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Pandas读取Excel的替代方案（无需使用Interop）| IronXL for Python
发布 2024年四月3日
Excel 文件在数据分析和处理任务中无处不在，它提供了一种存储和组织表格数据的便捷方式。在 Python 中，有多个库可用于 读取 Excel 文件每种方法都有自己的特点和功能。Pandas 和 IronXL 是两个突出的选择，它们都提供了在 Python 中读取 Excel 文件的高效方法。
在本文中，我们将比较 Pandas 和 IronXL 的功能和性能。 潘达 和 铁XL 来用 Python 读取 Excel 文件。
Pandas - 开放源代码库
潘达 是一个功能强大的 Python 开源数据分析和操作库。它引入了 DataFrame 数据结构，这是一种二维标记数据结构，其中的列可能具有不同的类型。Pandas 提供了广泛的数据操作功能，包括从 CSV 文件、SQL 数据库和 Excel 文件等各种来源读写数据。
Pandas 的一些主要功能包括
DataFrame
Pandas 引入了 DataFrame 数据结构，它本质上是一种二维标签数据结构，其中的列可能具有不同的类型。它类似于电子表格或 SQL 表格，可以方便地对表格数据执行过滤、分组和聚合等操作。
数据操作
Pandas 提供广泛的数据操作功能，包括合并、重塑、切片、索引和数据透视。通过这些操作，用户可以高效地清理、转换和准备用于分析或可视化的数据。
时间序列功能
Pandas 为处理时间序列数据提供了强大的支持，包括日期/时间索引和重采样工具，以及处理缺失数据和时区转换的便捷方法。
与图书馆整合
Pandas 可以与数据分析和科学计算中经常使用的各种 Python 库无缝协作，包括 NumPy、Matplotlib 和 Scikit-learn。这种互操作性允许用户在一个分析工作流程中利用不同库的优势。
总之，Pandas 是用 Python 进行数据操作和分析的强大工具，被广泛应用于金融、经济、生物和社会科学等各个领域。
IronXL- Python Excel 库
铁XL 是一个专为处理 Excel 文件而设计的 Python 库。它为在 Python 中读写和操作 Excel 文档提供了直观的 API。IronXL 的目标是通过提供简单明了的界面简化 Excel 文件操作，并消除对外部依赖（如 Microsoft Excel 或 Excel Interop）的需求。
下面列出了 IronXL 的一些主要功能：
直观的 Python 3+ Excel 文档 API
IronXL 提供直观易用的 Python 3+ Excel 文档 API，允许开发人员无缝读取、编辑和创建 Excel 电子表格文件。
跨平台支持
IronXL 专为 Python 3+ 设计，兼容 Windows、Mac、Linux 和云平台，确保部署环境的灵活性。
无需 Microsoft Office 或 Excel 互操作
开发人员无需安装 Microsoft Office 或处理 Excel Interop，即可在 Python 中处理 Excel 文件，从而简化了集成过程并最大限度地减少了依赖性。
兼容性
支持各种操作系统上的 Python 3.7+，包括 Microsoft Windows、macOS、Linux、Docker、Azure 和 AWS。兼容流行的集成开发环境，如 JetBrains PyCharm 和其他 Python 集成开发环境。
多功能工作簿处理
创建、加载、保存和导出各种格式的电子表格，包括 XLS、XLSX、XSLT、XLSM、CSV、TSV、JSON、HTML、二进制和字节阵列。
强大的工作表编辑功能
编辑元数据、设置权限和密码、创建和删除工作表、操作工作表布局、处理图像等。
高级小区范围操作
对单元格区域执行各种操作，如排序、修剪、清除、复制、查找和替换值、设置超链接以及合并和取消合并单元格。
灵活的单元格造型
自定义单元格样式，包括字体、大小、边框、对齐方式和背景图案，并应用条件格式。
数学函数和数据格式
利用平均、求和、最小和最大等数学函数，设置单元格数据格式，包括文本、数字、公式、日期、货币、科学、时间、布尔和自定义格式。
使用 PyCharm 创建 Python 项目
首先，需要在计算机上安装 Python。从官方的 *Python 网站***.安装 Python 时，确保选择将 Python 添加到系统 PATH 选项，以便从命令行访问。
为了演示 Pandas 和 IronXL 读取 Excel 文件的功能，让我们使用 PyCharm（一种流行的集成开发环境）创建一个 Python 项目 (IDE) 用于 Python。
1.打开 PyCharm 并创建一个新的 Python 项目。
2.项目配置如下
* 为项目命名。本例中为 "**pythonReadExcel**"。
* 选择所需的项目位置
* 选择解释器类型：项目
* 选择 Python 版本
3.点击 "创建 "创建项目。
使用 pip 安装 Pandas 和 IronXL
安装 Pandas
要在项目中安装 Pandas，可以按照以下步骤进行：
打开命令提示符或终端：在 PyCharm 中，从 "视图"->"工具窗口"->"终端"。
- 通过 pip 安装 Pandas：可以使用 pip 软件包管理器安装 Pandas。在终端运行以下命令
pip install pandas此命令从 Python 包索引中安装 Pandas 库及其依赖项 (PyPI).
