最佳 Excel Python 程式庫（開發者清單）

1. Pandas：數據分析的強大工具

Pandas被廣泛認為是 Python 中用於資料操作和分析的首選開源 Python 程式庫之一。 它提供了強大的資料結構，如 DataFrames 和 Series，以及大量的資料清洗、轉換和視覺化函數。

最佳 Excel Python 函式庫（開發者清單）：圖 1 - Pandas

2. OpenPyXL：多功能讀寫冠軍

OpenPyXL是一個專門用來讀寫 Excel 檔案的 Python 函式庫。 它在保持資料完整性和格式方面表現出色，同時提供了用於建立和操作 Excel 檔案的廣泛 API。 OpenPyXL 具有積極的維護功能，並專注於 Excel 檔案結構，因此對於涉及複雜 Excel 檔案操作的專案來說，它是一個可靠的選擇。

最佳 Excel Python 函式庫（開發者清單）：圖 2 - OpenPyXL - 讀取 Excel 文件

3. IronXL：終極 Python Excel 函式庫

IronXL是一個功能強大且特性豐富的 Python 函式庫，專為 Excel 自動化任務而設計。 IronXL 擁有全面的功能集，使開發人員能夠在 Python 專案中無縫地建立、讀取、寫入、修改和格式化 Excel 檔案。 IronXL 的獨特之處在於它專注於高級 Excel 自動化，為巨集、公式和複雜的格式控制等複雜任務提供支援。

最佳 Excel Python 函式庫（開發者清單）：圖 3 - IronXL

它直覺的 API 和類似 Excel 的物件模型使其易於整合和使用，而其跨平台相容性則確保了在各種作業系統和雲端平台上的靈活性。 無論是產生詳細報告、執行資料分析，或是建立複雜的基於 Excel 的工作流程，IronXL 都能提供高效簡化 Excel 相關任務所需的工具和功能。

以下簡單的 Python 程式碼示範如何輕鬆地將 IronXL 整合到 Python 專案中，並使用它來讀取 Excel 檔案：

from ironxl import *      

# Load existing Excel file (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 a range of cells elegantly
for cell in worksheet["A2:A10"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))

# Calculate aggregate values such as Sum
total_sum = worksheet["A2:A10"].Sum()

from ironxl import *      

# Load existing Excel file (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 a range of cells elegantly
for cell in worksheet["A2:A10"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))

# Calculate aggregate values such as Sum
total_sum = worksheet["A2:A10"].Sum()

如需了解更多 Excel 操作，例如建立和寫入 Excel 文件、篩選現有 Excel 文件以及將其他格式的文件轉換為 XLSX 文件，請造訪程式碼範例頁面上的現成 Python 腳本。

選擇的關鍵考慮因素

主要任務：確定您的主要任務－資料分析（Pandas）、帶有格式化的讀取/寫入操作（OpenPyXL）或深度 Excel 自動化（IronXL）。

資料量：考慮資料集的大小－Pandas 在處理大量資料集方面表現出色，而 OpenPyXL 和 IronXL 可能提供更好的檔案大小管理。

格式要求：如果精細的格式控制至關重要，請優先選擇 OpenPyXL 和 IronXL 而不是 Pandas。

成本： Pandas 和 OpenPyXL 是免費開源的，而 IronXL 需要商業授權。

何時使用哪個庫？

其他注意事項

結論

下表概述了所討論的庫：

最佳 Excel Python 函式庫（開發者清單）：圖 4 - 對比

總之，選擇最佳的 Excel Python 函式庫取決於您的特定需求，包括資料分析需求、格式控制和自動化任務。 透過考慮本指南中概述的優勢、劣勢和關鍵注意事項，您可以自信地選擇最適合您的 Excel 處理任務的 Python 套件。