Python 是最流行的数据管理和分析编程语言之一。 其核心优势之一是可以读取不同格式的数据，例如 JSON、CSV 和 Excel 电子表格。
本文将介绍一些用于处理数据（尤其是 Excel 电子表格）的最有用的 Python 库。
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为什么使用 Python 进行数据管理？
- Python 具有直观的语法，使其成为一种简单的语言。 这也使得它更容易学习，因此非常受程序员欢迎。
- Python 具有多种用途，因为它可用于各种用途，从人工智能到 Web 开发、数据分析到桌面开发。
- Python 拥有一个庞大的社区，创建可供使用和学习的资源。 这使得 Python 变得可靠，因为问题可以更快地识别和修复，并且开发速度更快。
- Python 还拥有一个庞大的库生态系统，可用于数据管理。 其中包括 NumPy、Pandas 以及我们将在本文中介绍的其他内容。
现在，我们将探索 Python 中的数据管理库。
OpenPyXL
OpenPyXL 是一个用于从 Microsoft Excel 2010 或更高版本读取文件的 Python 库。 支持的文件扩展名包括 .xlsx、.xlsm、.xltm 和 .xltx 文件。 它是 Python 最流行的 Excel 数据管理库之一。
该库允许您打开文件、创建工作表、修改其元数据以及读取和写入数据。 这使得通过 Python 轻松管理 Excel 数据成为可能。
熊猫
pandas 是一个非常流行的 Python 数据管理、分析和操作库。 它是免费的、开源的，并提供令人难以置信的灵活性、易用性和速度。
它能够读取不同格式的数据，包括 Excel。 该库功能强大，仍然是数据科学家工具箱中最重要的工具之一。
另请阅读：这就是为什么 Pandas 是最受欢迎的 Python 数据分析库
xlrd
xlrd 是一个广泛用于读取和格式化 Excel 工作簿的 Python 库。 与此列表中的其他库一样，它是免费且开源的。 但是，它仅支持传统 .xls 文件格式的电子表格。 尽管如此，它仍然是一个流行的数据管理库。
pyexcel
pyexcel 旨在提供单一 API 来处理不同的 Excel/电子表格文件格式。 其中包括 csv、ods、xls、xlsx 和其他文件格式。
pyexcel 提供了一种从所有这些文件导入数据的简单方法，将它们转换为内存中的数组和字典，反之亦然。 该库也是免费和开源的。
PyExcelerate
PyExcelerate 是一个用于快速有效地编写电子表格的库。 它针对速度进行了大量优化。 PyExcelerate 仅支持编写电子表格。 但是，与此列表中的大多数库不同，它还支持添加样式。 如果您必须快速生成许多电子表格，这个库将非常有帮助。
XL翼
xlwings 是一个开放核心软件包，可与 Microsoft Excel 和 Google Sheets 配合使用。 它是一种电子表格自动化解决方案，为 VBA 宏和 Power Query 提供了健康的替代方案。
开放核心意味着核心版本是免费和开源的。 但是，有一个专业版本提供额外的功能和支持，但需要付费。 xlwings 用户包括埃森哲、诺基亚、壳牌和欧盟委员会等公司。
超薄
xlSlim 使您能够像使用 Jupyter 笔记本一样使用电子表格。 使用 xlSlim，您可以在电子表格的交互式单元格中编写代码。 此代码可以与工作簿中的数据交互并执行计算。
xlSlim 还为您的 Python 代码提供内置编辑器。 您可以从 Python 调用 VBA 函数，并像使用其他 Excel 函数一样使用电子表格中定义的函数。
数值模拟
NumPy 是 Python 中的一个数值计算库，因其速度和数据处理能力而非常受欢迎。
使用 NumPy，您可以将 CSV 文件中的数据导入到 NumPy 数组中。 完成此操作后，您可以从 Python 程序中轻松执行任意数量的数据管理。 还可以将数据写回到 CSV 文件中。
派塞尔
Pycel 将 Excel 工作簿编译成可在 Excel 外部执行的 Python 图形。 这使得它对于在 Excel 之外执行复杂的计算非常有用 – 例如，在 Linux 服务器上的 Python 中。
生成的计算图包含工作簿中所有单元格的节点及其关系。 当一个单元格的值发生变化时，这些关系和依赖关系可用于动态计算所有值。
公式
Formulas 是 Excel 工作簿的另一个解释器。 开源 Python 包读取您的 Excel 工作簿，解析您的 Excel 公式，并将其编译为 Python。 这个Python可以在不同的计算机上进行更快的计算，而无需安装Excel COM服务器。
pyXLL
PyXLL 提供了在 Excel 中使用 Python 的前端 UI。 使用此包，您可以编写与电子表格中的数据交互的 Python 代码。 此外，您还可以定义可在电子表格单元格中使用的函数。
本质上，它是 VBA 的替代品。 VBS 的优势在于，它使您能够利用整个 Python 生态系统及其在 Microsoft Excel 中提供的不同库。
最后的话
本文回顾了用于 Excel 电子表格中的数据管理的不同 Python 库。 这些库使您能够以最常见的数据表示格式之一（Excel 电子表格）提取和使用数据。
借助这些库，您可以执行更复杂的任务并使用 Python 丰富的生态系统来管理您的数据。
接下来，了解如何创建 Pandas DataFrame。
