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  1. IronXL for Python
  2. IronXL for Python 部落格
  3. 使用 IronXL for Python
  4. Python 讀取 Excel 檔案
使用 IRONXL FOR PYTHON

如何在 Python 中讀取 Excel 文件

Curtis Chau
Curtis Chau
更新:

在資料分析和自動化任務中，使用 Excel 檔案是一項常見的要求。 Python 擁有豐富的函式庫，提供了多種與 XLSX 檔案互動的方式。 在本教程中，我們將學習如何使用 Python Excel 庫IronXL讀取 Excel 檔案。

IronXL：Python Excel 庫

IronXL for Python旨在幫助開發人員輕鬆地在 Python 中讀取和寫入 Excel 檔案。 您不僅可以編寫 Excel 文件，還可以一次處理多個 Excel 工作表。 這個程式庫非常適合在不安裝 Microsoft Excel 的情況下編寫 Excel 檔案。

當您需要將資料直接匯入 Excel 電子表格時，IronXL 可以幫您解決問題。 IronXL 讓處理 Excel 表格變得簡單。 它有助於輕鬆管理 XLSX 檔案中多個工作表中的資料。

讓我們看看如何使用 IronXL在 Python 中讀取 Excel 檔案。

如何在 Python 中讀取 Excel 文件

以下步驟介紹了使用 Python 讀取 Excel 檔案的過程。

  1. 在 Visual Studio Code 中建立一個 Python 檔案。
  2. 使用 pip 安裝 Python Excel 函式庫。
  3. 載入我們需要讀取的Excel文件
  4. 使用循環遍歷 Excel 數據
  5. 在控制台上顯示迭代數據

先決條件

在開始學習本教學之前，請確保您的系統已安裝以下必備軟體：

  • .NET 6.0 SDK ：IronXL 是基於 .NET 構建，因此需要在您的系統上安裝 .NET 6.0 SDK。
  • Python 3.0+ ：本教學假設您已安裝 Python 3.0 或更高版本。
  • pip ：確保已安裝 Python 的套件安裝程式 pip，因為它將用於安裝 IronXL。

設定您的環境。

1. 在 Visual Studio Code 中建立文件

開啟 Visual Studio Code 並建立一個名為ReadExcel.py的新 Python 檔案。 此文件將包含我們使用 IronXL 讀取 Excel 檔案的腳本。

如何在 Python 中讀取 Excel 檔案：圖 1

2. 安裝 IronXL

在 Visual Studio Code 中，透過從選單中選擇Terminal > New Terminal來開啟命令列。

如何在 Python 中讀取 Excel 檔案：圖 2

執行以下命令安裝 IronXL：

pip install ironxl
pip install ironxl
SHELL

如何在 Python 中讀取 Excel 檔案：圖 3

編寫程式碼

現在，讓我們把程式碼分解成幾個部分，並解釋每個部分。

導入庫

from ironxl import *
import sys
from ironxl import *
import sys
PYTHON

在這裡，我們導入ironxl庫中的所有內容，該庫提供了處理 Excel 文件的功能。 sys用於設定 Python 的安裝路徑，這是 IronXL 正常運作所必需的。

設定 Python 安裝路徑

sys.prefix = r'C:\Users\User Name\AppData\Local\Programs\Python\Python312'
sys.prefix = r'C:\Users\User Name\AppData\Local\Programs\Python\Python312'
PYTHON

sys.prefix被賦予 Python 安裝目錄的路徑。 在所有環境中，此準備步驟可能並非必要，但在某些配置中，為了防止路徑相關問題，此步驟至關重要。

設定許可證密鑰

License.LicenseKey = "License-Key"
License.LicenseKey = "License-Key"
PYTHON

IronXL 庫需要有效的許可證金鑰才能解鎖其所有功能。 這行程式碼License.LicenseKey = "License-Key"是用來插入你所獲得的授權金鑰的。 如果沒有有效的許可證，IronXL 將無法運行。

正在載入工作簿

workbook = WorkBook.Load("data.xlsx")
workbook = WorkBook.Load("data.xlsx")
PYTHON

腳本的這一部分workbook = WorkBook.Load("data.xlsx")示範如何載入 Excel 工作簿。 WorkBook.Load是 IronXL 提供的一種開啟現有 Excel 檔案的方法，可透過檔案路徑指定該檔案。

此範例使用"data.xlsx" ，假設該檔案與腳本位於同一目錄中。 如果您的文件位於其他位置，則需要提供完整的文件路徑。

選擇工作表

worksheet = workbook.WorkSheets[0]
worksheet = workbook.WorkSheets[0]
PYTHON

載入工作簿後，下一步是選擇工作表。 **workbook.WorkSheets[0]**這行程式碼存取的是 Excel 檔案中的第一個工作表。工作表的索引從 0 開始，因此這段程式碼實際上選擇了第一個工作表。