- 通过 pip 安装 OpenPyXL：OpenPyXL 是帮助读写 Excel 文件的库。它是 Pandas 使用的依赖库之一。安装 Pandas 时，如果尚未安装 OpenPyXL，则会自动安装。如果没有安装，可以在终端使用以下命令安装：
pip install openpyxl安装 IronXL
要在 Python 项目中安装 IronXL，请按照以下步骤操作：
确保先决条件：安装 IronXL 之前，请确保您的系统已安装必要的先决条件：
.NET 6.0 SDK：IronXL 依靠 IronXL .NET 库，特别是 .NET 6.0 作为其基础技术。请确保您的计算机上安装了 .NET 6.0 SDK。您可以从官方 .NET 网站.
打开命令提示符或终端：操作方法与之前相同。
- 通过 pip 安装 IronXL：可以使用 pip 软件包管理器安装 IronXL。运行以下命令
pip install IronXL
此命令将从 Python 软件包索引中收集、下载并安装 IronXL 库及其依赖项 (PyPI).
使用 Pandas 和 IronXL 读取 Excel 文件
在完成所有设置后，我们将开始使用这两个库读取 Excel 文件。我们要读取的 Excel 演示文件有以下值，标题行分别为 Name、Marks 和 Res：
使用 Pandas
步骤 1
导入 Pandas 库并使用 read_excel() 从 Excel 文件中读取列数据的函数。
import pandas as pd
# Read the Excel file
df = pd.read_excel("file.xlsx")PYTHON
使用 Pandas 的 read_excel 时() 功能，可以根据需要指定多个显示选项：
header：指定 Excel 文件中作为列名使用的行。可以将其设置为无，表示没有标题行，也可以提供一个整数表示行号。如果跳过，则将页眉设置为 bool 默认值 true，并将第一行位置显示为页眉行标签。
index_col：指定使用哪一列或哪几列作为 DataFrame 的索引。可以传递单个列名或列索引。也可以传递列名或列索引列表来创建多索引。
sheet_name：指定工作表(s) 来读取 Excel 文件。您可以以字符串形式提供工作表名称，也可以以整数形式表示零索引工作表的位置。
usecols：指定从 Excel 文件读取的列。您可以传递单个列名或列索引。也可以通过列名或列索引列表来读取特定列。
dtype：指定列的数据类型。您可以传递一个字典，其中键是列名或列索引，值是所需的数据类型。
转换器：指定应用于列的函数，以进行自定义解析。您可以传递一个字典，其中键是列名或列索引，值是函数。
na_values：指定要识别为 NaN 的其他字符串 (不是数字) 值。您可以传递一个字符串列表，将其作为 NaN 处理。
parse_dates：指定将哪些列解析为日期。可以传递单个列名或列索引。或者，你也可以传递一个列名或索引列表，将其解析为日期。
date_parser：指定用于解析日期的函数。您可以传递一个接受字符串并返回日期时间对象的函数。
skiprows：指定 Excel 文件开头要跳过的行数。
这些选项为使用 Pandas 读取 Excel 文件提供了灵活性，使您可以根据具体要求自定义读取过程。
步骤 2
显示 DataFrame 的内容。
print(df)PYTHON
以下是上述代码的输出结果：
使用 IronXL
第 1 步： 导入 IronXL 库并使用 WorkBook.Load() 方法来加载 Excel 文件。在加载方法参数中，可以传递有效的文件 URL、本地文件路径对象或文件名（如果文件与脚本位于同一目录）。
from ironxl import WorkBook
# Load the Excel file like object
workbook = WorkBook.Load("file.xlsx")PYTHON
第 2 步： 使用 IronXL，你可以申请多个工作表，还可以打印列标签。访问工作表和单元格，读取列中存储的数据。单元格可以是任何数据类型，如数字列或字符串列。通过使用 IntValue 属性将字符串列解析为数值，可将单元格值转换为 int，反之亦然。
# Access the first worksheet
# Loads the first sheet from list of int default worksheets
worksheet = workbook.DefaultWorkSheet
# Select a cell and return the converted value
cell_value = worksheet ["A2"].IntValue
print(cell_value)
# Read from the entire worksheet elegantly.
for cell in worksheet:
print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))PYTHON
下面是上述代码的输出结果，以适当的显示格式展示了 IronXL 的多功能性：
有关使用 Excel 文件的更多信息，请访问此处 代码示例 page.
结论
总之，熊猫和 铁XL 提供了在 Python 中读取 Excel 文件的高效方法。然而，与 Pandas 相比，IronXL 具有多项优势，尤其是在易用性、性能和专门的 Excel 处理能力方面。IronXL 直观的 API 和全面的功能使其成为需要大量 Excel 操作任务的项目的上佳选择。
此外，IronXL 不需要 Microsoft Excel 或 Excel Interop 等外部依赖项，从而简化了开发过程并增强了跨不同平台的可移植性。因此，对于寻求稳健、高效的 Excel 文件操作解决方案的 Python 开发人员来说，IronXL 是首选，与 Pandas 相比，它提供了更好的设施和增强的功能。有关 IronXL 的更多详细信息，请访问此处 文件 page.
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有关许可选项和下载免费试用版的更多信息，请访问 IronXL 网站的 许可页面.在这里，您可以找到有关许可条款的详细信息，包括商业使用和支持选项。要开始使用 IronXL 并亲身体验其优势，请从以下网址下载该库 *这里***.
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OpenpyXL Python与IronXL Python的比较
OpenpyXL Python与IronXL Python的比较
