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在生產環境中測試無浮水印。
在任何需要的地方都能運作。
處理 Excel 文件是資料分析和自動化任務中的常見需求。Python 與其 廣泛的庫集合,提供了多種與XLSX文件進行互動的方法。在本教程中,我們將學習如何使用 IronXL, 一個 Python Excel 函式庫。
IronXL for Python 旨在幫助開發人員輕鬆讀取和編寫 Python 中的 Excel 文件。不僅可以編寫 Excel 文件,還可以一次性處理多個 Excel 工作表。此庫適用於在不安裝 Microsoft Excel 的情況下編寫 Excel 文件。
當您需要將數據直接導入 Excel 試算表時,IronXL 可以派上用場。IronXL 使處理 Excel 試算表變得簡單。它有助於輕鬆管理 XLSX 文件中多個工作表之間的數據。
讓我們看看如何 在 Python 中讀取 Excel 文件 使用IronXL。
以下步驟說明在 Python 中讀取 Excel 檔案的過程。
在 Visual Studio code 中建立一個 Python 檔案。
使用 pip 安裝 Python Excel 套件庫。
載入我們需要讀取的 Excel 檔案。
使用迴圈遍歷 Excel 資料。
在進入教程之前,請確保您的系統中已安裝以下先決條件:
打開 Visual Studio Code,並建立一個名為 ReadExcel.py 的新 Python 檔案。這個檔案將包含我們使用 IronXL 讀取 Excel 檔案的腳本。
在 Visual Studio Code 中打開命令行,從菜單中選擇 `終端 > 新終端`。
通過運行以下命令安裝 IronXL:
pip install IronXL
現在,讓我們把程式碼分成幾個部分並解釋每一部分。
from ironxl import * import sys
在這裡,我們從 ironxl 庫中導入所有內容,該庫提供處理 Excel 文件的功能。sys 被用來設置 Python 的安裝路徑,這對於 IronXL 正確運行是必要的。
sys.prefix = r'C:\Users\User Name\AppData\Local\Programs\Python\Python312'
sys.prefix 被賦予您的 Python 安裝目錄的路徑。這是一個準備步驟,可能在每個環境中並非都必須,但在某些配置中是必要的,以防止與路徑相關的問題。
License.LicenseKey = "License-Key";
IronXL 程式庫需要有效的 授權碼 要解鎖所有功能。這行程式碼 License.LicenseKey = "License-Key"; 是您插入獲得的授權金鑰的地方。沒有有效的授權,IronXL 將無法運作。
workbook = WorkBook.Load("data.xlsx")
此段腳本,workbook = WorkBook.Load("data.xlsx"),展示如何載入 Excel 工作簿。WorkBook.Load 是由 IronXL 提供的一種方法,用於打開一個已存在的 Excel 文件,指定其文件路徑。
示例使用 "data.xlsx",假設該文件位於腳本的同一目錄下。如果你的文件在其他地方,你需要提供完整的文件路徑。
worksheet = workbook.WorkSheets[0]
載入工作簿後,下一步是選擇一個工作表。workbook.WorkSheets[0]該行訪問 Excel 文件中的第一個工作表。工作表的索引從0開始,因此這段代碼片段有效地選擇了第一個工作表。
print("Sample data from A2:A5:")
for cell in worksheet["A2:A5"]:
print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))
這部分腳本展示了如何從特定單元格讀取並顯示數據。通過迭代單元格範圍來處理工作表中的單元格["A2:A5"],我們可以訪問每個單元格的地址和文本值。您可以從工作表中的預定區域檢索信息。
IronXL提供函式,可以直接在Excel工作表內的資料範圍上執行簡單的計算。以下的程式碼部分展示了如何在指定範圍內的資料上執行像是加總、最小值、最大值等簡單的計算。
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)
這部分的腳本展示了如何在指定的 Excel 範圍內識別唯一值:
unique_values = set(cell.Text for cell in worksheet["F2:F10"])
print("Unique Values in F2:F10: ", unique_values)
為達成此目標,使用了集合推導。Python中的集合是自動消除重複條目的集合,非常適合用於尋找獨特的值。該推導在範圍 F2:F10 中迭代每個單元格,使用 cell.Text 獲取每個單元格的文本內容。
通過將此迭代放置在一個集合中,我們確保只保留唯一的值。
最後,這段程式碼計算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)
目標在於量化specific_value的出現次數。代碼使用生成器表達式來遍歷範圍G2:G10內的每個單元格,比較每個單元格的文本內容與specific_value。
表達式cell.Text == specific_value對於包含目標值的每個單元格計算結果為True,其他情況下為False。sum函數將這些布爾值相加,把True當作1,把False當作0,有效地計算特定值出現的次數。
以下是完整的程式碼,以便更好地理解程式碼:
from ironxl import * import sys
sys.prefix = r'C:\Users\User Name\AppData\Local\Programs\Python\Python312'
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)
運行 ReadExcel.py Python 文件後,您將在控制台中看到以下輸出,這反映了腳本對 Excel 數據進行的操作結果。
在本教程中,我們探討了如何設置Python環境以使用IronXL來讀取Excel文件。我們涵蓋了安裝必要的軟件、編寫加載Excel工作簿的腳本、選擇工作表、讀取數據、執行基本數據分析操作等內容。
IronXL為在Python中處理Excel文件提供了一個強大的API,能夠進行數據分析、數據清理和可視化任務,無需使用Microsoft Excel。
無論您是分析銷售數據、導入報告數據,還是從Excel數據創建可視化圖表,IronXL都為在Python應用程序中管理Excel文件提供了一個強大的解決方案。
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