最佳 Excel Python 库（开发者列表）

在 Python 编程的多样化环境中，操作数据并将其写入 Microsoft Excel 文件是数据分析、报告和自动化任务的常见要求。目前有多个Python 软件包可供选择，包括Pandas、OpenPyXL和IronXL，因此选择合适的库来完成工作可能令人望而生畏。

在本综合指南中，我们将探讨上述 Python 软件包的优缺点和主要注意事项，帮助您根据具体需求做出明智的决定。

1.Pandas：数据分析利器

潘达 被广泛认为是用 Python 进行数据处理和分析的首选开源 Python 库之一。它提供了强大的数据结构，如 DataFrames 和 Series，以及大量用于数据清理、转换和可视化的函数。

优势

Pandas 的以下特点使其成为一个功能强大的库：

• 强大的分析、数据处理和可视化功能。
• 以优化的性能有效处理大型数据集。
• 与 NumPy 无缝集成，用于数值计算和统计分析。

• 可读写各种文件格式，包括 Microsoft Excel 文件 (.XLSX).

• 非常适合清理、转换和准备用于进一步分析的数据。

弱点

• 对 Excel 格式化的控制有限 (字体、样式、图表).
• 对于复杂的电子表格交互或基本数据操作之外的自动化任务来说并不理想。

2.OpenPyXL：多功能读写冠军

OpenPyXL 是一个专用于读写 Excel 文件的 Python 库。它在保持数据完整性和格式化方面表现出色，同时还为 Excel 文件的创建和操作提供了广泛的 API。积极的维护和对 Excel 文件结构的关注使 OpenPyXL 成为涉及复杂 Excel 文件操作的项目的可靠选择。

优势

以下是 OpenPyXL 在众多功能中脱颖而出的一些关键特性：

• 读写现代 Excel 文件 (.xlsx, .xlsm, .xltx, .xltm) 轻松自如。

• 保持数据的完整性和格式化，包括条件格式化和图表。

• 广泛的应用程序接口，用于创建新的 Excel 文件、处理现有文件和执行高级操作。

弱点

• 与更注重读/写操作的 Pandas 相比，对数据分析的重视程度较低。
• 与 Pandas 等专业数据分析库相比，在处理超大数据集时可能会更慢。

3.IronXL：终极 Python Excel 库

铁XL 是一个功能丰富的强大 Python 库，专为 Excel 自动化任务而设计。凭借其全面的功能集，IronXL 使开发人员能够在其 Python 项目中无缝地创建、读取、写入、修改和格式化 Excel 文件。IronXL 的与众不同之处在于它专注于高级 Excel 自动化，支持宏、公式和复杂格式化控件等复杂任务。

其直观的应用程序接口和类似 Excel 的对象模型使其易于集成和使用，而其跨平台兼容性则确保了在各种操作系统和云平台上的灵活性。无论是生成详细报告、执行数据分析，还是构建基于 Excel 的复杂工作流，IronXL 都能提供高效简化 Excel 相关任务所需的工具和功能。

以下简单的 Python 代码演示了在 Python 项目中集成 IronXL 并使用它读取 Excel 文件是多么容易：

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()

要进行更多 Excel 操作，如创建和写入 Excel 文件、过滤现有 Excel 文件以及将其他格式文件转换为 XLSX 文件，请访问以下网站上的即用 Python 脚本 代码示例页面.

优势

以下是 IronXL 的一些主要优势：

• 功能丰富，适用于高级 Excel 自动化任务，适合复杂的工作流程。
• 支持各种 Excel 互动，可编写包括宏、公式和图表在内的数据。
• 轻松处理复杂的格式化和图表创建。
• 提供类似 Excel 的对象模型，可实现直观使用和无缝集成。

弱点

• 需要商业许可才能使用，可能不适合开源项目或预算有限的情况。
• 与 Pandas 和 OpenPyXL 等免费开源替代软件相比，社区支持有限。

选择的主要考虑因素

主要任务： 确定你的主要任务--数据分析 (大熊猫), 带格式化的读/写操作 (OpenPyXL)或深入的 Excel 自动化 (IronXL).

数据量： 考虑数据集的大小--Pandas 在海量数据集的性能方面表现出色，而 OpenPyXL 和 IronXL 可能提供更好的文件大小管理。

格式化要求： 如果复杂的格式化控制至关重要，则应优先考虑 OpenPyXL 和 IronXL，而不是 Pandas。

成本： Pandas 和 OpenPyXL 是免费开源的，而 IronXL 则需要商业许可。

何时使用每个图书馆？

大熊猫

以下是使用 Pandas 时需要考虑的一些要点：

• 数据清理、转换和分析

• 探索性数据分析 (EDA).

• 为机器学习模型准备数据

OpenPyXL

以下是使用 OpenPyXL 时需要考虑的一些要点：

• 读写保留格式的现代 Excel 文件。

• 从零开始创建新的 Excel 报告。

• 修改现有的 Excel 文件，对元素进行详细控制。

IronXL

以下是使用 IronXL 时需要考虑的一些要点：

• 需要大量功能的高级 Excel 自动化任务。

• 与 Excel 功能（如宏、公式和图表）交互。

• 构建基于 Excel 的复杂工作流程和应用程序。

其他考虑因素

社区和文件

Pandas 和 OpenPyXL 拥有广泛的社区和文档。IronXL 不仅拥有广泛的社区和文档，还拥有大量的用户。 文件 但它也提供了现成的代码示例，以简化处理 Excel 数据的过程。

互操作性

Pandas 可与 OpenPyXL 无缝协作，以实现以数据为中心的工作流，IronXL 可与其他 Excel 相关 Python 软件包或库交互，以实现全面的解决方案。

结论

下面的对比表显示了所讨论图书馆的概况：

总之，选择最佳 Excel Python 库取决于您的具体要求，包括数据分析需求、格式控制和自动化任务。通过考虑本指南中列出的优缺点和关键考虑因素，您可以自信地为 Excel 操作任务选择最合适的 Python 程序包。