讀取和顯示數據

print("Sample data from A2:A5:")
for cell in worksheet["A2:A5"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))
print("Sample data from A2:A5:")
for cell in worksheet["A2:A5"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))
PYTHON

腳本的這一部分示範如何讀取和顯示特定單元格中的資料。 透過遍歷工作表["A2:A5"]中的儲存格區域，我們可以存取每個儲存格的位址和文字值。 您可以從工作表中的預定義區域檢索資訊。

執行計算

IronXL 提供直接對 Excel 工作表中的資料範圍執行簡單計算的功能。 以下程式碼部分示範如何對指定範圍內的資料執行簡單的計算，例如求和、求最小值和求最大值。

total_sum = worksheet["B2:B10"].Sum()
print("Total Sum of B2:B10: ", total_sum)

minimum_value = worksheet["C2:C10"].Min()
print("Minimum Value in C2:C10: ", minimum_value)

maximum_value = worksheet["D2:D10"].Max()
print("Maximum Value in D2:D10: ", maximum_value)
total_sum = worksheet["B2:B10"].Sum()
print("Total Sum of B2:B10: ", total_sum)

minimum_value = worksheet["C2:C10"].Min()
print("Minimum Value in C2:C10: ", minimum_value)

maximum_value = worksheet["D2:D10"].Max()
print("Maximum Value in D2:D10: ", maximum_value)
PYTHON

尋找獨特價值

腳本的這一部分示範如何識別 Excel 工作表中指定範圍內的唯一值：

unique_values = set(cell.Text for cell in worksheet["F2:F10"])
print("Unique Values in F2:F10: ", unique_values)
unique_values = set(cell.Text for cell in worksheet["F2:F10"])
print("Unique Values in F2:F10: ", unique_values)
PYTHON

為了實現這個目標，需要運用一套理解方法。 Python 中的 Set 是一種集合，它會自動消除重複條目，因此非常適合尋找唯一值。 此表達式遍歷F2:F10範圍內的每個單元格，並使用cell.Text存取每個單元格的文字內容。

透過將此迭代放入集合中，我們確保只保留唯一值。

統計特定值的出現次數

最後，這段程式碼統計特定值在給定範圍內出現的次數。

specific_value = '5'  # Adjust this as needed based on your data
occurrences = sum(cell.Text == specific_value for cell in worksheet["G2:G10"])
print(f"Occurrences of value '{specific_value}' in G2:G10: ", occurrences)
specific_value = '5'  # Adjust this as needed based on your data
occurrences = sum(cell.Text == specific_value for cell in worksheet["G2:G10"])
print(f"Occurrences of value '{specific_value}' in G2:G10: ", occurrences)
PYTHON

這裡的目標是量化特定值的出現次數，這裡將其標記為specific_value 。 程式碼採用生成器表達式，遍歷G2:G10範圍內的每個單元格，將單元格的文字內容與specific_value進行比較。

對於包含目標值的儲存格，表達式cell.Text == specific_value 的值為True ，否則為False。 sum**函數將這些布林值相加，將True視為 1， False**視為 0，從而有效地統計特定值出現的次數。

完整程式碼範例

為了更好地理解程式碼，以下是完整的程式碼：

from ironxl import *
import sys

# Setting Python installation path
sys.prefix = r'C:\Users\User Name\AppData\Local\Programs\Python\Python312'

# Setting the license key for IronXL
License.LicenseKey = "License-Key"

# Load the workbook
workbook = WorkBook.Load("data.xlsx")

# Select the worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

# Display values in a specific range as an example
print("Sample data from A2:A5:")
for cell in worksheet["A2:A5"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))

# Calculate the sum of values in a different range
total_sum = worksheet["B2:B10"].Sum()
print("Total Sum of B2:B10: ", total_sum)

# Calculate the minimum value in another range
minimum_value = worksheet["C2:C10"].Min()
print("Minimum Value in C2:C10: ", minimum_value)

# Calculate the maximum value in a different range
maximum_value = worksheet["D2:D10"].Max()
print("Maximum Value in D2:D10: ", maximum_value)

# Find unique values in a specified range
unique_values = set(cell.Text for cell in worksheet["F2:F10"])
print("Unique Values in F2:F10: ", unique_values)

# Count occurrences of a specific value in a different range
specific_value = '5'  # Adjust this as needed based on your data
occurrences = sum(cell.Text == specific_value for cell in worksheet["G2:G10"])
print(f"Occurrences of value '{specific_value}' in G2:G10: ", occurrences)
from ironxl import *
import sys

# Setting Python installation path
sys.prefix = r'C:\Users\User Name\AppData\Local\Programs\Python\Python312'

# Setting the license key for IronXL
License.LicenseKey = "License-Key"

# Load the workbook
workbook = WorkBook.Load("data.xlsx")

# Select the worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

# Display values in a specific range as an example
print("Sample data from A2:A5:")
for cell in worksheet["A2:A5"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))

