Python は、最も人気のあるデータ管理および分析プログラミング言語の 1 つです。その主な強みの 1 つは、JSON、CSV、Excel スプレッドシートなど、さまざまな形式のデータを読み取れることです。
この記事では、データ、特に Excel スプレッドシートを処理するために最も役立つ Python ライブラリのいくつかについて説明します。
データ管理に Python を使用する理由
- Python は直感的な構文を備えているため、シンプルな言語になります。これにより、学習も容易になり、その結果、プログラマーの間で非常に人気があります。
- Python は、人工知能から Web 開発、データ分析からデスクトップ開発まで、さまざまな用途に使用できるため多用途です。
- Python には、使用して学習できるリソースを作成する大規模なコミュニティがあります。これにより、問題がより早く特定されて修正され、開発がより迅速に行われるため、Python の信頼性が高まります。
- Python には、データ管理に使用できるライブラリの大規模なエコシステムもあります。これらには、NumPy、Pandas、およびこの記事で説明するその他のものが含まれます。
次に、Python でデータ管理するためのライブラリを調べます。
OpenPyXL
OpenPyXL は、Microsoft Excel 2010 以降からファイルを読み取るための Python ライブラリです。サポートされているファイル拡張子には、.xlsx、.xlsm、.xltm、および .xltx ファイルが含まれます。これは、Excel データ管理用の Python の最も人気のあるライブラリの 1 つです。
このライブラリを使用すると、ファイルを開いたり、シートを作成したり、メタデータを変更したり、データを読み書きしたりできます。これにより、Python から Excel データを簡単に管理できるようになります。
パンダ
pandas は、 Python でのデータ管理、分析、操作のための非常に人気のあるライブラリです。これは無料のオープンソースであり、驚くべき柔軟性、使いやすさ、速度を提供します。
Excel を含むさまざまな形式のデータを読み取ることができます。このライブラリは強力であり、依然としてデータ サイエンティストのツールボックスの中で最も重要なツールの 1 つです。
こちらもお読みください: Pandas が最も人気のある Python データ分析ライブラリである理由
xlrd
xlrdは、Excel ワークブックの読み取りと書式設定に広く使用されている Python ライブラリです。このリストにある他のライブラリと同様に、これは無料でオープンソースです。ただし、従来の .xls ファイル形式のスプレッドシートのみをサポートします。それにもかかわらず、データ管理用のライブラリとして依然として人気があります。
パイエクセル
pyexcel は、さまざまな Excel/スプレッドシート ファイル形式を操作するための単一の API を提供することを目的としています。これらには、csv、ods、xls、xlsx、およびその他のファイル形式が含まれます。
pyexcel は、これらすべてのファイルからデータをインポートし、メモリ内の配列や辞書に変換したり、その逆に変換したりする簡単な方法を提供します。ライブラリも無料でオープンソースです。
PyExcelerate
PyExcelerateは、スプレッドシートを迅速かつ効率的に作成するために使用されるライブラリです。速度を重視して大幅に最適化されています。 PyExcelerate はスプレッドシートの作成のみをサポートします。ただし、このリストにあるほとんどのライブラリとは異なり、スタイルの追加もサポートしています。このライブラリは、多数のスプレッドシートを迅速に生成する必要がある場合に最も役立ちます。
xlwing
xlwings は、Microsoft Excel および Google Sheets と連携するオープンコア パッケージです。これは、VBA マクロや Power Query の健全な代替手段を提供するスプレッドシート自動化ソリューションです。
オープンコアとは、コアバージョンが無料でオープンソースであることを意味します。ただし、追加の機能とサポートを提供する有料のプロバージョンがあります。 xlwings ユーザーには、Accenture、Nokia、Shell、欧州委員会などの企業が含まれます。
XLスリム
xlSlim を使用すると、スプレッドシートを Jupyter ノートブックであるかのように操作できます。 xlSlim を使用すると、スプレッドシートの対話型セルにコードを記述することができます。このコードは、ワークブック内のデータを操作し、計算を実行できます。
xlSlim は、Python コード用の組み込みエディターも提供します。他の Excel 関数を使用する場合と同様に、Python から VBA 関数を呼び出し、スプレッドシートで定義された関数を使用できます。
ナムピー
NumPy は、その速度とデータ処理能力で非常に人気のある Python の数値計算ライブラリです。
NumPy を使用すると、CSV ファイルから NumPy 配列にデータをインポートできます。それが完了すると、Python プログラムから快適に必要なだけデータ管理を実行できるようになります。データをCSVファイルに書き戻すことも可能です。
パイセル
Pycel は、 Excel ワークブックを Excel の外部で実行できる Python グラフにコンパイルします。これは、Excel の外部で複雑な計算を実行する場合 (たとえば、Linux サーバー上の Python で実行する場合) に役立ちます。
生成された計算グラフには、ワークブック内のすべてのセルのノードとそれらの関係が含まれます。これらの関係と依存関係を使用して、1 つのセルの値が変更されたときにすべての値を動的に計算できます。
数式
Formulas は、Excel ワークブックのもう 1 つのインタープリターです。オープンソースの Python パッケージは、Excel ワークブックを読み取り、Excel の数式を解析し、Python にコンパイルします。この Python は、Excel COM サーバーをインストールせずに、さまざまなコンピューター上でより高速な計算を実行できます。
PyXLL
PyXLL は、 Excel で Python を使用するためのフロントエンド UI を提供します。このパッケージを使用すると、スプレッドシート内のデータを操作する Python コードを作成できます。さらに、スプレッドシートのセルで使用できる関数を定義できます。
基本的に、VBA の代替として機能します。 VBS の利点は、Python エコシステム全体と、Microsoft Excel 内で提供されるさまざまなライブラリを活用できることです。
最後の言葉
この記事では、Excel スプレッドシートでのデータ管理に使用されるさまざまな Python ライブラリをレビューしました。これらのライブラリを使用すると、最も一般的なデータ表現形式の 1 つである Excel スプレッドシートでデータを取り込んで使用できます。
これらのライブラリを使用すると、より複雑なタスクを実行し、Python の豊富なエコシステムを使用してデータを管理できます。
次に、Pandas DataFrame の作成方法を確認してください。