Python визнана однією з провідних мов програмування, особливо в контексті обробки та аналізу даних. Її значна перевага полягає в здатності зчитувати інформацію з різноманітних форматів, включаючи JSON, CSV та електронні таблиці Excel.
У цій публікації ми розглянемо деякі з найбільш корисних Python-бібліотек, призначених для роботи з даними, зокрема з файлами Excel.
Чому Python є ефективним для управління даними?
- Python відрізняється інтуїтивно зрозумілим синтаксисом, що робить її легкою для вивчення та використання, і, як наслідок, популярною серед розробників.
- Python є універсальною мовою, придатна для різноманітних завдань, від штучного інтелекту до веб-розробки, аналізу даних і створення настільних додатків.
- Велика спільнота користувачів Python сприяє постійному створенню ресурсів для навчання та використання, що забезпечує надійність, швидке виправлення помилок і прискорений розвиток.
- Python пропонує велику кількість бібліотек для обробки даних, таких як NumPy та Pandas, які будуть розглянуті в цій статті.
Далі ми детальніше ознайомимося з бібліотеками Python, призначеними для роботи з даними.
OpenPyXL
OpenPyXL є Python-бібліотекою, розробленою для зчитування файлів Microsoft Excel, починаючи з версії 2010. Вона підтримує такі розширення, як .xlsx, .xlsm, .xltm та .xltx. Це одна з найпопулярніших бібліотек для роботи з Excel в Python.
Ця бібліотека надає можливості відкривати файли, створювати нові аркуші, змінювати їх метадані, а також читати та записувати дані. Вона спрощує процес управління даними Excel за допомогою Python.
Pandas
Pandas – це надзвичайно популярна бібліотека Python для обробки, аналізу та маніпулювання даними. Вона є безкоштовною, з відкритим вихідним кодом і відрізняється гнучкістю, простотою використання та високою швидкістю.
Pandas здатна зчитувати дані з різних форматів, включно з Excel. Ця потужна бібліотека залишається одним з найважливіших інструментів в арсеналі фахівця з обробки даних.
Прочитайте також: Чому Pandas є найпопулярнішою бібліотекою для аналізу даних Python
xlrd
xlrd – це широко використовувана бібліотека Python для читання та форматування файлів Excel. Як і інші бібліотеки цього списку, вона є безкоштовною та з відкритим кодом. Проте вона підтримує лише електронні таблиці у старому форматі .xls. Незважаючи на це, вона залишається популярною бібліотекою для управління даними.
pyexcel
Основна мета pyexcel – надати універсальний API для роботи з різними форматами файлів Excel/електронних таблиць, такими як CSV, ODS, XLS, XLSX та інші.
pyexcel забезпечує простий спосіб імпорту даних з цих форматів, конвертуючи їх в масиви та словники в пам’яті, і навпаки. Бібліотека також є безкоштовною та має відкритий вихідний код.
PyExcelerate
PyExcelerate – це бібліотека, призначена для швидкого та ефективного створення електронних таблиць. Вона спеціально оптимізована для досягнення максимальної швидкості. PyExcelerate підтримує тільки створення електронних таблиць, але, на відміну від багатьох інших бібліотек цього списку, надає можливості для додавання стилів. Ця бібліотека буде особливо корисною, коли потрібно швидко створити велику кількість електронних таблиць.
xlwings
xlwings – це пакет з відкритим ядром, призначений для роботи з Microsoft Excel та Google Sheets. Це рішення для автоматизації електронних таблиць, що пропонує ефективну альтернативу макросам VBA та Power Query.
Основна версія xlwings є безкоштовною та з відкритим кодом. Проте існує професійна версія, яка пропонує додаткові функції та підтримку, але є платною. Серед користувачів xlwings такі компанії, як Accenture, Nokia, Shell та Європейська комісія.
xlSlim
xlSlim дозволяє взаємодіяти з електронними таблицями, як з блокнотами Jupyter. З xlSlim ви можете писати код в інтерактивних комірках електронних таблиць, який може взаємодіяти з даними та виконувати обчислення.
xlSlim також має вбудований редактор для Python-коду. Ви можете викликати функції VBA з Python та використовувати функції, визначені в електронній таблиці, так само, як інші функції Excel.
NumPy
NumPy – це бібліотека для числових обчислень в Python, яка цінується за свою швидкість та можливості обробки даних.
За допомогою NumPy можна імпортувати дані з CSV-файлів у NumPy-масиви. Після цього можна виконувати різноманітні операції з даними без виходу з програми Python, а також записувати оброблені дані назад у CSV-файли.
Pycel
Pycel перетворює ваші файли Excel у Python-графіки, які можна виконувати поза межами Excel. Це робить її корисною для виконання складних обчислень поза Excel – наприклад, в Python на Linux-сервері.
Створений обчислювальний графік містить вузли для всіх комірок у файлі Excel та їхні зв’язки. Ці зв’язки та залежності використовуються для динамічного обчислення всіх значень, коли змінюється значення однієї з комірок.
formulas
formulas – це ще один інтерпретатор файлів Excel. Цей Python-пакет з відкритим кодом зчитує файли Excel, аналізує формули та компілює їх у Python. Це дозволяє виконувати швидші обчислення на різних комп’ютерах без необхідності встановлення COM-сервера Excel.
PyXLL
PyXLL надає зовнішній інтерфейс користувача для використання Python в Excel. За допомогою цього пакета можна писати Python-код, який взаємодіє з даними в електронних таблицях, а також створювати функції, доступні для використання в комірках.
По суті, він є заміною VBA. Його перевага полягає у можливості використання всієї екосистеми Python та різноманітних бібліотек у Microsoft Excel.
Підсумкові зауваження
У цій статті було розглянуто різноманітні Python-бібліотеки для роботи з даними в електронних таблицях Excel. Ці бібліотеки дозволяють отримувати та використовувати дані в одному з найпоширеніших форматів – електронних таблицях Excel.
За допомогою цих бібліотек ви можете виконувати складніші операції та використовувати можливості Python для управління даними.
Далі ознайомтесь з інформацією про створення Pandas DataFrame.