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使用 IRONXL FOR PYTHON
如何在Python中编辑Excel文件
发布 2024年六月6日
Excel 文件普遍用于数据管理和分析任务。然而，手动编辑大型 Excel 文件既费时又容易出错。 Python 提供功能强大的库和工具，可自动执行 Excel 电子表格编辑任务，使编辑过程更高效、更可靠。
如何用 Python 编辑 Excel 文件
1.安装 IronXL 库，以便在 Python 中操作 Excel 文件。
2.使用 IronXL 加载 Excel 工作簿。
3.在工作簿中指定所需的电子表格。
4.使用 IronXL 将数据写入特定单元格值，方便修改和更新。
在本教程中，我们将探讨如何使用 Python 编辑 Excel 文件。我们将使用 IronXL 该库用于读取、编写和操作 Excel 文件，并通过实际示例来说明每个概念。Excel 文件可以包含按行和列组织的结构化数据，以及格式、公式和其他功能。IronXL 提供了以编程方式读取、写入和修改 Excel 文件的方法，使用户能够高效地执行各种数据处理任务。在进一步了解之前，让我们先来了解一下什么是 IronXL。
什么是 IronXL？
IronXL 是一个功能强大的库，用于在 Python 应用程序中处理 Excel 文件。它为开发人员提供了便捷的 方法 用于读取 Excel 文件、编辑和 操纵 Excel 文件数据，并简化数据管理任务。开发人员可以从 XLS、XLSX、CSV 和 TSV 文件等各种文件格式中轻松导入数据，并处理电子表格。
IronXL 提供多种功能，便于高效处理 Excel 文件。 编辑.开发人员可将工作表导出为多种格式，包括 XLS 文件、XLSX、CSV 文件、TSV 文件和 JSON，从而实现不同系统间的无缝数据交换。此外，IronXL 还支持使用密码对 XLSX、XLSM 和 XLTX 文件进行加密和解密，确保数据安全。IronXL 通过提供重新计算 Excel 文件的功能，确保数据处理的准确性。 公式 每次编辑工作表时都会出现这种情况。此外，开发人员还可以通过使用范围设置、排序范围、列和行来操作 Excel 文件，以及 造型 IronXL 可为单元格提供可定制的字体、大小、背景图案、边框、对齐方式和数字格式。IronXL 使开发人员能够高效地管理 Excel 数据，提高 Python 应用程序的生产力和灵活性。
打开或创建新项目
根据需要在集成开发环境中创建新项目或打开现有项目。我们将在 MS Visual Studio 2022 中创建一个新项目。您可以使用任何集成开发环境。每个集成开发环境中的代码都将保持不变。
安装 IronXL 库
我们需要安装用于处理 Excel 文件的 IronXL 库。您可以使用 Python 软件包管理器 pip 安装它们：
pip install IronXLPYTHON
该命令将安装 IronXL 库，稍后将在用 Python 处理 Excel 文件的教程中使用。
加载 Excel 工作簿
第一步是在项目中加载 Excel 文件工作簿。我们将加载以下示例 Excel 文件。本教程中讨论的所有示例都将使用同一个 Excel。
以下代码将在我们的项目中加载 Excel 文件。
from ironxl import *
License.LicenseKey = "IRONSUITE.TEST.TUTORIAL.COM.12345-ABC-XYZ-XYZ-XYZ-ABC-ABC-QWERTY-XYZ-ABC-DEPLOYMENT.TRIAL-123V.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024";
workbook = WorkBook.Load("test_excel.xlsx")PYTHON
上面的代码片段演示了如何使用 IronXL Python 库将名为 "test_excel.xlsx "的 Excel 文件加载到工作簿对象中。首先，设置 IronXL 许可证密钥以进行身份验证。然后，从 IronXL 导入所需的模块。最后，使用 WorkBook.Load 加载 Excel 文件。() 方法，允许开发人员使用 IronXL 的功能访问和操作工作簿中的数据。
选择 Excel 电子表格
下一步是在 Python 中选择 Excel 电子表格。一个文件中可能有多个 Excel 工作表，因此我们需要指定活动工作表。
# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]PYTHON
上述代码行选择了工作簿对象中位于索引 0 的工作表，使开发人员能够有效地操作 Excel 电子表格。通过指定索引，可以访问 Excel 文件中的特定 Excel 工作表，以便进一步分析或修改。
使用 Python 编写 Excel 文件
现在，让我们在数据集中添加新行，将数据写入 Excel 文件。下面的代码将完成这一操作：
// Python edit Excel file
worksheet["A11"].IntValue = 10
worksheet["B11"].Value = 'Kate'
worksheet["C11"].Value = 'Brown'
worksheet["D11"].Value = 'Female'
worksheet["E11"].Value = 'Indonesia'
worksheet["F11"].IntValue = 26
worksheet["G11"].Value = '16/10/2024'
worksheet["H11"].IntValue = 6548
workbook.Save()PYTHON
上述代码通过在特定单元格中插入数据来修改现有 Excel 文件。它为第 11 行 A 列至 H 列的单元格分配单元格值，并在现有电子表格中追加数据。完成这些修改后，保存工作簿，确保修改内容被持久保存。此功能可实现 Excel 文件的自动编辑，方便数据录入、更新或添加新记录等任务。
在 Excel 文件中使用公式
下一步，我们将使用 IronXL 直接在 Excel 文件中计算客户的平均年龄。通过利用 公式通过 Excel，我们可以高效地计算综合统计数据，增强数据分析能力。我们可以简化执行复杂计算的过程，使用户能够毫不费力地从 Excel 数据中获得有价值的见解。让我们深入计算 Excel 文件中的客户平均年龄。
#Apply average value of all numeric cells within the range
avgAge = worksheet["F2:F11"].Avg();
print(f"Average Age is: {avgAge}")PYTHON
上述代码计算 Excel 工作表中指定范围 "F2:F11 "内数字单元格的平均值。IronXL 的功能可直接在 Excel 文件中无缝计算统计指标，从而增强数据分析工作流程。只需调用 Avg() IronXL 可以有效地计算出客户的平均年龄，证明了其在 Excel 文档中简化复杂计算的能力。
结论
总之，本教程全面介绍了如何使用 Python 和 IronXL 库编辑 Excel 文件。利用 IronXL 的强大功能，开发人员可以无缝操作 Excel 文件中的数据，从而简化数据管理任务。IronXL 能够以编程方式读取、写入和修改 Excel 数据，使用户能够高效地分析数据，并从 XLSX 文件中获得有价值的见解。此外，IronXL 支持复杂的计算和公式，可在 Excel 中进行高级数据分析，提高数据处理工作流程的效率和准确性。
此外，IronXL 还提供 免费试用通过 IronXL，开发人员可以释放 IronXL 的全部潜能，自信而高效地处理数据。无论是分析数据、操作 XLSX 文件，还是执行复杂的计算，IronXL 都能为 Excel 文件编辑任务提供多功能解决方案，增强 Python 应用程序在数据管理方面的能力。
