¿Por qué Aspose.Cells para Python via NET
Escenarios de uso posibles
Cuando necesitas comparar cuál producto es mejor para tu solución, hay muchos criterios a evaluar, pero el enfoque principal a menudo será la funcionalidad y el esfuerzo requerido para usar el producto. Si estás buscando una librería de formato de archivo más rápida, sencilla y ligera para procesar archivos, entonces es posible que desees comparar Aspose.Cells para Python via NET y otras librerías de Excel de Python. Entonces podrás darte cuenta de que, de hecho, estos productos no compiten, sino que resuelven tareas de usuario ligeramente diferentes.
Al comparar las tres librerías de Python más fuertes (pandas, xlwings, y Aspose.Cells para Python via NET) para leer datos desde un archivo de Excel, escribir datos en un archivo de Excel y añadir gráficos a un archivo de Excel. Puedes descubrir la facilidad de uso, alto rendimiento y otras ventajas únicas de la librería Aspose.Cells para Python via NET.
- Leer datos desde un archivo de Excel usando xlwings, pandas y la librería de excel de Python Aspose.Cells
- Escribir datos en un archivo de Excel usando xlwings, pandas y la librería de excel de Python Aspose.Cells
- Agregar gráfico a un archivo de Excel usando xlwings, pandas y la librería de excel de Python Aspose.Cells
Comparación de Múltiples Librerías de Excel en Python
Primero echemos un vistazo a la comparación de diez bibliotecas en Python que pueden operar archivos de Excel.
¿Por qué Aspose.Cells para Python via NET?
Aspose.Cells for Python es una biblioteca poderosa, fácil de usar, eficiente y segura para todo tipo de escenarios en los que necesite trabajar con archivos de Excel. Hay muchas razones para usar Aspose.Cells for Python, incluyendo pero no limitado a los siguientes puntos:
Completo
Aspose.Cells es una biblioteca poderosa que proporciona una amplia gama de capacidades para manejar archivos de Excel, incluyendo lectura, escritura, edición, formateo, cálculos y más.
Facilidad de uso
La API de Aspose.Cells está diseñada para ser intuitiva y fácil de usar, lo que permite a los desarrolladores de Python integrar fácilmente la funcionalidad de Excel en sus aplicaciones.
Soporte multiplataforma
Aspose.Cells admite una variedad de sistemas operativos, incluyendo Windows, Linux y macOS, asegurando así un funcionamiento estable en una variedad de entornos.
Alto rendimiento
Aspose.Cells tiene un buen rendimiento para el manejo de archivos de Excel grandes y es capaz de cargar y guardar datos rápidamente, mejorando así el rendimiento de su aplicación.
Seguridad
Aspose.Cells proporciona protección de datos y encriptación para garantizar la seguridad de los archivos de Excel contra accesos y modificaciones no autorizados.
Múltiples formatos de archivo
Aspose.Cells admite una variedad de formatos de archivo de Excel, incluyendo XLS, XLSX, CSV, ODS, etc., para interactuar fácilmente con datos de diferentes fuentes.
Buen soporte técnico
Aspose.Cells proporciona documentación completa y código de muestra para ayudar a los desarrolladores a comenzar rápidamente. Al mismo tiempo, también brindamos soporte técnico profesional para resolver los problemas encontrados en el proceso de uso.
Las ventajas de Aspose.Cells para Python via NET
Aspose.Cells para Python es una biblioteca totalmente funcional, fácil de usar, con excelente rendimiento, segura, confiable, flexible y altamente integrada. Ya sea trabajando con archivos de Excel pequeños o grandes, análisis de datos, generación de informes u otras operaciones de Excel, Aspose.Cells proporciona a los desarrolladores una solución eficiente y conveniente. Aspose.Cells para Python tiene las siguientes ventajas:
APIs flexibles
La API de Aspose.Cells ofrece una gran cantidad de funciones que pueden ser personalizadas y ampliadas para satisfacer diferentes necesidades. Esto permite a los desarrolladores implementar fácilmente sus propios requisitos comerciales sin depender de otras herramientas o librerías.
