Perché Aspose.Cells per Python via NET
Possibili Scenari di Utilizzo
Quando hai bisogno di confrontare quale prodotto è il migliore per la tua soluzione, ci sono molti criteri da valutare, ma il focus principale sarà spesso la funzionalità e lo sforzo necessario per utilizzare il prodotto. Se stai cercando una libreria per file più veloce, più semplice e più leggera per elaborare file, potresti voler confrontare Aspose.Cells per Python via NET con altre librerie di Excel Python. Successivamente, potrai notare che in realtà questi prodotti non competono, ma risolvono compiti utente leggermente diversi.
Confrontando le tre librerie Python più forti (pandas, xlwings, e Aspose.Cells per Python via NET) per leggere dati da un file Excel, scrivere dati in un file Excel e aggiungere un grafico a un file Excel. Puoi scoprire la facilità d’uso, l’alta prestazione e altri vantaggi unici della libreria Aspose.Cells per Python via NET.
- Leggere dati da un file Excel utilizzando xlwings, pandas e la libreria excel di Aspose.Cells per Python
- Scrivere dati in un file Excel utilizzando xlwings, pandas e la libreria excel di Aspose.Cells per Python
- Aggiungere un grafico a un file Excel utilizzando xlwings, pandas e la libreria excel di Aspose.Cells per Python
Confronto di diverse librerie Excel in Python
Iniziamo con il confronto di dieci librerie in Python che possono operare su file Excel.
Perché Aspose.Cells per Python via NET
Aspose.Cells per Python è una potente, facile da usare, efficiente e sicura libreria per tutti i tipi di scenari in cui è necessario lavorare con file Excel. Ci sono molte ragioni per utilizzare Aspose.Cells per Python, tra cui ma non limitato ai seguenti punti:
Completa
Aspose.Cells è una potente libreria che fornisce una vasta gamma di funzionalità per gestire file Excel, incluse lettura, scrittura, modifica, formattazione, calcolo e altro.
Facilità d’uso
L’API di Aspose.Cells è progettata per essere intuitiva e facile da usare, consentendo agli sviluppatori Python di integrare facilmente la funzionalità di Excel nelle loro applicazioni.
Supporto multi-piattaforma
Aspose.Cells supporta una varietà di sistemi operativi, inclusi Windows, Linux e macOS, garantendo così un’operatività stabile in una varietà di ambienti.
Prestazioni elevate
Aspose.Cells si comporta bene nella gestione di grandi file Excel ed è in grado di caricare e salvare dati rapidamente, migliorando così le prestazioni della tua applicazione.
Sicurezza
Aspose.Cells fornisce protezione dei dati e crittografia per garantire la sicurezza dei file Excel contro accessi e modifiche non autorizzati.
Diversi formati di file
Aspose.Cells supporta una varietà di formati di file Excel, tra cui XLS, XLSX, CSV, ODS, ecc., per facilitare l’interazione con dati provenienti da diverse fonti.
Buon supporto tecnico
Aspose.Cells fornisce una documentazione completa e codice di esempio per aiutare gli sviluppatori a iniziare rapidamente. Allo stesso tempo, offriamo anche un supporto tecnico professionale per risolvere i problemi incontrati durante l’uso.
I vantaggi di Aspose.Cells per Python via NET
Aspose.Cells for Python è una libreria completamente funzionale, facile da usare, con ottime prestazioni, sicura, affidabile, flessibile e altamente integrata. Che si tratti di lavorare con piccoli o grandi file Excel, analisi dati, generazione di report o altre operazioni Excel, Aspose.Cells fornisce agli sviluppatori una soluzione efficiente e conveniente. Aspose.Cells for Python ha i seguenti vantaggi:
API flessibili
L’API di Aspose.Cells offre una ricca serie di funzionalità che possono essere personalizzate ed estese per soddisfare diverse esigenze. Ciò consente agli sviluppatori di implementare facilmente i propri requisiti aziendali senza dover fare affidamento su altri strumenti o librerie.
Supporto per più linguaggi di programmazione
Oltre a Python, Aspose.Cells supporta anche Java, C#, C++ e altri linguaggi di programmazione. Ciò significa che gli sviluppatori possono scegliere il linguaggio di programmazione più adatto per implementare le funzionalità di Excel in base alle proprie preferenze e competenze.
Altamente integrato
Aspose.Cells può essere facilmente integrato con altre librerie e framework Python, come Django, Flask, ecc. Ciò consente agli sviluppatori di integrare senza soluzione di continuità la funzionalità di Excel nelle proprie applicazioni Web o desktop, aumentando l’utilità e la comodità delle loro applicazioni.
Leggi i dati dal file Excel
Partiamo dalle applicazioni pratiche e confrontiamo le tre librerie Python più potenti (pandas, xlwings e Aspose.Cells for Python via NET) per leggere i dati dal file di esempio.
Leggi i dati dal file Excel utilizzando 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) |
Leggi i dati dal file Excel utilizzando 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() |
Leggi i dati dal file Excel utilizzando 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) |
Scrivi i dati nel file Excel
Partiamo dalle applicazioni pratiche e confrontiamo le tre librerie Python più potenti (pandas, xlwings e Aspose.Cells for Python via NET) per scrivere dati nel file Excel.
Scrivi i dati nel file Excel utilizzando 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) |
Scrivi i dati nel file Excel utilizzando 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() |
Scrivi i dati nel file Excel utilizzando 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) |
Aggiungi grafico al file Excel
Partiamo dalle applicazioni pratiche e confrontiamo le tre librerie Python più potenti (pandas, xlwings e Aspose.Cells for Python via NET) per aggiungere un grafico al file Excel.
Aggiungi un grafico al file Excel utilizzando 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) |
Aggiungi un grafico al file Excel utilizzando 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() |
Aggiungere un grafico a un file Excel utilizzando pandas
In Pandas, è possibile utilizzare l’oggetto ExcelWriter e la funzione to_excel() per aggiungere grafici a un file Excel. Tuttavia, si noti che Pandas stesso non supporta l’inserimento diretto di grafici nei file Excel, può solo scrivere dati nei file Excel. Per aggiungere un grafico, è necessario utilizzare la libreria openpyxl o xlsxwriter per manipolare i file Excel. Ecco un esempio di utilizzo della libreria xlsxwriter per aggiungere un grafico a un file 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) |