Как открыть файл Excel в Python: шаг за шагом

Работа с файлами Excel является обычной задачей в повседневной жизни многих профессионалов, некоторые из нас любят это, а другие ненавидят. Однако Python предоставляет несколько библиотек, которые упрощают, упрощают и делают этот процесс более эффективным.

И библиотека Pandas, и openpyxl позволяют пользователям открывать файл Excel в Python. Pandas имеет встроенный метод, упрощающий работу, в то время как openpyxl отлично подходит, когда вам нужно больше контролировать структуру и форматирование файла.

В этой статье мы рассмотрим различные методы открытия и работы с электронными таблицами в Python с использованием этих библиотек. Обладая этими знаниями, вы сможете эффективно обрабатывать и анализировать данные Excel, используя мощные инструменты обширной экосистемы Python!

Оглавление

• Каковы предпосылки?
• Как установить необходимые библиотеки
• 2 способа открыть файл Excel в Python
  • 1.Использование панд
  • 2. Использование openpyxl
• Как читать данные Excel в Python?
  • Прочитать конкретный лист
  • Чтение значений ячеек
• Как манипулировать данными Excel
  • Обновить значения ячеек
  • Добавление и удаление строк и столбцов
• Как сохранить файл Excel в Python
• Время подводить итоги

Каковы предпосылки?

Прежде чем погрузиться в процесс открытия файла Excel в Python, необходимо выполнить несколько предварительных условий. Прежде всего, вы должны иметь базовое представление о программировании на Python, включая переменные, функции и импорт библиотек.

Это поможет вам легко понять примеры кода, представленные в статье, и работать с ними.

Помимо базовых знаний Python, также важна установка необходимых библиотек. Для работы с файлами Excel доступно несколько библиотек Python, в том числе:

• pandas: мощная библиотека для работы с данными.

• openpyxl: популярная библиотека для чтения и записи файлов Excel.

• xlrd: библиотека для чтения данных и форматирования информации из файлов Excel.

• xlwt: библиотека для записи данных и форматирования информации в файлы Excel.

• xlutils: набор инструментов для работы с книгами Excel, включая чтение, запись и изменение данных.

Чтобы установить любую из вышеперечисленных библиотек с помощью pip, откройте командную строку или терминал и введите следующую команду, заменив « имя_библиотеки» на нужную библиотеку:

pip install 

Еще одним важным условием является наличие электронной таблицы Excel для работы. Вы должны подготовить рабочую книгу Excel, содержащую данные, которыми вы хотите манипулировать с помощью Python.

Образцы книг можно загрузить с сайта Microsoft и других учебных сайтов.

Хотя файл может иметь несколько листов и различное форматирование, рекомендуется начать с простого набора данных для начального процесса обучения. Вы сможете работать со сложными электронными таблицами, как только приобретете опыт и понимание используемых библиотек.

Как установить необходимые библиотеки

Для работы с электронными таблицами Excel в Python необходимо установить соответствующие библиотеки. Для этой цели доступно несколько библиотек, но две самые популярные из них — openPyXL и xlrd .

OpenPyXL — это библиотека Python, которая позволяет читать и записывать файлы Excel (в частности, файлы xltm, xlsm, xltx и xlsx). Он не требует установки Microsoft Excel и работает на всех платформах. Чтобы установить OpenPyXL с помощью pip, выполните в терминале следующую команду:

pip install openpyxl

С другой стороны, xlrd — еще одна широко используемая библиотека для чтения данных и форматирования информации из файлов Excel. Он специально поддерживает форматы файлов xls и xlsx.

Чтобы установить xlrd с помощью pip, выполните в терминале следующую команду:

pip install xlrd

После того, как нужная библиотека установлена, можно приступить к чтению или записи файлов Excel в Python. Каждая библиотека имеет свои уникальные функции и синтаксис, поэтому важно выбрать ту, которая лучше всего соответствует вашим требованиям.

2 способа открыть файл Excel в Python

В этом разделе мы обсудим два популярных метода открытия электронной таблицы Excel. Мы изучим, как вы можете сделать это с библиотеками Pandas и Openpyxl.

1.Использование панд

Pandas — это мощная библиотека анализа данных на Python, которая предоставляет удобные функции для чтения, записи и обработки данных из различных форматов, включая форматы файлов Excel и CSV.

