В этой статье я расскажу о самых полезных библиотеках Python, с помощью которых вы сможете работать с данными, в частности с таблицами Excel.

Почему Python используют для управления данными?

• Python обладает интуитивно понятным синтаксисом, за счет чего он является довольно простым языком. Кроме того, это облегчает процесс его изучения, собственно говоря, поэтому он так популярен среди программистов. 
• Python – универсальный язык. Его можно использовать практически везде – от искусственного интеллекта до веб-разработки, от анализа данных до разработки настольных приложений. 
• У Python большое сообщество, которое создает ресурсы, помогающие в его использовании и изучении. За счет этого Python является надежным, так как проблемы быстро выявляются и также быстро устраняются, а процесс разработки становится быстрее.
• Кроме того, у Python есть огромное количество библиотек, которые можно использовать для того, чтобы управлять данными. Сюда относится NumPy и pandas, о которых я, разумеется, расскажу в этой статье. 

А теперь давайте приступим к изучению библиотек для управления данными в Python.

1. OpenPyXL

OpenPyXL – это библиотека Python для чтения файлов из Microsoft Excel 2010 или более поздних версий. Эта библиотека поддерживает чтение файлов со следующими расширениями: .xlsx, .xksm, .xltm и .xltx. Это одна из самых популярных библиотек Python для управления данными Excel.

С помощью этой библиотеки вы можете открывать файлы, создавать листы, изменять метаданные, читать и записывать данные. Таким образом, вы можете с легкостью управлять данными Excel через Python. 

2. pandas

pandas – это очень популярная библиотека для управления данными, анализа и обработки данных в Python. Эта библиотека бесплатна, имеет открытый исходный код, невероятно гибкая и быстрая, а также проста в использовании. 

С ее помощью вы можете читать данные из файлов разных форматов, в частности из Excel. Эта мощная библиотека по-прежнему остается самым важным инструментальным средством в наборе инструментов специалистов по работе с данными. 

3. xlrd

xlrd – это библиотека Python, которая часто используется для чтения и форматирования книг Excel. Как и все другие библиотеки в этом списке, она является бесплатной и имеет открытый исходный код. Однако xlrd поддерживает только стандартный формат файлов - .xls. Но несмотря на этот факт, она все равно остается популярной библиотекой для управления данными. 

4. pyexcel

pyexcel имеет единый API для работы с разными форматами файлов Excel/таблицами. Сюда относятся csv, ods, xls, xlsx и прочие. 

С помощью pyexcel вы можете легко импортировать данные из файлов, преобразовывать их в массивы и в словари в оперативной памяти и наоборот. Эта библиотека также является бесплатной и имеет открытый исходный код.

5. PyExcelerate

PyExcelerate – это библиотека, которая предназначена для быстрого и эффективного заполнения электронных таблиц. Эта библиотека в значительной степени оптимизирована для быстрой работы, но она поддерживает только функции по заполнению таблиц. И тем не менее, в отличие от многих библиотек, которые мы здесь упомянули, она поддерживает добавление стилей. PyExcelerate в большей степени полезна в тех случаях, когда нужно создавать большое количество электронных таблиц.  

6. xlwings

xlwings – это «open-core» пакет, с помощью которого можно работать с Microsoft Excel и Google Sheets. Это решение для автоматизации электронных таблиц, которое также является здоровой альтернативой VBA-макросам и Power Query.

«Open-core» говорит о том, что основная версия этого пакета является бесплатной и имеет открытый исходный код. Однако есть и профессиональная версия, у которой есть различные дополнительные функции и поддержка, но она является платной. Пакетом xlwings пользуются такие компании, как Accenture, Nokia, Shell, а также Европейская комиссия.

7. xlSlim

С помощью xlSlim вы можете работать с электронными таблицами так, как будто вы работаете в Jupiter Notebook. Кроме того, вы можете писать код прямо в интерактивных ячейках ваших электронных таблиц, и уже этот код будет работать с данными в вашей книге и выполнять вычисления. 

Помимо этого, у xlSlim есть встроенный редактор кода Python. Вы можете вызывать функции VBA из своего Python и использовать функции, которые определены в вашей электронной таблице, как если бы вы использовали другие функции Excel. 

8. NumPy

NumPy – это библиотека для выполнения числовых вычислений в Python. Эта библиотека крайне популярна за счет своей скорости и возможностей обработки данных.

С помощью библиотеки NumPy вы можете импортировать данные их CSV-файлов в NumPy-массивы, после чего производить сколько угодно и какие угодно манипуляции с ними, не выходя их вашей программы Python. Кроме того, вы можете записать данные обратно в файлы CSV. 

9. Pycel

С помощью Pycel вы можете компилировать ваши книги Excel в графы Python, которые можно выполнять вне самого Excel. За счет этой функции эта библиотека идеально подходит для выполнения сложных вычислений вне Excel, например, в Python на сервере Linux.

Получившийся граф вычислений будет содержать узлы для каждой ячейки книги и их взаимосвязи. Дальше при изменении значения какой-нибудь одной ячейки эти взаимосвязи и зависимости можно использовать для динамического вычисления всех остальных значений. 

10. formulas

formulas – это еще один интерпретатор для ваших книг Excel. Это пакет Python с открытым исходным кодом, с помощью которого вы можете считывать книги Excel, анализировать формулы и компилировать их в Python. Этот код уже сможет выполнять более быстрые вычисления на разных компьютерах и не будет требовать установки COM-сервера Excel.

11. PyXLL

PyXLL предоставляет пользовательский интерфейс, с помощью которого вы можете работать с Python в Excel. Этот пакет позволяет вам писать код Python, который будет работать с данными в ваших электронных таблицах. Кроме того, вы вправе определить конкретный набор функций, которые можно будет использовать в ячейках электронной таблицы.

По сути, это замена VBA. Преимущество VBS состоит в том, что вы можете использовать всю экосистему Python, в том числе предлагаемые им библиотеки, в вашем Microsoft Excel.

Заключение 

В этой статье мы рассмотрели различные библиотеки Python, с помощью которых вы можете управлять данными в таблицах Excel. Эти библиотеки принимают данные в одном из самых распространенных форматов представления данных – таблицах Excel, и позволяют их использовать.

С помощью этих библиотек вы можете выполнять гораздо более сложные задачи и использовать богатую функциональными возможностями экосистему Python для того, чтобы управлять своими данными.