最佳 Excel Python 库（开发者列表）

1. Pandas：数据分析的强大工具

Pandas被广泛认为是 Python 中用于数据操作和分析的首选开源 Python 库之一。 它提供了强大的数据结构，如 DataFrames 和 Series，以及大量的数据清洗、转换和可视化函数。

最佳 Excel Python 库（开发者列表）：图 1 - Pandas

2. OpenPyXL：多功能读写冠军

OpenPyXL是一个专门用于读写 Excel 文件的 Python 库。 它在保持数据完整性和格式方面表现出色，同时提供了用于创建和操作 Excel 文件的广泛 API。 OpenPyXL 具有积极的维护功能，并专注于 Excel 文件结构，因此对于涉及复杂 Excel 文件操作的项目来说，它是一个可靠的选择。

最佳 Excel Python 库（开发者列表）：图 2 - OpenPyXL - 读取 Excel 文件

3. IronXL：终极 Python Excel 库

IronXL是一个功能强大且特性丰富的 Python 库，专为 Excel 自动化任务而设计。 IronXL 拥有全面的功能集，使开发人员能够在 Python 项目中无缝地创建、读取、写入、修改和格式化 Excel 文件。 IronXL 的独特之处在于它专注于高级 Excel 自动化，为宏、公式和复杂的格式控制等复杂任务提供支持。

最佳 Excel Python 库（开发者列表）：图 3 - IronXL

它直观的 API 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，还是构建复杂的基于 Excel 的工作流程，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 代码演示了如何轻松地将 IronXL 集成到 Python 项目中，并使用它读取 Excel 文件：

from ironxl import *      

# Load existing Excel file (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 a range of cells elegantly
for cell in worksheet["A2:A10"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))

# Calculate aggregate values such as Sum
total_sum = worksheet["A2:A10"].Sum()

from ironxl import *      

# Load existing Excel file (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 a range of cells elegantly
for cell in worksheet["A2:A10"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))

# Calculate aggregate values such as Sum
total_sum = worksheet["A2:A10"].Sum()

如需了解更多 Excel 操作，例如创建和写入 Excel 文件、筛选现有 Excel 文件以及将其他格式的文件转换为 XLSX 文件，请访问代码示例页面上的现成 Python 脚本。

选择的关键考虑因素

主要任务：确定您的主要任务——数据分析（Pandas）、带格式化的读/写操作（OpenPyXL）或深度 Excel 自动化（IronXL）。

数据量：考虑数据集的大小——Pandas 在处理海量数据集方面表现出色，而 OpenPyXL 和 IronXL 可能提供更好的文件大小管理。

格式要求：如果精细的格式控制至关重要，请优先选择 OpenPyXL 和 IronXL 而不是 Pandas。

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

何时使用哪个库？

其他注意事项

结论

下表概述了所讨论的库：

最佳 Excel Python 库（开发者列表）：图 4 - 对比

总之，选择最佳的 Excel Python 库取决于您的具体需求，包括数据分析需求、格式控制和自动化任务。 通过考虑本指南中概述的优势、劣势和关键注意事项，您可以自信地选择最适合您的 Excel 处理任务的 Python 包。