Вы можете проверить его возможности в этом видео о том, как передискретизировать данные временных рядов с помощью Pandas для улучшения анализа:

Чтобы открыть электронную таблицу Excel с помощью Pandas, следуйте приведенным ниже инструкциям:

1. Сначала установите библиотеку Pandas, если вы еще этого не сделали. Вы можете установить его с помощью pip:

   pip install pandas

   

2. Затем импортируйте Pandas в свой скрипт Python и используйте функцию read_excel() для загрузки файла:

   #Read excel spreadsheets with pandas
   import pandas as pd
   
   file_name = "path/to/your/file.xlsx"  # Replace with your file path
   sheet = "Sheet1"  # Specify the sheet name or number
   df = pd.read_excel(io=file_name, sheet_name=sheet)
   
   print(df.head(5))  # Print first 5 rows of the dataframe

3. Это прочитает указанный лист Excel в Pandas DataFrame, которым затем можно будет легко манипулировать с помощью различных встроенных функций.

Примечание. Если вы не укажете имя листа, библиотека pandas импортирует все листы и сохранит их в словаре. Вы можете получить доступ к этим листам, используя имя листа в качестве ключа.

Например, если вы хотите получить лист с именем « month_report », вы можете использовать следующий код:

print(df['monthly_report'])

2. Использование openpyxl

Openpyxl — еще одна популярная библиотека Python для работы с файлами Excel. Чтобы открыть книгу Excel в Python с помощью Openpyxl, следуйте приведенным ниже инструкциям:

1. Во-первых, установите openpyxl, если вы еще этого не сделали. Вы можете установить его с помощью pip:

   pip install openpyxl

2. Затем импортируйте openpyxl в свою среду разработки Python и используйте функцию load_workbook() для загрузки книги Excel:

   from openpyxl import load_workbook file_name = "path/to/your/file.xlsx"  # Replace with your file path workbook = load_workbook(file_name) sheet = workbook.active  # Selects the first available sheet # Read data from the excel sheet for row in sheet.iter_rows():     print([cell.value for cell in row]) 

Это загрузит указанный файл Excel и предоставит доступ к его листам, строкам и отдельным ячейкам, что позволит вам легко работать с его данными.

И Pandas, и openpyxl являются мощными библиотеками, которые позволяют вам эффективно открывать файлы Excel и управлять ими в Python. Выберите тот, который лучше всего соответствует вашим конкретным потребностям и требованиям.

Как читать данные Excel в Python?

Чтение данных Excel в Python может быть легко достигнуто с помощью библиотеки Pandas, которая предоставляет мощный и простой в использовании набор методов для работы с табличными данными. В этом разделе вы узнаете, как читать данные Excel с помощью панд, уделяя особое внимание доступу к определенным листам и получению значений ячеек.

Прочитать конкретный лист

Чтобы прочитать конкретный лист из файла Excel с помощью pandas, вам просто нужно передать имя листа или индекс листа в качестве параметра методу read_excel. Вот пример:

import pandas as pd

file_name = 'example.xlsx'
sheet = 'Sheet1'

df = pd.read_excel(io=file_name, sheet_name=sheet)
print(df)

Этот фрагмент кода импортирует библиотеку Pandas и указывает имя электронной таблицы Excel и лист для чтения. Затем он считывает указанный лист с помощью метода read_excel() и печатает полученный кадр данных.

Чтобы импортировать несколько листов во фрейм данных, просто установите параметр sheet_name равным None. Это импортирует все листы в рабочей книге в ваш фрейм данных.

Чтение значений ячеек

После того, как вы закончите импорт данных в DataFrame pandas, вы можете получить доступ к значениям отдельных ячеек, используя метод iat[] DataFrame . В качестве аргументов метод принимает индексы строк и столбцов.

Вот пример:

cell_value = df.iat[1, 2]

print(f'The cell value at row 2, column 3 is: {cell_value}')

Этот фрагмент кода извлекает значение ячейки с индексом строки 1 и индексом столбца 2 (соответствует второй строке и третьему столбцу) из ранее загруженного фрейма данных (df). После извлечения значения ячейки оно печатает значение.

В этом разделе вы узнали, как читать данные Excel в Python, уделяя особое внимание чтению определенных листов и извлечению значений ячеек с помощью библиотеки pandas. Эти знания позволят вам эффективно работать с данными Excel в ваших проектах Python.

