與其他組件比較

最佳 Excel Python 函式庫（開發者清單）

查克尼思·賓

2024年6月6日

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。有幾個可用的Python 套件，包括Pandas、OpenPyXL 和 IronXL，選擇合適的函式庫可能會讓人感到困惑。

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 被廣泛認為是用於數據操作和分析的主要開源 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。

最佳 Excel Python 庫（開發者列表）：圖 1 - Pandas

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。
讀取和寫入各種文件格式，包括 Microsoft Excel 文件 (.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（字體、樣式、圖表）的控制有限。
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 是一個專門用於讀取和寫入 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。

最佳 Excel Python 函式庫（開發者名單）：圖 2 - 使用 OpenPyXL 讀取 Excel 檔案

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：

輕鬆讀寫現代 Excel 檔案 (.XLSX, .XLSM, .XLTX, .XLTM)。
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 是一個功能強大且功能豐富的 Python 函式庫，專門用於 Excel 自動化任務。 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。

最佳 Excel Python 函式庫（開發人員列表）：圖 3 - IronXL

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()

PYTHON

如需更多 Excel 操作，如創建和寫入 Excel 文件、篩選現有 Excel 文件，以及將其他格式轉換為 XLSX 文件，請訪問代碼示例頁面的現成 Python 腳本。