Python er et av de mest populære programmeringsspråkene for databehandling og analyse. En av kjernestyrkene er at den kan lese data i forskjellige formater, for eksempel JSON-, CSV- og Excel-regneark.
Denne artikkelen vil dekke noen av de mest nyttige Python-bibliotekene for å håndtere data, spesielt Excel-regneark.
Innholdsfortegnelse
Hvorfor bruke Python for databehandling?
- Python har en intuitiv syntaks som gjør det til et enkelt språk. Dette gjør det også lettere å lære og som et resultat veldig populært blant programmerere.
- Python er allsidig fordi den kan brukes til ulike bruksområder, fra kunstig intelligens til webutvikling, dataanalyse til skrivebordsutvikling.
- Python har et stort fellesskap som skaper ressurser å bruke og lære av. Dette gjør Python pålitelig ettersom problemer blir identifisert og fikset raskere, og utviklingen skjer raskere.
- Python har også et stort økosystem av biblioteker som du kan bruke til databehandling. Disse inkluderer NumPy, Pandas og andre vi vil dekke i denne artikkelen.
Nå skal vi utforske bibliotekene for databehandling i Python.
OpenPyXL
OpenPyXL er et Python-bibliotek for å lese filer fra Microsoft Excel 2010 eller nyere. Støttede filutvidelser inkluderer .xlsx-, .xlsm-, .xltm- og .xltx-filer. Det er et av Pythons mest populære biblioteker for Excel Data Management.
Biblioteket lar deg åpne filer, lage ark, endre deres metadata og lese og skrive data. Dette gjør det mulig å administrere Excel-dataene dine fra Python enkelt.
pandaer
pandas er et uhyre populært bibliotek for databehandling, analyse og manipulering i Python. Det er gratis, åpen kildekode og tilbyr utrolig fleksibilitet, brukervennlighet og hastighet.
Den er i stand til å lese data fra forskjellige formater, inkludert Excel. Biblioteket er kraftig og er fortsatt et av de viktigste verktøyene i en dataforskers verktøykasse.
Les også: Her er hvorfor Pandas er det mest populære Python-dataanalysebiblioteket
xlrd
xlrd er et Python-bibliotek som er mye brukt til å lese og formatere Excel-arbeidsbøker. Som de andre bibliotekene på denne listen, er den gratis og åpen kildekode. Den støtter imidlertid bare regneark i det tradisjonelle .xls-filformatet. Til tross for dette er det fortsatt et populært bibliotek for databehandling.
pyexcel
pyexcel har som mål å tilby et enkelt API for å jobbe med forskjellige Excel-/regnearkfilformater. Disse inkluderer csv, ods, xls, xlsx og andre filformater.
pyexcel gir en enkel måte å importere data fra alle disse filene på, konvertere dem til arrays og dicts i minnet og omvendt. Biblioteket er også gratis og åpen kildekode.
PyExcelerate
PyExcelerate er et bibliotek som brukes til å skrive regneark raskt og effektivt. Den er sterkt optimalisert for hastighet. PyExcelerate støtter bare skriving av regneark. Men i motsetning til de fleste biblioteker på denne listen, støtter den også å legge til stiler. Dette biblioteket ville vært mest nyttig hvis du måtte generere mange regneark raskt.
xlwings
xlwings er en åpen kjernepakke som fungerer med Microsoft Excel-annonser i Google Sheets. Det er en automatiseringsløsning for regneark som tilbyr et sunt alternativ til VBA-makroer og Power Query.
Å være åpen kjerne betyr at kjerneversjonen er gratis og åpen kildekode. Imidlertid er det en pro-versjon som tilbyr tilleggsfunksjoner og støtte, men som er betalt. xlwings-brukere inkluderer selskaper som Accenture, Nokia, Shell og EU-kommisjonen.
xlSlank
xlSlim lar deg jobbe med regneark som om de var Jupyter-notatbøker. Med xlSlim kan du skrive kode i interaktive celler i regnearkene dine. Denne koden kan samhandle med data i arbeidsboken og utføre beregninger.
xlSlim har også en innebygd editor for Python-koden din. Du kan kalle opp VBA-funksjoner fra Python og bruke funksjoner definert i regnearket ditt som du ville brukt andre Excel-funksjoner.
NumPy
NumPy er et numerisk beregningsbibliotek i Python som er utrolig populært for sin hastighet og databehandlingsevne.
Med NumPy kan du importere data fra CSV-filer til NumPy-matriser. Når det er gjort, kan du utføre så mye databehandling du vil fra komforten til ditt Python-program. Det er også mulig å skrive dataene tilbake til CSV-filer.
Pycel
Pycel kompilerer Excel-arbeidsbøkene dine til en Python-graf som kan kjøres utenfor Excel. Dette gjør det nyttig for å utføre komplekse beregninger utenfor Excel – for eksempel i Python på en Linux-server.
Beregningsgrafen som genereres inneholder noder for alle cellene i arbeidsboken og deres relasjoner. Disse relasjonene og avhengighetene kan deretter brukes til dynamisk å beregne alle verdier når verdien til én celle endres.
formler
formler er en annen tolk for Excel-arbeidsbøkene dine. Python-pakken med åpen kildekode leser Excel-arbeidsbøkene dine, analyserer Excel-formlene og kompilerer dem til Python. Denne Python kan gjøre raskere beregninger på forskjellige datamaskiner uten å installere en Excel COM-server.
PyXLL
PyXLL gir et grensesnitt for bruk av Python i Excel. Med denne pakken kan du skrive Python-kode som samhandler med dataene i regnearkene dine. I tillegg kan du definere funksjoner som du kan bruke i regnearkcellene dine.
I hovedsak fungerer den som en erstatning for VBA. Fordelen med VBS er at den lar deg utnytte hele Python-økosystemet og de forskjellige bibliotekene det tilbyr i Microsoft Excel.
Siste ord
Denne artikkelen gjennomgikk de forskjellige Python-bibliotekene som brukes til databehandling i Excel-regneark. Disse bibliotekene lar deg innta og bruke data i et av de vanligste datarepresentasjonsformatene, Excel-regneark.
Med disse bibliotekene kan du utføre mer kompliserte oppgaver og bruke Pythons rike økosystem til å administrere dataene dine.
Deretter kan du sjekke ut hvordan du lager en Pandas DataFrame.