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使用以下工具制作的电子表格微软Excel这些工具被广泛应用于许多不同行业的数据处理和分析工作流程中。 Python.NET、Java、Python 或 Node js 是一种用途广泛的编程语言,有多个库可用于处理 Excel 文件。 其中一个图书馆就是这样、铁XL此外,".NET "和 "Python "是专为 IronPython 等.NET 程序设计的,可与 Excel 文件顺利连接。 在本深度教程中,我们将研究如何使用 IronXL for Python 在 Python 中解析 Excel 文件。
创建一个新的 Python 项目或创建一个扩展名为 .py 的新文件
安装 IronXL 库
导入所需的库。
导入需要解析的文件。
访问特定工作表并解析数值。
与铁XL使用 Python 库,开发人员可以毫不费力地用 Python 读写 Excel 文件。 除了编写 Excel 文件外,您还可以同时处理多个 Excel 表单。 您可以使用该库处理 Excel 文件,而无需在计算机上安装 Microsoft Excel。
IronXL 在需要将数据直接导入 Excel 电子表格时非常有用。 使用 IronXL 可简化 Excel 电子表格的处理。 它便于在多个表单中对 XLSX 文件中的数据进行简单管理。
IronXL.Excel 可让开发人员轻松读写 Excel 文件中的数据。 IronXL.Excel 提供了读取和处理 Excel 文件的简单方法,无论您是提取数据进行分析还是创建报告。
IronXL 兼容多种 Excel 格式,如 .csv 文件、.xls 文件、.xlsx 文件、.xlsm、.xlsb、.xltx 和.xml 文件。 xltm. 这种适应性保证了与多种 Excel 文件格式和版本的兼容性,从而能够顺利处理任何格式的 Excel 文件。
开发人员可以通过 IronXL.Excel 快速访问 Excel 工作簿中的特定工作表和单元格。 这些工具可以在工作表和单元格级别精确操作数据,使数据录入、编辑和提取等活动变得更加容易。
IronXL 在 Excel 文件的格式和样式方面提供广泛的帮助。 开发人员可以通过对单个单元格、行和列应用各种格式选择(包括字体样式、颜色、边框、对齐方式等),使 Excel 文件更加美观,更具可读性。
IronXL.Excel 具有计算 Excel 公式的功能,使程序员能够评估 Excel 文档内的公式。 这种功能非常适合需要进行自动数据处理和分析的情况,因为它可以执行复杂的计算和公式。
有了 IronXL.Excel,开发人员可以使用编程来生成和修改 Excel 文件内的图表。 开发人员可以使用该功能,使用饼图、条形图和折线图等各种图表格式显示数据中的相关性、趋势和模式。
IronXL.Excel 具有数据验证功能,可以让开发人员为输入 Excel 文件的数据设置限制和准则。 通过限制用户输入错误或不正确的数据,该功能有助于保持数据的完整性,保证 Excel 文档的质量和可靠性。
IronXL.Excel 在设计时充分考虑了性能,使其能够轻松处理大型 Excel 文件和数据集。 IronXL.Excel 的专业算法和数据结构可在读写和修改数据时提供快速可靠的性能,即使在处理大型 Excel 电子表格时也是如此。
为了帮助开发人员快速上手并充分利用 IronXL 的功能,该工具提供了丰富的文档,其中包括教程、指南和 API 参考资料。 此外,Iron Software 还承诺提供协助,帮助开发人员解决在使用库时可能遇到的任何疑问或问题。
要了解有关 IronXL 文档的更多信息,请参阅这里.
在开始教程之前,请确保您的计算机上安装了以下先决条件:
启动Visual Studio 代码然后创建 ParseExcel.py Python 文件。该文件将包含我们用于读取 Excel 文件的 IronXL 脚本。
在 Visual Studio Code 中,从菜单中选择终端 > 新建终端,启动命令行。
要安装 IronXL,请执行以下命令:
pip install ironxl
pip install ironxl
'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'pip install ironxl
在 IronXL.Excel 库的帮助下,读取 Excel 文件的过程变得非常简单。 用 Python 解析 Excel 文件只需几行代码即可轻松完成。
from ironxl import * workbook = WorkBook.Load("Demo.xlsx")
worksheet = workbook.WorkSheets [0] # Accessing the first worksheet
for row in range(worksheet.RowCount):
for col in range(worksheet.ColumnCount):
cell_value = worksheet.Columns [col].Rows [row].Value
print(cell_value)
workbook.Close()
from ironxl import * workbook = WorkBook.Load("Demo.xlsx")
worksheet = workbook.WorkSheets [0] # Accessing the first worksheet
for row in range(worksheet.RowCount):
for col in range(worksheet.ColumnCount):
cell_value = worksheet.Columns [col].Rows [row].Value
print(cell_value)
workbook.Close()
'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'from ironxl import * workbook = WorkBook.Load("Demo.xlsx") worksheet = workbook.WorkSheets [0] # Accessing the first worksheet for row in range(worksheet.RowCount): for col in range(worksheet.ColumnCount): cell_value = worksheet.Columns [col].Rows [row].Value print(cell_value) workbook.Close()
将所需的 IronXL 模块导入脚本是第一步。接下来,使用 IronXL 中的 WorkBook 类导入 Excel 文件。 应使用 Excel 文件的路径,而不是 "Demo.xlsx",或者我们可以使用不同类型的文件格式,如 CSV 文件、XLS 和 xlsx 文件格式。 使用 WorkBook.Load 命令加载 Excel 文件后,我们可以访问工作簿中的单个 Excel 表。() 方法。 IronXL.Excel 库还允许我们通过索引或工作表名称访问多个 Excel 工作表。
接下来,我们将通过迭代行和列的方式从 Excel 文件中提取数据,同时访问工作表。 这一小段代码在遍历电子表格时打印每个单元格的值。 此逻辑可根据您的独特需求进行调整,例如收集数据以进行额外处理或检查。 请务必使用 workbook.Close 关闭 Excel 文件。() 方法,以便释放系统资源。
要了解有关 IronXL 代码的更多信息,请参考这里.
在 Python 程序中处理 Excel 电子表格的有效方法是使用以下工具解析 Excel 文件铁XL. 通过 IronXL 与 IronPython 的结合,开发人员可以利用 Excel 和 .NET 的组合功能有效地管理数据。 按照本文的说明并使用示例,您就可以在 Python 应用程序中轻松解析 Excel 文件。 这为数据分析和操作开辟了一个充满可能性的世界。 IronXL 是在 Python 程序中与 Excel 文件交互的有用工具,因为它具有用户友好的 API 和全面的文档。
回想一下,处理和展示数据的可选项有很多。 要求铁XL在您的工具箱中,"Excel.ini "为您提供了在 Python 程序中管理与 Excel 相关联的各种活动的能力。
准备好提交后,用户可以开始免费使用 IronXL,其试用期版本。 之后,许可证选择的起价为 749 美元。要了解有关 IronXL 许可证的更多信息,请参阅许可证页面.
要了解 Iron Software 提供的其他产品的更多信息,请查看他们的网站.