Pourquoi Aspose.Cells pour Python via NET

Scénarios d’utilisation possibles

Lorsque vous avez besoin de comparer quel produit est le mieux adapté à votre solution, il y a de nombreux critères à évaluer, mais le principal point d’attention sera souvent la fonctionnalité et l’effort requis pour utiliser le produit. Si vous recherchez une bibliothèque de format de fichier plus rapide, plus simple et plus légère pour traiter les fichiers, alors vous voudrez peut-être comparer Aspose.Cells pour Python via NET et d’autres bibliothèques Python excel. Vous remarquerez alors que ces produits ne sont en fait pas concurrents, mais résolvent des tâches utilisateur légèrement différentes.
En comparant les trois bibliothèques Python les plus performantes (pandas, xlwings, et Aspose.Cells pour Python via NET) pour lire des données à partir d’un fichier Excel, écrire des données dans un fichier Excel et ajouter un graphique dans un fichier Excel. Vous pouvez découvrir la facilité d’utilisation, les hautes performances et d’autres avantages uniques de la bibliothèque Aspose.Cells pour Python via NET.

Comparaison de plusieurs bibliothèques Excel en Python

Commençons par jeter un œil sur la comparaison de dix bibliothèques en Python qui peuvent manipuler des fichiers Excel.

Pourquoi utiliser Aspose.Cells pour Python via NET

Aspose.Cells pour Python est une bibliothèque puissante, facile à utiliser, efficace et sécurisée pour tous les types de scénarios où vous devez travailler avec des fichiers Excel. Il existe de nombreuses raisons d’utiliser Aspose.Cells pour Python, y compris, mais sans s’y limiter, les points suivants :

Complet

Aspose.Cells est une bibliothèque puissante qui offre une large gamme de fonctionnalités pour gérer les fichiers Excel, y compris la lecture, l’écriture, la modification, le formatage, le calcul, et plus encore.

Facilité d’utilisation

L’API d’Aspose.Cells est conçue pour être intuitive et facile à utiliser, permettant aux développeurs Python d’intégrer facilement les fonctionnalités Excel dans leurs applications.

Prise en charge multiplateforme

Aspose.Cells prend en charge une variété de systèmes d’exploitation, y compris Windows, Linux et macOS, assurant ainsi un fonctionnement stable dans une variété d’environnements.

Haute performance

Aspose.Cells fonctionne bien lors de la manipulation de gros fichiers Excel et est capable de charger et sauvegarder les données rapidement, améliorant ainsi les performances de votre application.

Sécurité

Aspose.Cells fournit une protection des données et un chiffrement pour garantir la sécurité des fichiers Excel contre tout accès et modification non autorisés.

Formats de fichiers multiples

Aspose.Cells prend en charge une variété de formats de fichiers Excel, y compris XLS, XLSX, CSV, ODS, etc., pour une interaction facile avec des données provenant de sources différentes.

Bon support technique

Aspose.Cells propose une documentation complète et des exemples de code pour aider les développeurs à démarrer rapidement. Nous offrons également un support technique professionnel pour résoudre les problèmes rencontrés lors de l’utilisation.

Les avantages d’Aspose.Cells pour Python via NET

Aspose.Cells pour Python est une bibliothèque entièrement fonctionnelle, facile à utiliser, offrant d’excellentes performances, sécurisée, fiable, flexible et hautement intégrée. Que ce soit pour travailler avec de petits ou de grands fichiers Excel, l’analyse de données, la génération de rapports ou d’autres opérations Excel, Aspose.Cells offre aux développeurs une solution efficace et pratique. Aspose.Cells pour Python présente les avantages suivants :

APIs Flexibles

L’API d’Aspose.Cells propose une multitude de fonctionnalités pouvant être personnalisées et étendues pour répondre à différents besoins. Cela permet aux développeurs de mettre en œuvre facilement leurs propres exigences commerciales sans dépendre d’autres outils ou bibliothèques.

Prise en charge de plusieurs langages de programmation

En plus de Python, Aspose.Cells prend également en charge Java, C#, C++ et d’autres langages de programmation. Cela signifie que les développeurs peuvent choisir le langage de programmation le plus adapté pour mettre en œuvre des fonctionnalités Excel en fonction de leurs préférences et compétences.

Hautement intégré

Aspose.Cells peut être facilement intégré avec d’autres bibliothèques et cadres Python, tels que Django, Flask, etc. Cela permet aux développeurs d’intégrer facilement la fonctionnalité Excel dans leurs applications Web ou applications de bureau, en augmentant l’utilité et la commodité de leurs applications.

Lire des données depuis un fichier Excel

Commençons par des applications pratiques et comparons les trois bibliothèques Python les plus performantes (pandas, xlwings et Aspose.Cells pour Python via NET) pour lire des données depuis le fichier d’exemple.

Lire des données depuis un fichier Excel en utilisant Aspose.Cells pour 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)

Lire des données depuis un fichier Excel en utilisant 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()

Lire des données depuis un fichier Excel en utilisant 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)

Écrire des données dans un fichier Excel

Commençons par des applications pratiques et comparons les trois bibliothèques Python les plus performantes (pandas, xlwings et Aspose.Cells pour Python via NET) pour écrire des données dans un fichier Excel.

Écrire des données dans un fichier Excel en utilisant Aspose.Cells pour 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)

Écrire des données dans un fichier Excel en utilisant 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()

Écrire des données dans un fichier Excel en utilisant 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)

Ajouter un graphique au fichier Excel

Commençons par des applications pratiques et comparons les trois bibliothèques Python les plus performantes (pandas, xlwings, and Aspose.Cells pour Python via NET) pour ajouter un graphique au fichier Excel.

Ajouter un graphique au fichier Excel en utilisant Aspose.Cells pour 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)

Ajouter un graphique au fichier Excel en utilisant 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()

Ajouter un graphique au fichier Excel en utilisant pandas

En Pandas, vous pouvez utiliser l’objet ExcelWriter et la fonction to_excel() pour ajouter des graphiques à un fichier Excel. Cependant, veuillez noter que Pandas lui-même ne prend pas en charge l’intégration des graphiques directement dans les fichiers Excel, il ne peut qu’écrire des données dans les fichiers Excel. Pour ajouter un graphique, vous devez utiliser la bibliothèque openpyxl ou xlsxwriter pour manipuler les fichiers Excel. Voici un exemple d’utilisation de la bibliothèque xlsxwriter pour ajouter un graphique à un fichier 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)