Python є однією з найпопулярніших мов програмування для керування даними та аналізу. Одна з його основних сильних сторін полягає в тому, що він може читати дані в різних форматах, таких як JSON, CSV і електронні таблиці Excel.
У цій статті буде розглянуто деякі з найкорисніших бібліотек Python для роботи з даними, особливо електронними таблицями Excel.
Навіщо використовувати Python для керування даними?
- Python має інтуїтивно зрозумілий синтаксис, що робить його простою мовою. Це також робить його легшим для вивчення і, як наслідок, дуже популярним серед програмістів.
- Python є універсальним, тому що його можна використовувати для різних цілей, від штучного інтелекту до веб-розробки, аналізу даних до розробки настільних комп’ютерів.
- Python має велику спільноту, яка створює ресурси для використання та навчання. Це робить Python надійним, оскільки проблеми виявляються та виправляються швидше, а розробка відбувається швидше.
- Python також має велику екосистему бібліотек, які можна використовувати для керування даними. До них належать NumPy, Pandas та інші, про які ми розповімо в цій статті.
Тепер ми дослідимо бібліотеки для керування даними в Python.
OpenPyXL
OpenPyXL — це бібліотека Python для читання файлів із Microsoft Excel 2010 або новішої версії. Підтримувані розширення файлів включають файли .xlsx, .xlsm, .xltm і .xltx. Це одна з найпопулярніших бібліотек Python для керування даними Excel.
Бібліотека дозволяє відкривати файли, створювати аркуші, змінювати їхні метадані, а також читати та записувати дані. Це дає змогу легко керувати даними Excel із Python.
панди
pandas — це надзвичайно популярна бібліотека для керування даними, аналізу та маніпулювання ними в Python. Він безкоштовний, із відкритим кодом і пропонує неймовірну гнучкість, легкість у використанні та швидкість.
Він здатний зчитувати дані з різних форматів, включаючи Excel. Бібліотека є потужною та залишається одним із найважливіших інструментів у наборі інструментів спеціаліста з обробки даних.
Читайте також: Ось чому Pandas є найпопулярнішою бібліотекою аналізу даних Python
xlrd
xlrd — це бібліотека Python, яка широко використовується для читання та форматування робочих книг Excel. Як і інші бібліотеки в цьому списку, вона безкоштовна та має відкритий код. Однак він підтримує лише електронні таблиці у традиційному форматі файлів .xls. Незважаючи на це, вона залишається популярною бібліотекою для керування даними.
pyexcel
pyexcel має на меті надати єдиний API для роботи з різними форматами файлів Excel/електронних таблиць. До них належать файли форматів csv, ods, xls, xlsx та інші.
pyexcel забезпечує простий спосіб імпорту даних з усіх цих файлів, перетворюючи їх на масиви та dicts у пам’яті та навпаки. Бібліотека також є безкоштовною та має відкритий код.
PyExcelerate
PyExcelerate — це бібліотека, яка використовується для швидкого та ефективного створення електронних таблиць. Він сильно оптимізований для швидкості. PyExcelerate підтримує лише створення електронних таблиць. Однак, на відміну від більшості бібліотек цього списку, він також підтримує додавання стилів. Ця бібліотека була б найбільш корисною, якщо вам потрібно було швидко створити багато електронних таблиць.
xlwings
xlwings — пакет з відкритим ядром, який працює з Microsoft Excel і Google Таблицями. Це рішення для автоматизації електронних таблиць, яке пропонує здорову альтернативу макросам VBA та Power Query.
Відкрите ядро означає, що основна версія є безкоштовною та має відкритий код. Однак є професійна версія, яка пропонує додаткові функції та підтримку, але є платною. Користувачами xlwings є такі компанії, як Accenture, Nokia, Shell та Європейська комісія.
xlSlim
xlSlim дає змогу працювати з електронними таблицями так, ніби це блокноти Jupyter. За допомогою xlSlim ви можете писати код в інтерактивних клітинках ваших електронних таблиць. Цей код може взаємодіяти з даними у вашій робочій книзі та виконувати обчислення.
xlSlim також надає вбудований редактор для вашого коду Python. Ви можете викликати функції VBA зі свого Python і використовувати функції, визначені в електронній таблиці, так само, як і інші функції Excel.
NumPy
NumPy — це бібліотека числових обчислень на Python, яка неймовірно популярна завдяки своїй швидкості та можливостям обробки даних.
За допомогою NumPy ви можете імпортувати дані з файлів CSV в масиви NumPy. Після того, як це буде зроблено, ви можете виконувати стільки даних, скільки забажаєте, не виходячи з програми Python. Також можна записати дані назад у файли CSV.
Pycel
Pycel компілює ваші книги Excel у графік Python, який можна виконувати за межами Excel. Це робить його корисним для виконання складних обчислень за межами Excel – наприклад, у Python на сервері Linux.
Створений обчислювальний графік містить вузли для всіх комірок у робочій книзі та їхні зв’язки. Потім ці зв’язки та залежності можна використовувати для динамічного обчислення всіх значень, коли значення однієї клітинки змінюється.
формули
formulas — ще один інтерпретатор ваших робочих книг Excel. Пакет Python із відкритим кодом читає ваші книги Excel, аналізує ваші формули Excel і компілює їх у Python. Цей Python може виконувати швидші обчислення на різних комп’ютерах без встановлення COM-сервера Excel.
PyXLL
PyXLL надає зовнішній інтерфейс користувача для використання Python в Excel. За допомогою цього пакета ви можете написати код Python, який взаємодіє з даними у ваших електронних таблицях. Крім того, ви можете визначити функції, які можна використовувати в клітинках електронної таблиці.
По суті, він функціонує як замінник VBA. Перевага VBS полягає в тому, що він дає змогу використовувати всю екосистему Python і різні бібліотеки, які вона пропонує, у вашому Microsoft Excel.
Заключні слова
У цій статті розглянуто різні бібліотеки Python, які використовуються для керування даними в електронних таблицях Excel. Ці бібліотеки дозволяють отримувати та використовувати дані в одному з найпоширеніших форматів представлення даних, електронних таблицях Excel.
За допомогою цих бібліотек ви можете виконувати складніші завдання та використовувати багату екосистему Python для керування даними.
Далі перевірте, як створити Pandas DataFrame.