronXL 並使用它讀取 Excel 文件是多麼容易：

from ironxl import *      
# Supported for XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV
# Load Existing File (Excel Workbook)
workbook = WorkBook.Load("sample.xlsx")
# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]
# Get any existing worksheet
first_sheet = workbook.DefaultWorkSheet
# Select a cell and return the converted value
cell_value = worksheet["A2"].IntValue
# Read from ranges of cells elegantly.
for cell in worksheet["A2:A10"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))
# Calculate aggregate values such as Min, and Sum
total_sum = worksheet["A2:A10"].Sum()

from ironxl import *      
# Supported for XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV
# Load Existing File (Excel Workbook)
workbook = WorkBook.Load("sample.xlsx")
# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]
# Get any existing worksheet
first_sheet = workbook.DefaultWorkSheet
# Select a cell and return the converted value
cell_value = worksheet["A2"].IntValue
# Read from ranges of cells elegantly.
for cell in worksheet["A2:A10"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))
# Calculate aggregate values such as Min, and Sum
total_sum = worksheet["A2:A10"].Sum()

有關更多 Excel 操作，例如建立和寫入 Excel 文件、篩選現有的 Excel 文件以及將其他格式轉換為 XLSX 文件，請訪問此即用型 Python 腳本網站程式碼範例頁面.

優勢

以下是IronXL的一些主要優勢：

• 功能豐富，適合進階的 Excel 自動化任務，適合複雜的工作流程。
• 支持各種 Excel 互動，能撰寫包括巨集、公式和圖表的資料。
• 輕鬆處理複雜的格式和圖表創建。
• 提供類似 Excel 的物件模型，以便於直觀使用和無縫整合。

弱點

• 需要商業授權才能使用，這可能不適合開源項目或預算有限的情況。
• 與像 Pandas 和 OpenPyXL 之類的免費和開源替代品相比，社區支持有限。

選擇的關鍵考量

主要任務： 確定你的主要任務——數據分析(Pandas), 帶有格式的讀取/寫入操作(OpenPyXL)，或深入的Excel自動化(IronXL).

數據量： 考慮到數據集的規模—Pandas 在處理巨大的數據集時性能出色，而 OpenPyXL 和 IronXL 則可能在文件大小管理方面表現更佳。

格式要求： 如果複雜的格式控制至關重要，請優先選擇 OpenPyXL 和 IronXL，而非 Pandas。

成本： Pandas 和 OpenPyXL 是免費且開放源代碼的，而 IronXL 需要商業許可證。

何時使用每個庫？

Pandas

以下是在使用 Pandas 時需要考慮的一些要點：

• 資料清理、轉換和分析。
• 探索性資料分析(EDA).
• 為機器學習模型準備數據。

OpenPyXL

使用 OpenPyXL 時需要考慮的一些關鍵點如下：

• 讀取和寫入現代 Excel 文件，同時保留格式。
• 從頭開始創建新的 Excel 報告。
• 修改現有的 Excel 文件，精細控制各個元素。

IronXL

以下是使用IronXL時需要考慮的一些關鍵點：

• 需要廣泛功能的高級 Excel 自動化任務。
• 與 Excel 特性進行互動，例如巨集、公式和圖表。
• 構建複雜的基於 Excel 的工作流程和應用程式。

其他考量事项

社群及文件

Pandas 和 OpenPyXL 擁有廣泛的社群和文件資料。 IronXL 不僅擁有廣泛的社群和文檔但它也提供了現成的代碼範例，以簡化處理 Excel 數據的過程。

互操作性

Pandas 可以與 OpenPyXL 無縫合作以支持以數據為中心的工作流程，而 IronXL 可以與其他與 Excel 相關的 Python 套件或庫互動，以提供全面的解決方案。

結論

下列表格顯示了所討論庫的概覽：

總結來說，選擇最適合的 Excel Python 函式庫取決於您的具體需求，包括數據分析需求、格式控制，以及自動化任務。 通過考量本指南中列出的優勢、劣勢和關鍵考量，您可以自信地選擇最適合您 Excel 操作任務的 Python 套件。