Soporte para múltiples lenguajes de programación
Además de Python, Aspose.Cells también es compatible con Java, C#, C++ y otros lenguajes de programación. Esto significa que los desarrolladores pueden elegir el lenguaje de programación más adecuado para implementar funciones de Excel según sus preferencias y habilidades.
Altamente integrado
Aspose.Cells se puede integrar fácilmente con otras librerías y frameworks de Python, como Django, Flask, etc. Esto permite a los desarrolladores integrar sin problemas la funcionalidad de Excel en sus aplicaciones web o de escritorio, aumentando la utilidad y comodidad de sus aplicaciones.
Leer datos de un archivo de Excel
Comencemos desde aplicaciones prácticas y comparemos las tres librerías de Python más fuertes (pandas, xlwings y Aspose.Cells for Python via NET) para leer datos de archivo de ejemplo.
Leer datos de un archivo de Excel usando Aspose.Cells for Python via NET
import aspose.cells | |
from aspose.cells import Workbook | |
# Open the Excel workbook | |
book = Workbook("sample_data.xlsx") | |
# Get "Sheet1" worksheet | |
sheet1 = book.worksheets.get('Sheet1') | |
# Read b2 data from "Sheet1" worksheet | |
cell_B2_Sheet1 = sheet1.cells.get("B2") | |
# Get "Sheet2" worksheet | |
sheet2 = book.worksheets.get('Sheet2') | |
# Read b2 data from "Sheet2" worksheet | |
cell_B2_Sheet2 = sheet2.cells.get("B2") | |
# Print the read data | |
print("Data from B2 in Sheet1:", cell_B2_Sheet1.value) | |
print("Data from B2 in Sheet2:", cell_B2_Sheet2.value) |
Leer datos de un archivo de Excel usando xlwings
import xlwings as xw | |
# Open the Excel workbook | |
wb = xw.Book('sample_data.xlsx') | |
# Get "Sheet1" worksheet | |
sheet1 = wb.sheets['Sheet1'] | |
# Read b2 data from "Sheet1" worksheet | |
cell_B2_Sheet1 = sheet1.range('B2') | |
# Get "Sheet2" worksheet | |
sheet2 = wb.sheets['Sheet2'] | |
# Read b2 data from "Sheet2" worksheet | |
cell_B2_Sheet2 = sheet2.range('B2') | |
# Print the read data | |
print("Data from B2 in Sheet1:", cell_B2_Sheet1.value) | |
print("Data from B2 in Sheet2:", cell_B2_Sheet2.value) | |
# Close the workbook | |
wb.close() |
Leer datos de un archivo de Excel usando pandas
import pandas as pd | |
# Replace 'sample_data.xlsx' with the path to your Excel file | |
# Replace 'Sheet1' with the name of the sheet if it's different | |
df = pd.read_excel('sample_data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=None) | |
# Accessing the data from B2 in "Sheet1" | |
cell_B2_Sheet1 = df.iloc[1, 1] | |
df2 = pd.read_excel('sample_data.xlsx', sheet_name='Sheet2', header=None) | |
# Accessing the data from B2 in "Sheet1" | |
cell_B2_Sheet2 = df2.iloc[1, 1] | |
print("Data from B2 in Sheet1:", cell_B2_Sheet1) | |
print("Data from B2 in Sheet2:", cell_B2_Sheet2) |
Escribir datos en un archivo de Excel
Comencemos desde aplicaciones prácticas y comparemos las tres librerías de Python más fuertes (pandas, xlwings y Aspose.Cells for Python via NET) para escribir datos en un archivo de Excel.
