大規(guī)模な組織や企業(yè)で一般的なスプレッドシートデータの処理とそれをWebアプリケーションにインポートすることは、多くの開発者にとって課題です。この記事では、XLSX、CSV、およびスプレッドシートの古いバージョンへの読み取りと書き込みなど、Pythonを使用してそのようなデータを処理および解析する方法を紹介します。

キーポイント：

Pythonは、PandasやOpenPyXLなどのライブラリを組み合わせて、XLSXファイル、CSVファイル、レガシースプレッドシートの読み書きなど、スプレッドシートデータを簡単に解析します。これにより、これらの形式で保存されているデータを簡単に操作および分析できます。
スプレッドシートの読み取りプロセスには、Pandasモジュールのインポート、スプレッドシートファイルの開き、特定のワークシートの選択、特定のデータセルの値の抽出が含まれます。 Pandasはスプレッドシートをテーブルとして読み取り、データフレームとして保存します。これにより、データフレームをクエリして特定のデータを抽出できます。
スプレッドシートを作成するプロセスは、データフレームを作成してワークブックに保存し、ワークブックにワークシートを作成し、ワークブックのセルにデータを追加することに似ています。 PandasのExcelwriterクラスは、既存のスプレッドシートへのデータフレームや設定日と時刻の値など、データをスプレッドシートに保存するためのより多くのオプションを提供します。
スプレッドシートの基本：

基本：

たとえば、

python環(huán)境設定：

pip3 install pandas

ファイル內のデータを解析する場合は、次の順序で次の操作を実行する必要があります。

Import Pandasモジュール

スプレッドシートファイル（またはワークブック）を開きます
ワークシートを選択
2. を選択します
特定のデータセルの値を抽出します
4. スプレッドシートファイルを開きます

pip3 install pandas

Pandasはスプレッドシートをテーブルとして読み取り、パンダのデータフレームとして保存します。

ファイルにASSASCII以外の文字が含まれている場合、Unicode形式で開く必要があります。

import pandas as pd
workbook = pd.read_excel('sample-xlsx-file-for-testing.xlsx')
workbook.head()

スプレッドシートが非常に大きい場合は、特定の列のみをデータフレームにロードする

パラメーターを追加できます。たとえば、次のパラメーターでは、最初の5列のみを読み取ります。 use_cols さらに、

パラメーターを使用して、特定の數(shù)の行のみを読み取るか、最初に特定の數(shù)の行を無視することができます。

import sys
workbook = pd.read_excel('sample-xlsx-file-for-testing.xlsx', encoding=sys.getfilesystemencoding())

特定のワークシートを開きますnrows skiprows

パラメーターを使用して、スプレッドシートから特定のワークシートを選択できます。デフォルトでは、

関數(shù)はファイルの最初のワークシートを解析します。ワークシートの名前は、文字列またはワークシートのインデックス（0から始まる）として提供できます：

sheet_nameリストをパラメーターに渡すことにより、PANDASデータフレームの辭書ストレージとして複數(shù)のワークシートを選択することもできます。 read_excel()

workbook = pd.read_excel('~/Desktop/import-export-data.xlsx', usecols = 'A:E')
workbook.head()

データフレームにワークシートを選択した後、PANDASデータフレームを照會することにより、特定のデータセルの値を抽出できます。 sheet_name

# 讀取名為'Sheet1'的工作表
worksheet = pd.read_excel('sample-xlsx-file-for-testing.xlsx', sheet_name = 'Sheet1')

# 讀取文件中的第一個工作表
worksheet = pd.read_excel('sample-xlsx-file-for-testing.xlsx', sheet_name = 0)

0番目のインデックス位置の値を検索します。同様に、

メソッドに渡すと、インデックスでタグ0を検索します。

# 讀取前兩個工作表和名為'Sheet 3'的工作表
worksheets = pd.read_excel('~/Desktop/import-export-data.xlsx', sheet_name = [0, 1, 'Sheet 3'])

.iloc().iloc()スプレッドシートを作成します：.loc().loc()

import pandas as pd
workbook = pd.read_excel('sample-xlsx-file-for-testing.xlsx')

# 打印'Product'列的第一個值
print(workbook['Product'].iloc[0])

=> Carretera

データをワークブックに保存します

新しいファイルを作成します
新しいファイルを作成するには、最初にデータフレームが必要です。記事の冒頭でデモテーブルを再作成しましょう：
4. データフレームに
関數(shù)を呼び出して保存するファイル名を指定することにより、新しいスプレッドシートファイルを作成できます。

は

print(workbook['Product'].loc[0])

=> Carretera

データフレームは、to_excel()パラメーターを使用してワークブックの特定のワークシートとして保存できます。このパラメーターのデフォルト値はSHEIT1：

import pandas as pd

name = ['John', 'Mary', 'Sherlock']
age = [11, 12, 13]
df = pd.DataFrame({ 'Name': name, 'Age': age })
df.index.name = 'ID'

スプレッドシートに保存する際に、より多くのオプションが必要です。複數(shù)のデータフレームを同じファイルに保存する場合は、次の構文を使用できます。 read_excel()

パラメーターを使用します。エンジンがopenPyxlとして指定されている場合にのみ、付録モードはサポートされていることに注意してください：

さらに、sheet_nameおよび

pip3 install pandas

（.xls）スプレッドシートの古いバージョンをお読みください：

import pandas as pd
workbook = pd.read_excel('sample-xlsx-file-for-testing.xlsx')
workbook.head()

import sys
workbook = pd.read_excel('sample-xlsx-file-for-testing.xlsx', encoding=sys.getfilesystemencoding())

workbook = pd.read_excel('~/Desktop/import-export-data.xlsx', usecols = 'A:E')
workbook.head()