11 Užitečné knihovny Excel Python pro správu dat
Python se řadí mezi nejoblíbenější programovací jazyky, zejména pokud jde o správu a zpracování dat. Jeho klíčovou výhodou je schopnost pracovat s různými datovými formáty, včetně JSON, CSV a tabulek z Excelu.
Tento článek se zaměří na představení několika užitečných knihoven Pythonu, které se specializují na práci s daty, s důrazem na manipulaci s tabulkami aplikace Excel.
Proč zvolit Python pro správu dat?
- Python vyniká svou srozumitelnou syntaxí, díky níž je snadno osvojitelný. Tato vlastnost z něj činí oblíbenou volbu mezi vývojáři.
- Python je univerzální jazyk, který se uplatňuje v široké škále aplikací, od umělé inteligence přes vývoj webů, analýzu dat až po vývoj desktopových aplikací.
- Rozsáhlá komunita uživatelů Pythonu se aktivně podílí na vytváření zdrojů a sdílení znalostí. To zajišťuje spolehlivost, rychlé odhalování a opravování chyb a urychluje vývoj.
- Python disponuje bohatým ekosystémem knihoven pro práci s daty, mezi které patří například NumPy, Pandas a další, které si v tomto článku podrobněji představíme.
Nyní se podíváme blíže na konkrétní knihovny Pythonu pro správu dat.
OpenPyXL
OpenPyXL je knihovna v Pythonu určená pro čtení a zpracování souborů z Microsoft Excelu 2010 a novějších verzí. Podporuje formáty souborů jako .xlsx, .xlsm, .xltm a .xltx. Jedná se o jednu z nejvyužívanějších knihoven pro práci s daty Excelu v Pythonu.
Tato knihovna umožňuje otevírat existující soubory, vytvářet nové listy, upravovat metadata a číst a zapisovat data. Díky tomu je správa excelových dat pomocí Pythonu snadná a efektivní.
Pandas
Pandas je velmi populární knihovna pro správu, analýzu a manipulaci s daty v Pythonu. Je volně dostupná, open-source a nabízí vysokou míru flexibility, jednoduchosti a rychlosti.
Knihovna Pandas je schopna načítat data z různých formátů, včetně Excelu. Je výkonným nástrojem, který má nezastupitelné místo v arzenálu datových vědců.
Doporučujeme přečíst: Proč je Pandas nejoblíbenější knihovnou pro analýzu dat v Pythonu
xlrd
xlrd je knihovna Pythonu, která se široce používá pro čtení a formátování sešitů aplikace Excel. Stejně jako ostatní knihovny na tomto seznamu, je zdarma a open-source. Nicméně, podporuje pouze tabulky v tradičním formátu souboru .xls. I přesto zůstává oblíbenou knihovnou pro správu dat.
pyexcel
Cílem pyexcel je poskytnout jednotné API pro práci s různými formáty souborů Excel/tabulkových procesorů. Patří sem formáty jako csv, ods, xls, xlsx a další.
pyexcel nabízí přímý způsob, jak importovat data z těchto souborů, převést je do polí a slovníků v paměti a také provádět opačný proces. Knihovna je opět volně dostupná a s otevřeným zdrojovým kódem.
PyExcelerate
PyExcelerate je knihovna, která je optimalizována pro rychlé a efektivní zapisování dat do tabulek. Je navržena s důrazem na rychlost. Podporuje pouze zapisování tabulek, ale na rozdíl od většiny ostatních knihoven z tohoto seznamu umožňuje také přidávání stylů. Tato knihovna je velmi užitečná, pokud potřebujete rychle generovat velké množství tabulek.
xlwings
xlwings je open-core balíček pro práci s Microsoft Excel a Google Sheets. Jedná se o řešení pro automatizaci tabulek, které nabízí alternativu k makrům VBA a Power Query.
Základní verze xlwings je zdarma a open-source. Nicméně, existuje i placená verze Pro s rozšířenými funkcemi a podporou. Mezi uživatele xlwings patří například společnosti Accenture, Nokia, Shell a Evropská komise.
xlSlim
xlSlim umožňuje pracovat s tabulkami jako s Jupyter notebooky. Umožňuje psát kód do interaktivních buněk v tabulkách. Tento kód může komunikovat s daty v sešitu a provádět výpočty.
xlSlim také nabízí vestavěný editor pro Python kód. Můžete volat funkce VBA z Pythonu a používat funkce definované v tabulce, stejně jako běžné funkce Excelu.
NumPy
NumPy je numerická výpočetní knihovna v Pythonu, která je velmi oblíbená díky své rychlosti a schopnosti zpracovávat velké objemy dat.
Pomocí NumPy můžete importovat data z CSV souborů do polí NumPy. Poté můžete provádět různé operace s daty přímo z vašeho Python programu. Data je také možné zapisovat zpět do CSV souborů.
Pycel
Pycel kompiluje vaše excelové sešity do grafu v Pythonu, který lze spustit mimo Excel. To je užitečné pro provádění složitých výpočtů mimo prostředí Excelu, například v Pythonu na linuxovém serveru.
Vygenerovaný graf výpočtu obsahuje uzly pro všechny buňky v sešitu a jejich vzájemné vztahy. Tyto vztahy a závislosti lze následně využít pro dynamický výpočet všech hodnot, když se změní hodnota jedné buňky.
Formule
Formule je další interpret pro vaše excelové sešity. Tento open-source Python balíček načítá excelové sešity, analyzuje vzorce a kompiluje je do kódu Pythonu. Tento kód Pythonu pak může provádět rychlejší výpočty na různých počítačích bez nutnosti instalace serveru Excel COM.
PyXLL
PyXLL nabízí uživatelské rozhraní pro používání Pythonu v prostředí Excelu. Pomocí tohoto balíčku můžete psát kód v Pythonu, který interaguje s daty ve vašich tabulkách. Navíc můžete definovat funkce, které lze používat přímo v buňkách tabulky.
PyXLL v podstatě slouží jako náhrada za VBA. Jeho výhodou je, že umožňuje využívat celý ekosystém Pythonu a různé dostupné knihovny přímo ve vašem Microsoft Excelu.
Závěrem
V tomto článku jsme si představili různé knihovny Pythonu, které se používají pro správu dat v tabulkách Excelu. Tyto knihovny umožňují efektivně pracovat s daty v jednom z nejpoužívanějších formátů reprezentace dat, tabulkových procesorech Excel.
Díky těmto knihovnám můžete provádět složitější úkoly a využívat bohatý ekosystém Pythonu pro efektivní správu vašich dat.
Dále si můžete přečíst o tom, jak vytvořit Pandas DataFrame.
