Python este unul dintre cele mai populare limbaje de programare de gestionare și analiză a datelor. Unul dintre punctele sale forte este că poate citi date în diferite formate, cum ar fi foile de calcul JSON, CSV și Excel.
Acest articol va acoperi unele dintre cele mai utile biblioteci Python pentru tratarea datelor, în special foile de calcul Excel.
Cuprins
De ce să folosiți Python pentru gestionarea datelor?
- Python are o sintaxă intuitivă care îl face un limbaj simplu. Acest lucru face, de asemenea, mai ușor de învățat și, prin urmare, foarte popular printre programatori.
- Python este versatil deoarece poate fi folosit pentru diverse utilizări, de la Inteligență Artificială la Dezvoltare Web, Analiza Date la Dezvoltare Desktop.
- Python are o comunitate mare care creează resurse din care să le folosească și să învețe. Acest lucru face ca Python să fie fiabil, deoarece problemele sunt identificate și rezolvate mai devreme, iar dezvoltarea are loc mai rapid.
- Python are, de asemenea, un ecosistem mare de biblioteci pe care le puteți folosi pentru gestionarea datelor. Acestea includ NumPy, Pandas și altele pe care le vom acoperi în acest articol.
Acum, vom explora bibliotecile pentru gestionarea datelor în Python.
OpenPyXL
OpenPyXL este o bibliotecă Python pentru citirea fișierelor din Microsoft Excel 2010 sau o versiune ulterioară. Extensiile de fișiere acceptate includ fișiere .xlsx, .xlsm, .xltm și .xltx. Este una dintre cele mai populare biblioteci Python pentru Excel Data Management.
Biblioteca vă permite să deschideți fișiere, să creați foi, să le modificați metadatele și să citiți și să scrieți date. Acest lucru face posibilă gestionarea cu ușurință a datelor dvs. Excel din Python.
panda
panda este o bibliotecă extrem de populară pentru gestionarea, analiza și manipularea datelor în Python. Este gratuit, open-source și oferă o flexibilitate incredibilă, ușurință în utilizare și viteză.
Este capabil să citească date din diferite formate, inclusiv Excel. Biblioteca este puternică și rămâne unul dintre cele mai importante instrumente din cutia de instrumente a unui cercetător de date.
Citește și: Iată de ce Pandas este cea mai populară bibliotecă de analiză a datelor Python
xlrd
xlrd este o bibliotecă Python utilizată pe scară largă pentru citirea și formatarea registrelor de lucru Excel. Ca și celelalte biblioteci din această listă, este gratuită și open-source. Cu toate acestea, acceptă numai foi de calcul în formatul tradițional de fișier .xls. În ciuda acestui fapt, rămâne o bibliotecă populară pentru gestionarea datelor.
pyexcel
pyexcel își propune să ofere un singur API pentru lucrul cu diferite formate de fișiere Excel/foi de calcul. Acestea includ csv, ods, xls, xlsx și alte formate de fișiere.
pyexcel oferă o modalitate simplă de a importa datele din toate aceste fișiere, transformându-le în matrice și dict în memorie și invers. Biblioteca este, de asemenea, gratuită și open-source.
PyExcelerate
PyExcelerate este o bibliotecă care este folosită pentru a scrie foi de calcul rapid și eficient. Este puternic optimizat pentru viteza. PyExcelerate acceptă doar scrierea foilor de calcul. Cu toate acestea, spre deosebire de majoritatea bibliotecilor din această listă, acceptă și adăugarea de stiluri. Această bibliotecă ar fi de mare ajutor dacă ar trebui să generați rapid multe foi de calcul.
xlwings
xlwings este un pachet open-core care funcționează cu Microsoft Excel și Google Sheets. Este o soluție de automatizare a foilor de calcul care oferă o alternativă sănătoasă la macrocomenzi VBA și Power Query.
Fiind open-core înseamnă că versiunea de bază este gratuită și open-source. Cu toate acestea, există o versiune pro care oferă caracteristici suplimentare și asistență, dar este plătită. Utilizatorii xlwings includ companii precum Accenture, Nokia, Shell și Comisia Europeană.
xlSlim
xlSlim vă permite să lucrați cu foi de calcul ca și cum ar fi notebook-uri Jupyter. Cu xlSlim, puteți scrie cod în celule interactive din foile de calcul. Acest cod poate interacționa cu datele din registrul de lucru și poate efectua calcule.
xlSlim oferă, de asemenea, un editor încorporat pentru codul dvs. Python. Puteți apela funcții VBA din Python și puteți utiliza funcțiile definite în foaia de calcul așa cum ați folosi alte funcții Excel.
NumPy
NumPy este o bibliotecă de calcul numeric în Python, care este incredibil de populară pentru viteza și capacitățile sale de procesare a datelor.
Cu NumPy, puteți importa date din fișiere CSV în matrice NumPy. Odată ce ați făcut acest lucru, puteți efectua gestionarea datelor cât doriți din confortul programului dumneavoastră Python. De asemenea, este posibil să scrieți înapoi datele în fișiere CSV.
Pycel
Pycel compilează registrele de lucru Excel într-un grafic Python care poate fi executat în afara Excel. Acest lucru îl face util pentru efectuarea de calcule complexe în afara Excel – de exemplu, în Python pe un server Linux.
Graficul de calcul generat conține noduri pentru toate celulele din registrul de lucru și relațiile acestora. Aceste relații și dependențe pot fi apoi utilizate pentru a calcula dinamic toate valorile atunci când valoarea unei celule se modifică.
formule
formulele este un alt interpret pentru registrele de lucru Excel. Pachetul open-source Python citește registrele de lucru Excel, analizează formulele Excel și le compilează în Python. Acest Python poate face calcule mai rapide pe diferite computere fără a instala un server COM Excel.
PyXLL
PyXLL oferă o interfață de utilizare front-end pentru utilizarea Python în Excel. Cu acest pachet, puteți scrie cod Python care interacționează cu datele din foile de calcul. În plus, puteți defini funcții pe care le puteți utiliza în celulele foii de calcul.
În esență, funcționează ca un substitut pentru VBA. Avantajul VBS este că vă permite să utilizați întregul ecosistem Python și diferitele biblioteci pe care le oferă în Microsoft Excel.
Cuvinte finale
Acest articol a trecut în revistă diferitele biblioteci Python utilizate pentru gestionarea datelor în foile de calcul Excel. Aceste biblioteci vă permit să ingerați și să utilizați date într-unul dintre cele mai comune formate de reprezentare a datelor, foile de calcul Excel.
Cu aceste biblioteci, puteți efectua sarcini mai complicate și puteți utiliza ecosistemul bogat Python pentru a vă gestiona datele.
Apoi, vedeți cum să creați un Pandas DataFrame.