Python için Aspose.Cells via NET
Olası Kullanım Senaryoları
Çözümünüz için hangi ürünün en iyi olduğunu karşılaştırmanız gerektiğinde, değerlendirmek için birçok kriter bulunur, ancak genellikle ana odak noktası, ürünü kullanmak için gereken işlevsellik ve çabadır. Dosyaları işlemek için daha hızlı, daha basit ve daha hafif bir dosya biçimi kütüphanesi arıyorsanız, Python için Aspose.Cells via NET ve diğer excel python kütüphanelerini karşılaştırmak isteyebilirsiniz. Sonra aslında bu ürünlerin rekabet etmediklerini, ancak biraz farklı kullanıcı görevleri çözdüklerini fark edebileceksiniz.
Excel dosyasından veri okuma, veri yazma ve grafik ekleme için en güçlü üç Python kütüphanesinin (pandas, xlwings ve Python için Aspose.Cells via NET) karşılaştırılmasıyla, Python için Aspose.Cells via NET kütüphanesinin kullanım kolaylığı, yüksek performans ve diğer benzersiz avantajlarını keşfedebilirsiniz.
- xlwings, pandas ve Python için Aspose.Cells python excel kütüphanesi kullanarak Excel dosyasından veri okuma
- xlwings, pandas ve Python için Aspose.Cells python excel kütüphanesi kullanarak veri Excel dosyasına yazma
- xlwings, pandas ve Python için Aspose.Cells python excel kütüphanesi kullanarak Excel dosyasına grafik ekleme
Python’da Çoklu Excel Kütüphanelerinin Karşılaştırılması
Öncelikle, Excel dosyaları işleyebilen Python’da on kütüphanenin karşılaştırmasına bir göz atalım.
Python için Aspose.Cells via NET Nedeni
Python için Aspose.Cells via NET, Excel dosyalarıyla çalışmanız gereken senaryolar için güçlü, kullanımı kolay, verimli ve güvenli bir kütüphanedir. Python için Aspose.Cells via NET’yi kullanmanın birçok nedeni vardır, ancak bunlarla sınırlı değildir:
Tam özellikli
Aspose.Cells, Excel dosyalarını işlemek için bir dizi yetenek sağlayan güçlü bir kütüphanedir, bunlar arasında okuma, yazma, düzenleme, biçimlendirme, hesaplama ve daha fazlası yer alır.
Kullanım Kolaylığı
Aspose.Cells API’sı sezgisel ve kullanımı kolay olacak şekilde tasarlanmıştır, bu sayede Python geliştiricilerinin uygulamalarına Excel işlevselliğini kolayca entegre etmesine olanak tanır.
Çok platformlu destek
Aspose.Cells, Windows, Linux ve macOS dahil olmak üzere çeşitli işletim sistemlerini destekler, böylece çeşitli ortamlarda istikrarlı bir şekilde çalışmayı sağlar.
Yüksek performans
Aspose.Cells, büyük Excel dosyalarını işlerken iyi performans gösterir ve verileri hızlı bir şekilde yükleyip kaydedebilir, bu da uygulamanın performansını artırır.
Güvenlik
Aspose.Cells, Excel dosyalarının izinsiz erişime ve değişikliğe karşı güvenliğini sağlamak için veri koruması ve şifrelemeyi sağlar.
Çoklu dosya formatı
Aspose.Cells, XLS, XLSX, CSV, ODS vb. dahil olmak üzere çeşitli Excel dosya formatlarını destekler, böylece farklı kaynaklardan gelen verilerle kolay etkileşim sağlar.
İyi teknik destek
Aspose.Cells, geliştiricilerin hızlı bir şekilde başlamalarına yardımcı olmak için kapsamlı belgeler ve örnek kodlar sağlar. Aynı zamanda, kullanım sürecinde karşılaşılan problemleri çözmek için profesyonel teknik destek de sağlar.
Python için Aspose.Cells’ın avantajları via NET
Python için Aspose.Cells tam işlevselliğe sahip, kullanımı kolay, mükemmel performanslı, güvenli, güvenilir, esnek ve yüksek derecede entegre bir kütüphanedir. Küçük veya büyük Excel dosyalarıyla çalışırken, veri analizi, rapor oluşturma veya diğer Excel işlemleriyle uğraşırken, Aspose.Cells geliştiricilere verimli ve uygun bir çözüm sunar. Python için Aspose.Cells şu avantajlara sahiptir:
Esnek API’lar
Aspose.Cells’ın API’sı, farklı ihtiyaçlara uyacak şekilde özelleştirilebilecek ve genişletilebilecek birçok özelliği sunar. Bu, geliştiricilerin kendi iş gereksinimlerini başka araçlara veya kütüphanelere bağlı kalmaksızın kolayca uygulamasına olanak tanır.
Birden fazla programlama dili desteği
Python’un yanı sıra, Aspose.Cells aynı zamanda Java, C#, C++ ve diğer programlama dillerini de destekler. Bu, geliştiricilerin tercihlerine ve becerilerine göre Excel özelliklerini uygulamak için en uygun programlama dilini seçebileceği anlamına gelir.
Yüksek derecede entegre
Aspose.Cells, Django, Flask vb. gibi diğer Python kütüphanelerine ve çerçevelere kolayca entegre edilebilir. Bu, geliştiricilerin Web uygulamalarına veya masaüstü uygulamalarına Excel işlevselliğini sorunsuz bir şekilde entegre etmelerine olanak tanır, uygulamalarının kullanışlılığını ve kolaylığını arttırır.
Excel Dosyasından Veri Oku
Pratik uygulamalardan başlayarak Excel’den veri okuma için en güçlü üç Python kütüphanesini (pandas, xlwings, ve Python için Aspose.Cells via NET) örnek dosya üzerinde karşılaştıralım.
Python için Aspose.Cells via NET Kullanarak Excel Dosyasından Veri Oku
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) |
xlwings Kullanarak Excel Dosyasından Veri Oku
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() |
pandas Kullanarak Excel Dosyasından Veri Oku
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) |
Excel Dosyasına Veri Yaz
Pratik uygulamalardan başlayarak veri yazma için en güçlü üç Python kütüphanesini (pandas, xlwings, ve Python için Aspose.Cells via NET) örnek dosya üzerinde karşılaştıralım.
Python için Aspose.Cells via NET Kullanarak Excel Dosyasına Veri Yaz
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) |
xlwings Kullanarak Excel Dosyasına Veri Yaz
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() |
pandas Kullanarak Excel Dosyasına Veri Yaz
# 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) |
Excel Dosyasına Grafik Ekle
Pratik uygulamalardan başlayalım ve Excel dosyasına grafik eklemek için üç güçlü Python kütüphanesini (pandas, xlwings ve Aspose.Cells for Python via NET) karşılaştıralım.
Aspose.Cells for Python via NET Kullanarak Excel Dosyasına Grafik Ekleme
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) |
xlwings Kullanarak Excel Dosyasına Grafik Ekleme
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() |
pandas Kullanarak Excel Dosyasına Grafik Ekleme
Pandas’ta, ExcelWriter nesnesini ve to_excel() fonksiyonunu kullanarak bir Excel dosyasına grafik ekleyebilirsiniz. Ancak, lütfen unutmayın ki Pandas kendisi doğrudan grafikleri Excel dosyalarına gömmeyi desteklemez, yalnızca verileri Excel dosyalarına yazabilir. Grafik eklemek için openpyxl veya xlsxwriter kütüphanesini kullanmanız gerekmektedir. İşte Excel dosyasına grafik eklemek için xlsxwriter kütüphanesini kullanarak bir örnek.
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) |