Python excel xls xlsx

Convert XLS To XLSX In Python

Last updated April 27, 2023 by Jarvis Silva Looking for a tutorial on how to convert xls to xlsx in python then you are at the right place today in this tutorial I will show you how to convert xls file to xlsx file format using python XLS and XLSX are files used by Microsoft Excel for reading and writing excel data, so what’s the difference between them? Well xls was used by excel from 1997 to 2003 after that they used xlsx file format. So xlsx is like a new version so if you have old Excel files in xls version then you might need to convert them to xlsx format which we will see in this tutorial.

Python Code To Convert XLS To XLSX

 from xls2xlsx import XLS2XLSX # Enter the xls file name here x2x = XLS2XLSX("sample.xls") # Enter the xlsx file name you want after converting here x2x.to_xlsx("output.xlsx") 

Above is the three lines of python code to convert xls to xlsx it is because I have used a python library called xls2xlsx, which allows us to convert xls file to xlsx file format in python so you need to install it, to install run the below command.

It will install the library now you are ready to run this program. Before that, you need to enter the path of the xls file you want to convert in the first line and also give a name to the xlsx file you want in the second line. Now you are ready to run this program, To run it open a command prompt at the program folder and run the below command or else you can use an online python compiler.

I hope you found what you were looking for from this tutorial and if you want more tutorials and resources like this in the future, do join our Telegram channel for updates.

Thanks for reading, have a nice day 🙂

Источник

Импорт данных в Python – чтение и запись файлов Excel

Всем привет! Уверен, что подавляющее большинство читателей этой статьи интересует анализ данных. Иначе вас бы здесь не было! Но для начала данные необходимо импортировать в Python. Помимо баз данных, средством решения этой задачи являются файлы. В сфере науки о данных чаще всего используются файлы в формате csv (значения, разделённые запятыми), но нередко можно встретить и формат xlsx, потому что почти во всех компаниях Excel по-прежнему является самой популярной программой для редактирования таблиц.

Я покажу вам, как читать файлы Excel с помощью Python. При правильном выборе библиотек это совсем не сложно.

Python: чтение файлов Excel

Вариантов довольно много. То есть, добавить файлы xlsx в Python можно несколькими способами. Если вам нужно просто и быстро достать данные из файла Excel, то лучше всего подойдёт библиотека pandas. Если требуется более высокий уровень контроля, или вы собираетесь считывать формулы, стоит воспользоваться пакетами xlrd или openpyxl. Фактически, для доступа к данным Excel библиотека pandas использует xlrd в фоновом режиме.

Файл Jupyter Notebook с кодом для всех трёх вариантов можно найти по этой ссылке.

Импорт файлов xlsx с помощью Pandas

Одним из популярных способов чтения файлов Excel в Python является функция read_excel из pandas. Если вы занимаетесь “наукой о данных” и работаете с Python, библиотека pandas в любом случае незаменима. Функция read_excel способна обрабатывать файлы xls (старый формат) и xlsx, а также записывать содержимое в DataFrame.

import pandas as pd df = pd.read_excel("Имя файла")

У этой функции есть целый ряд параметров, наиболее важные из которых перечислены ниже:

• Здесь можно ввести числовое значение (начиная с 0) или название электронной таблицы. По умолчанию считывается первая таблица в файле. Если в качестве значения указать список, то будет возвращён словарь датафреймов (см. ниже).

• Если вам требуется пропустить первые строки (обычное дело с таблицами Excel, поскольку очень часто сверху в них находится заголовок и описание), сделать это можно с помощью данного параметра, просто указав, сколько строк вы хотите пропустить. Как обычно в Python, отсчёт начинается с нуля, т.е. если вам нужно начать с 4-й строки, используйте skiprows=3.

• Строка, содержащая “хедер”, т.е. заголовки столбцов. При установленном значении “0” используется первая строка. Если у столбцов не должно быть заголовков, установите значение “None”.

• Если вы хотите вывести только конкретные столбцы, их нужно указать здесь. Лучший вариант в этом случае – передать список с номерами или названиями столбцов.

