在 Python 中读取 Excel 文件无需 Pandas（无需互操作）

介绍

阅读微软Excel中的文件Python是各种数据相关任务的重要技能，已成为数据科学、数据分析、商业智能和自动化等领域的标准实践。 由于其用户友好的界面和丰富的功能，Excel 是用于存储和组织数据的最常用工具之一。 处理微软Excel, pandas 是首先想到的库，但还有其他强大的库，例如IronXL提供性能和速度。

IronXLfor Python 是一个强大的库，专为处理 Excel 文件而设计。 它使开发人员能够无缝地创建、读取、分析数据和操作Excel电子表格。 使用IronXL的主要优势包括易于使用、强大的功能，以及无需在服务器上安装Microsoft Excel。

如何使用IronXL在Python中不借助Pandas读取Excel文件。

步骤 1：导入IronXL库。

步骤 2：添加许可证密钥。

步骤 3：加载 Excel 文件。

步骤4：使用IronXL读取Excel文件。

介绍IronXL

IronXL提供强大的Excel文件处理功能，包括支持多个工作表、单元格格式化、读取和写入不同的文件格式。(例如 .xlsx 和 .xls)以及处理大型数据集，使其成为数据处理任务的多功能工具。

IronXL Python库的主要功能

1. 简单处理Excel文件：IronXL简化了阅读编写和编辑Python中的Excel文件。 使用IronXL，您可以操作Excel文件并保存它们轻松。 它还支持CSV文件、XLS文件。

2. 多表支持：IronXL 可以轻松地在单个 Excel 工作簿中的多个工作表之间读取和写入数据。 这在处理包含不同类型数据或跨多个工作表的报表的Excel文件时非常理想。

   3. 读取和写入数据：

      • 读取数据: IronXL 允许您访问 Excel 文件中的单个单元格或整行和整列。它支持读取所有类型单元格的值，包括文本、数字和日期。
   • 写入数据：该库支持写入Excel文件，无论您是需要更新现有单元格还是向文件中添加新数据。它还支持CSV格式，无需导入CSV、XLSX文件。

3. 单元格格式化：IronXL 提供格式化 Excel 单元格的功能。 您可以在Python脚本中直接设置文本颜色、字体大小、边框和其他视觉样式。 这对于创建具有特定格式的报告或需要突出显示某些数据点时非常有用。

4. 与各种 Excel 格式的兼容性：IronXL可以处理多种 Excel 文件格式，包括 .xlsx 文件格式、.xls 文件格式和 .csv 文件格式。 这使其成为与从各种系统共享或导出的Excel文件交互时的多功能选择。

5. 支持大文件：IronXL 优化用于处理大尺寸的 Excel 文件，这些文件包含许多行和列，使其适合涉及大规模数据集的数据分析任务。

6. 跨平台：虽然IronXL基于.NET技术构建，跨平台，可以通过Python在Windows、macOS和Linux上使用。

步骤 1：导入IronXL库

导入IronXL使用 Python 包管理器读取 Excel 电子表格数据

pip install ironxl

pip install ironxl

'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'pip install ironxl

下一步是从IronXL导入必要的库：

from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet

from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet

步骤 2：添加许可证密钥

IronXL需要一个许可证密钥，请从获取您的免费许可证这里并将许可证放在代码顶部。

License.LicenseKey = "Your Key"

License.LicenseKey = "Your Key"

步骤 3：加载 Excel 文件

使用 WorkBook.Load 加载 Excel 文件()功能。 该方法返回一个Workbook对象，代表整个Excel文件。

workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx')

workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx')

步骤 4：使用 IronXL 读取 Excel 文件

现在，使用工作簿对象读取工作表，然后读取工作表中的数据。

for sheet in workbook.WorkSheets:
    print(f"Sheet Name: {sheet.Name}")
    for row in sheet.Rows:
        print([cell.Value for cell in row]) # excel data

for sheet in workbook.WorkSheets:
    print(f"Sheet Name: {sheet.Name}")
    for row in sheet.Rows:
        print([cell.Value for cell in row]) # excel data

完整代码

输入Excel文件

from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet
License.LicenseKey = "Your Key"
# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx')
# Read Multiple Sheets
for sheet in workbook.WorkSheets:
    print(f"Sheet Name: {sheet.Name}")
    for row in sheet.Rows:
        print([cell.Value for cell in row])

from ironxl import License, WorkBook, WorkSheet
License.LicenseKey = "Your Key"
# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load('sample.xlsx')
# Read Multiple Sheets
for sheet in workbook.WorkSheets:
    print(f"Sheet Name: {sheet.Name}")
    for row in sheet.Rows:
        print([cell.Value for cell in row])

代码解释

提供的代码演示了如何使用IronXL从具有多个工作表的Excel文件中读取数据。 以下是代码逐步解释：

1. 许可证密钥设置

代码的第一行通过使用 License.LicenseKey 属性指定许可密钥来设置 IronXL 许可。 这对于激活IronXL库并确保其可以不受限制地使用是必需的。

2. 加载 Excel 工作簿

第二行使用 WorkBook.Load()加载Excel文件的方法(sample.xlsx)转换为 WorkBook 对象。 该对象代表整个工作簿(即，Excel文件)并包含文件中的所有工作表和数据。

3. 遍历工作表

然后代码开始循环遍历工作簿中的工作表。 WorkBook.WorkSheets 属性可访问加载的工作簿中的所有工作表。 对于每个工作表，它使用工作表名称打印工作表的名称。 这对于识别正在处理的工作表特别有用，尤其是在处理多个工作表时。

4. 读取和打印每个工作表的数据

在每个工作表中，代码使用 sheet.Rows 循环遍历每一行。 每一行是该特定行中单元格的集合。 然后代码使用cell.Value提取行中每个单元格的值，并将其作为列表打印每一行的值。

输出

IronXL 许可证（可试用）

IronXL在代码中依赖有效的许可证密钥。 用户可以很容易地从许可证页面. 要使用许可证，请在使用 IronXL 库之前，将许可证如下放在代码中的某处。

ironxl.License.LicenseKey = "Your License Key"

ironxl.License.LicenseKey = "Your License Key"

结论

IronXL是处理Excel文件时pandas模块的最佳替代方案。 它提供了一种强大而简便的方法，可以在 Python 中处理 Excel 文件，而无需导入 pandas。 它支持多种Excel格式，使其成为寻求自动化数据处理和报告任务的开发人员的优秀选择。 寻找pandas替代方案的开发人员可以轻松开始使用IronXL完全支持读取、写入和操作 Excel 表格。