# Calculate the sum of values in a different range
total_sum = worksheet["B2:B10"].Sum()
print("Total Sum of B2:B10: ", total_sum)

# Calculate the minimum value in another range
minimum_value = worksheet["C2:C10"].Min()
print("Minimum Value in C2:C10: ", minimum_value)

# Calculate the maximum value in a different range
maximum_value = worksheet["D2:D10"].Max()
print("Maximum Value in D2:D10: ", maximum_value)

# Find unique values in a specified range
unique_values = set(cell.Text for cell in worksheet["F2:F10"])
print("Unique Values in F2:F10: ", unique_values)

# Count occurrences of a specific value in a different range
specific_value = '5'  # Adjust this as needed based on your data
occurrences = sum(cell.Text == specific_value for cell in worksheet["G2:G10"])
print(f"Occurrences of value '{specific_value}' in G2:G10: ", occurrences)
PYTHON

輸出

執行ReadExcel.py Python 檔案後，您將在控制台中看到以下輸出，該輸出反映了腳本對 Excel 資料執行的操作的結果。

如何在 Python 中讀取 Excel 檔案：圖 4

結論

在本教學中，我們探討如何設定 Python 環境以使用 IronXL 讀取 Excel 檔案。 我們已經介紹了安裝必要的軟體、編寫腳本來載入 Excel 工作簿、選擇工作表、讀取資料、執行基本資料分析操作等等。

IronXL 提供了一個強大的 API，用於在 Python 中處理 Excel 文件，而無需 Microsoft Excel 即可執行資料分析、資料清理和視覺化任務。

無論您是分析銷售資料、匯入資料以產生報告，還是從 Excel 資料建立視覺化圖表，IronXL 都為在 Python 應用程式中管理 Excel 檔案提供了一個強大的解決方案。

IronXL 提供免費試用版，供用戶探索其功能；對於準備全面整合其功能的用戶，授權起價為$799 。

常見問題解答

沒有 Microsoft Excel，如何在 Python 中讀取 Excel 檔案？

IronXL 可讓您在 Python 中讀取 Excel 檔案，而不需要在系統上安裝 Microsoft Excel。您可以使用 WorkBook.Load("data.xlsx") 載入工作簿，並直接存取工作表與儲存格資料。

在 Python 中使用 IronXL 讀取 Excel 檔案需要哪些設定？

要使用 IronXL，請確保您已安裝 .NET 6.0 SDK、Python 3.0 或更高版本，以及 pip。在 Visual Studio Code 中設定您的編碼環境，開始處理 Excel 檔案。

如何在 Python 中安裝 IronXL？

在您的終端執行指令 pip install ironxl 安裝 IronXL。這會安裝函式庫，讓您可以讀取和處理 Excel 檔案。

我可以使用 IronXL 對 Excel 檔案執行資料分析作業嗎？

是的，IronXL.Excel 支援各種資料分析作業，例如計算總和、尋找最小值和最大值，以及識別 Excel 表單內的唯一值。

如何使用 IronXL.Excel 查找 Excel 範圍中的唯一值？

若要尋找唯一值，請使用集合理解遍歷儲存格範圍，並擷取獨特的文字值。此方法可有效識別所有唯一的項目。

是否可以使用 IronXL.Excel 計算 Excel 中的特定值？

是的，您可以使用產生器表達式遍歷儲存格範圍，並計算儲存格文字符合目標值的次數，以計算特定值的出現次數。

在 Python 中使用 IronXL 進行 Excel 操作有哪些好處？

IronXL.Excel 提供功能強大的 API，可在不需要 Microsoft Excel 的情況下操作 Excel 檔案。它是資料分析、清理和可視化等工作的理想選擇，可提升 Python 專案的生產力。

如何使用 IronXL.Excel 寫一個 Python 腳本來讀取 Excel 檔案？

建立一個名為 ReadExcel.py 的 Python 腳本，匯入必要的函式庫，設定您的 Python 路徑，並使用 IronXL 的方法載入 Excel 工作簿和資料並與之互動。

使用 IronXL.Excel 可以對 Excel 資料執行哪些操作？

IronXL.Excel 允許各種操作，例如讀取儲存格值、選擇工作表、計算總和、尋找最小/最大值，以及計算 Excel 資料範圍中的特定出現次數。

Curtis Chau
Curtis Chau
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技術作家

Curtis Chau 擁有卡爾頓大學計算機科學學士學位，專注於前端開發，擅長於 Node.js、TypeScript、JavaScript 和 React。Curtis 熱衷於創建直觀且美觀的用戶界面，喜歡使用現代框架並打造結構良好、視覺吸引人的手冊。

除了開發之外，Curtis 對物聯網 (IoT) 有著濃厚的興趣，探索將硬體和軟體結合的創新方式。在閒暇時間，他喜愛遊戲並構建 Discord 機器人，結合科技與創意的樂趣。

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