• Если вам надо использовать типы данных, которые могут отличаться от автоматически распознанных, подставьте к этому параметру словарь, где указаны конкретные типы данных для конкретных столбцов.

Перечисленные параметры должны охватить большинство возможных сценариев использования. Если вам потребуется более специализированная информация, посмотрите справочные материалы по API read_excel.

Импорт одновременно нескольких листов файла Excel

Как указано в описании параметра sheet_name, он позволяет указать список номеров или названий рабочих листов. В этом случае вы получите не датафрейм, а словарь датафреймов.

Map = pd.read_excel("Example-Excel.xlsx", sheet_name=['Таблица1','Таблица2','Таблица3'], skiprows=3) print(type(Map)) print(Map.keys()) print(Map['Таблица3'].head())

Импорт данных Excel с помощью пакета XLRD

При использовании пакета xlrd вы получаете гораздо больше контроля над таблицами Excel, но и разобраться с ним немного сложнее. Однако в настоящее время разработка прекращена. На его странице в GitHub говорится, что лучше использовать openpyxl.

Помимо xlrd, предназначенной для чтения, есть ещё библиотеки xlwt для записи файлов xls (Excel 97 – 2003) и xlutils для редактирования современных файлов Excel.

Первым делом надо открыть файл

wb = xlrd.open_workbook("Example-Excel.xlsx")

С помощью функции sheet_names вы получаете названия таблиц

sheet_names = wb.sheet_names()

После этого к таблице можно обратиться по её названию, например:

Tab1 = wb.sheet_by_name('Таблица1')

API xlrd имеет очень логичную структуру и людям, обладающим некоторым опытом взаимодействия с API, несложно будет в нём разобраться.

• В модуль book входят все инструменты, которые нужны для работы со всей книгой. Класс xlrd.book.Book хранит её содержимое.
• В модуль sheet входят все инструменты для работы с отдельными рабочими листами. И соответствующий класс xlrd.sheet.Sheet хранит содержимое рабочего листа
• Стоит также упомянуть модуль formatting, который позволяет считать форматирование файла
• Модуль formula (обратите внимание) работает не с формулами каждой ячейки, а с менеджером имен. Если вы хотите прочитать формулы из отдельных ячеек, это делается с помощью openpyxl, а
• xldate помогает разобраться с датой и временем

Пакет Openpyxl: чтение файлов Excel

Если вам нужно не просто прочитать данные, а сделать что-то ещё, можете воспользоваться пакетом openpyxl. Хотя лично мне больше по душе pandas.

Здесь открыть и просмотреть книгу Excel тоже очень легко.

from openpyxl import load_workbook wb2 = load_workbook("Example-Excel.xlsx")

Флаг data_only позволяет указать, что будет считываться – формулы или вычисляемые значения. По умолчанию стоит data_only = False, поэтому считываются формулы.

К сожалению, пакет не поддерживает изображения и диаграммы, поэтому с помощью openpyxl не получится модифицировать шаблоны или вставлять данные в существующие дэшборды на основе Excel. Подходящим инструментом для этого является xlwings, разговор о котором будет чуть позже.

Но давайте вернёмся к openpyxl. Каждая книга Excel содержит рабочие листы, к которым можно легко обращаться по имени

print(wb2.sheetnames) ws = wb2['Таблица1'] for i in ws.values: print(i)

Если надо преобразовать данные в датафрейм pandas, это делается следующим образом. В приведённом примере таблица начинается с четвёртой строки.

import pandas as pd df = pd.DataFrame(ws.values) df.columns = df.iloc[[3]].values.tolist()[0] df = df[4:] df.head()

Опять же, вот ещё ссылка на документацию openpyxl. Также вас может заинтересовать глава 12 в бесплатной книге Automate the boring stuff, там речь идёт как раз о применении пакета openpyxl.

Python: сохранение файлов Excel

Логично предположить, что помимо чтения файлов Excel нам в какой-то момент понадобится возможность их сохранять. Файл Jupyter Notebook с кодом для всех трёх вариантов можно найти по этой ссылке.