Escribir datos en un archivo de Excel usando Aspose.Cells for Python via NET
import aspose.cells | |
from aspose.cells import Workbook | |
# Open a new workbook | |
book = Workbook() | |
# Add "Fruits" worksheet | |
sheet1 = book.worksheets.add('Fruits') | |
# Add "Vegetables" worksheet | |
sheet2 = book.worksheets.add('Vegetables') | |
# Set output file name | |
file_name = 'output.xlsx' | |
# write data to "Fruits" worksheet | |
sheet1.cells.get('A1').value = 'Fruits' | |
sheet1.cells.get('A2').value = 'Appple' | |
sheet1.cells.get('A3').value = 'Banana' | |
sheet1.cells.get('A4').value = 'Mango' | |
sheet1.cells.get('B1').value = 'Sales in kg' | |
sheet1.cells.get('B2').value = 20 | |
sheet1.cells.get('B3').value = 30 | |
sheet1.cells.get('B4').value = 15 | |
# write data to "Vegetables" worksheet | |
sheet2.cells.get('A1').value = 'Vegetables' | |
sheet2.cells.get('A2').value = 'tomato' | |
sheet2.cells.get('A3').value = 'Onion' | |
sheet2.cells.get('A4').value = 'ladies finger' | |
sheet2.cells.get('B1').value = 'Sales in kg' | |
sheet2.cells.get('B2').value = 200 | |
sheet2.cells.get('B3').value = 310 | |
sheet2.cells.get('B4').value = 115 | |
book.save(file_name) |
Escribir datos en un archivo de Excel usando xlwings
import xlwings as xw | |
app=xw.App(visible=True,add_book=False) | |
wb=app.books.add() | |
# add worksheet named "Fruits" | |
wb.sheets.add(name='Fruits') | |
sheet1 = wb.sheets['Fruits'] | |
# add worksheet named "Vegetables" | |
wb.sheets.add(name='Vegetables') | |
sheet2 = wb.sheets['Vegetables'] | |
# Set output file name | |
file_name = 'output.xlsx' | |
try: | |
# write data to "Fruits" worksheet | |
sheet1.range('A1').value = 'Fruits' | |
sheet1.range('A2').value = 'Appple' | |
sheet1.range('A3').value = 'Banana' | |
sheet1.range('A4').value = 'Mango' | |
sheet1.range('B1').value = 'Sales in kg' | |
sheet1.range('B2').value = 20 | |
sheet1.range('B3').value = 30 | |
sheet1.range('B4').value = 15 | |
# write data to "Vegetables" worksheet | |
sheet2.range('A1').value = 'Vegetables' | |
sheet2.range('A2').value = 'tomato' | |
sheet2.range('A3').value = 'Onion' | |
sheet2.range('A4').value = 'ladies finger' | |
sheet2.range('B1').value = 'Sales in kg' | |
sheet2.range('B2').value = 200 | |
sheet2.range('B3').value = 310 | |
sheet2.range('B4').value = 115 | |
wb.save(file_name) | |
wb.close() | |
app.quit() | |
except Exception: | |
wb.close() | |
app.quit() |
Escribir datos en un archivo de Excel usando pandas
# import the python pandas package | |
import pandas as pd | |
# create data_frame1 by creating a dictionary | |
# in which values are stored as list | |
data_frame1 = pd.DataFrame({'Fruits': ['Appple', 'Banana', 'Mango'], 'Sales in kg': [20, 30, 15]}) | |
# create data_frame2 by creating a dictionary | |
# in which values are stored as list | |
data_frame2 = pd.DataFrame({'Vegetables': ['tomato', 'Onion', 'ladies finger'], 'Sales in kg': [200, 310, 115]}) | |
# Set output file name | |
file_name = 'output.xlsx' | |
# create a excel writer object | |
with pd.ExcelWriter(file_name) as writer: | |
# use to_excel function and specify the sheet_name and index | |
# to store the dataframe in specified sheet | |
data_frame1.to_excel(writer, sheet_name="Fruits", index=False) | |
data_frame2.to_excel(writer, sheet_name="Vegetables", index=False) |
Agregar gráfico a archivo de Excel
Comencemos desde aplicaciones prácticas y comparemos las tres librerías de Python más fuertes (pandas, xlwings y Aspose.Cells for Python via NET) para agregar un gráfico a un archivo de Excel.