Как манипулировать данными Excel

В этом разделе мы обсудим, как обновлять значения ячеек, а также добавлять или удалять строки и столбцы в файле Excel с помощью Python. Для этих примеров мы будем использовать OpenPyXL, так как он предлагает несколько методов, которые вы можете использовать для изменения или вставки данных в книгу Excel.

Обновить значения ячеек

Чтобы изменить значения ячеек Excel, мы будем использовать библиотеку openpyXL. Затем импортируйте нужный модуль и загрузите книгу Excel:

#Reading excel files with openpyxl

from openpyxl import load_workbook
workbook = load_workbook('example.xlsx')

Выберите лист Excel, которым вы хотите управлять.

sheet = workbook.active

Активный метод выбирает первый лист в книге. Если вы хотите выбрать другой лист, используйте формат workbook[< имя листа >] .

Чтобы изменить значение ячейки, просто присвойте новое значение нужной ячейке:

sheet['A1'] = "New Value"

Наконец, сохраните измененную книгу:

workbook.save('example_modified.xlsx')

Добавление и удаление строк и столбцов

Добавление и удаление строк или столбцов можно легко выполнить с помощью OpenPyXL. Вот как:

Добавить строки: чтобы вставить строки, используйте функцию insert_rows() . В следующем примере добавляются две строки после первой строки:

sheet.insert_rows(2, 2)

Удалить строки: чтобы удалить строки, используйте функцию delete_rows() . В следующем примере удаляются две строки, начиная с строки 3:

sheet.delete_rows(3, 2)

Добавить столбцы: чтобы вставить столбцы, используйте функцию insert_cols() . В следующем примере добавляются два столбца после первого столбца:

sheet.insert_cols(2, 2)

Удалить столбцы: чтобы удалить столбцы, используйте функцию delete_cols() . В следующем примере удаляются два столбца, начиная со столбца 3:

sheet.delete_cols(3, 2)

Не забудьте сохранить обновленную книгу:

workbook.save('example_modified.xlsx')

Как сохранить файл Excel в Python

Чтобы сохранить файл Excel в Python, вы можете использовать такие библиотеки, как Pandas или openpyxl. Обе библиотеки предлагают разные методы записи данных в файлы Excel. В этом разделе мы рассмотрим каждый подход и приведем примеры того, как сохранить файл Excel с помощью Python.

Использование Pandas: Pandas — популярная библиотека для обработки и анализа данных. Он имеет встроенный метод to_excel() , который позволяет вам сохранить DataFrame в виде файла Excel:

import pandas as pd

# Creating a sample DataFrame
data = {'Column1': [1, 2, 3],
        'Column2': ['A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# Saving the DataFrame to an Excel file
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

В этом примере мы создаем образец DataFrame и сохраняем его как файл Excel с именем «output.xlsx», используя метод to_excel() . Полученную таблицу вы можете увидеть ниже.

Использование OpenPyXL: openpyxl — еще одна мощная библиотека, специально разработанная для работы с файлами Microsoft Excel. Вот пример того, как сохранить данные в файл Excel с помощью OpenPyXL:

from openpyxl import Workbook

# Creating a new workbook
wb = Workbook()

# Selecting the active worksheet
ws = wb.active

# Adding data to the worksheet
data = [
    (1, 'A'),
    (2, 'B'),
    (3, 'C'),
    (25, 'Y'),
    (26, 'Z')
]

for row in data:
    ws.append(row)

# Saving the workbook to an Excel file
wb.save('output_openpyxl.xlsx')

В этом примере мы создаем новую книгу и добавляем данные в активный лист с помощью метода append() . Наконец, мы сохраняем книгу в виде файла Excel с именем « output_openpyxl.xlsx ».

И Pandas, и openpyxl предоставляют надежную функциональность для сохранения файлов Excel в Python. Итак, ваш выбор зависит от требований и сложности ваших задач.

Время подводить итоги

В этой статье мы рассмотрели различные библиотеки для открытия и работы с файлами Excel в Python. Каждая из этих библиотек имеет свои уникальные функции и преимущества, позволяя выполнять такие задачи, как чтение и запись данных, доступ к листам и управление значениями ячеек.

Включив методы, описанные в этой статье, вы сможете эффективно работать с файлами Excel, расширить возможности своих проектов и усовершенствовать свои навыки анализа и обработки данных.

Продолжая использовать эти библиотеки и изучая их функциональные возможности, вы станете более опытными в работе с электронными таблицами с помощью Python. Эта статья снабдила вас навыками, необходимыми для выполнения работы. Пришло время проверить свои новые навыки!