Agregar gráfico a un archivo de Excel usando Aspose.Cells for Python via NET
import aspose.cells | |
import aspose.cells.charts | |
from aspose.cells import Workbook | |
from aspose.cells.charts import ChartType | |
# Open a new workbook | |
book = Workbook() | |
# Add "DataSheet" worksheet | |
sheet1 = book.worksheets.add('DataSheet') | |
# Set output file name | |
file_name = 'output.xlsx' | |
# write data to "DataSheet" worksheet | |
sheet1.cells.get('A1').value = 'Category' | |
sheet1.cells.get('A2').value = 'A' | |
sheet1.cells.get('A3').value = 'B' | |
sheet1.cells.get('A4').value = 'C' | |
sheet1.cells.get('A5').value = 'D' | |
sheet1.cells.get('A6').value = 'E' | |
sheet1.cells.get('B1').value = 'Value' | |
sheet1.cells.get('B2').value = 10 | |
sheet1.cells.get('B3').value = 20 | |
sheet1.cells.get('B4').value = 30 | |
sheet1.cells.get('B5').value = 20 | |
sheet1.cells.get('B6').value = 15 | |
# Adding a chart to the worksheet | |
chartIndex = sheet1.charts.add(ChartType.COLUMN, 6, 0, 20, 7) | |
# Accessing the instance of the newly added chart | |
chart = sheet1.charts.get(chartIndex) | |
#Setting chart data source as the range "DataSheet!A1:B6" | |
chart.set_chart_data_range('DataSheet!A1:B6', True) | |
chart.title.text = 'Sample Chart' | |
book.save(file_name) |
Agregar gráfico a un archivo de Excel usando xlwings
import xlwings as xw | |
app=xw.App(visible=True,add_book=False) | |
wb=app.books.add() | |
# add worksheet named "DataSheet" | |
wb.sheets.add(name='DataSheet') | |
sheet1 = wb.sheets['DataSheet'] | |
# Set output file name | |
file_name = 'output.xlsx' | |
try: | |
# write data to "DataSheet" worksheet | |
sheet1.range('A1').value = 'Category' | |
sheet1.range('A2').value = 'A' | |
sheet1.range('A3').value = 'B' | |
sheet1.range('A4').value = 'C' | |
sheet1.range('A5').value = 'D' | |
sheet1.range('A6').value = 'E' | |
sheet1.range('B1').value = 'Value' | |
sheet1.range('B2').value = 10 | |
sheet1.range('B3').value = 20 | |
sheet1.range('B4').value = 30 | |
sheet1.range('B5').value = 20 | |
sheet1.range('B6').value = 15 | |
# add a chart | |
chart = sheet1.charts.add(150,50) | |
# set data source for chart | |
chart.set_source_data(sheet1.range('A1').expand()) | |
# set chart type | |
chart.chart_type = 'column_clustered' | |
# set title name | |
chart.api[1].ChartTitle.Text = 'Sample Chart' | |
chart.api[1].Axes(1).HasTitle = True | |
chart.api[1].Axes(2).HasTitle = True | |
chart.api[1].Axes(1).AxisTitle.Text = 'Category' | |
chart.api[1].Axes(2).AxisTitle.Text = 'Value' | |
wb.save(file_name) | |
wb.close() | |
app.quit() | |
app.kill() | |
except Exception: | |
wb.close() | |
app.quit() | |
app.kill() |
Agregar gráfico a un archivo de Excel usando pandas
En Pandas, puedes usar el objeto ExcelWriter y la función to_excel() para agregar gráficos a un archivo de Excel. Sin embargo, ten en cuenta que Pandas en sí no admite la inserción de gráficos directamente en archivos de Excel, solo puede escribir datos en archivos de Excel. Para agregar un gráfico, debes usar la biblioteca openpyxl o xlsxwriter para manipular archivos de Excel. Aquí tienes un ejemplo de cómo usar la biblioteca xlsxwriter para agregar un gráfico a un archivo de Excel.
import pandas as pd | |
# create some data | |
data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], | |
'Value': [10, 20, 30, 20, 15]} | |
df = pd.DataFrame(data) | |
# Set output file name | |
file_name = 'output.xlsx' | |
# write data to excel file | |
with pd.ExcelWriter(file_name, engine='xlsxwriter') as writer: | |
df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='DataSheet') | |
# use xlsxwriter to create chart | |
workbook = writer.book | |
worksheet = writer.sheets['DataSheet'] | |
chart = workbook.add_chart({'type': 'column'}) | |
# set data for chart | |
chart.add_series({ | |
'categories': '=DataSheet!$A$1:$A$5', | |
'values': '=DataSheet!$B$1:$B$5', | |
}) | |
# set title for chart | |
chart.set_title({'name': 'Sample Chart'}) | |
# add chart to excel file | |
worksheet.insert_chart('A7', chart) |