Запись датафрейма в файл XLSX с помощью Pandas

Опять же, с помощью pandas записать датафрейм в файл Excel очень легко. За это отвечает функция to_excel, как в следующем примере

diamonds.to_excel("Diamonds.xlsx", sheet_name='Diamonds')

Для индивидуализации можно использовать следующие параметры. На самом деле их больше, но остальные нам пока не нужны.

• Определяет, будут ли выводиться названия столбцов. В качестве значения также можно указать список названий.

Запись нескольких таблиц в один файл Excel

Для pandas и это не является проблемой. Нужно только вооружиться функцией ExcelWriter. Вот как это работает:

with pd.ExcelWriter('test.xlsx') as writer: iris.to_excel(writer, sheet_name='iris') tips.to_excel(writer, sheet_name='tips')

Запись файлов Excel с помощью XLWT

Запись файла xls (обратите внимание, что модуль xlwt не поддерживает новый формат xlsx, который используется в Excel начиная с версии 2007).

import xlwt from datetime import datetime wb = xlwt.Workbook() ws = wb.add_sheet('Таблица1') datumStyle = xlwt.easyxf(num_format_str='DD.MM.YYYY') ws.write(0, 0, 1) ws.write(0, 1, 1) ws.write(0, 2, xlwt.Formula("A1+B1")) ws.write(1, 0, datetime.now(),datumStyle) ws.write(1, 2, 3.1415) wb.save('Example-xlwt.xls')

Запись файлов Excel с помощью Openpyxl

Запись файла тоже не вызывает никаких проблем:

from openpyxl import Workbook wb = Workbook()

# . Заполнение книги… wb.save("Example-openpyxl.xlsx")

Помимо прочего, вы можете делать, например, следующее:

# Активировать первую таблицу ws = wb.active

# Писать можно прямо в ячейках ws['C1'] = 3.1415

# Также можно прикреплять целые строки ws.append([1, 2, 3])

# Ячейки с датами тоже работают import datetime ws['E2'] = datetime.datetime.now()

Заключение по теме работы с файлами Excel с использованием Python

Подводя итог, можно сказать следующее:

Если вам требуется только читать таблицы или записывать их в файлы Excel, ваш вариант – pandas. В нём простая в использовании функция импорта/экспорта, да и фирменный тип данных DataFrame от pandas является идеальным для дальнейшей обработки данных.

Если вам нужен более высокий уровень контроля, и вы хотите считывать или редактировать отдельные ячейки, а также форматировать их и т.д., вам подойдёт openpyxl. Если по какой-то неведомой причине вам всё ещё приходится использовать формат xls (некоторые компании до сих пор от него не отказались), возьмите xlrt/xlwt/xlutils.

Надеюсь, вы почерпнули из этой статьи что-то полезное. Напишите в комментариях, какой из пакетов вы предпочитаете использовать. А если вы хотите помочь распространению знаний из области Data Science и поддержать меня в этом начинании, то поделитесь данным постом у себя в Twitter или Facebook.

Источник

Преобразование файлов Excel XLS в XLSX в Python

Электронные таблицы Excel обычно используются для удобного хранения данных небольшого или большого размера. Кроме того, вы можете визуализировать данные электронной таблицы и выполнять различные сетевые операции для управления ими. XLS был более ранним форматом файлов, который использовался Microsoft Excel для хранения данных электронных таблиц. Хотя Microsoft представила XLSX в 2007 году с расширенными функциями и возможностями, многие люди по-прежнему используют формат XLS, который впоследствии необходимо преобразовать в XLSX. В этой статье вы узнаете, как программно преобразовать файлы XLS в формат XLSX в Python.

Библиотека Python для преобразования XLS в XLSX#

Aspose.Cells for Python — мощная библиотека Python для создания и обработки электронных таблиц. Кроме того, он позволяет конвертировать файлы электронных таблиц из одного формата в другой. Мы будем использовать эту библиотеку для преобразования наших файлов XLS в XLSX. Вы можете установить его в свои приложения Python из PyPI, используя следующую команду pip.

Преобразование файла XLS в XLSX в Python#

Преобразование XLS в XLSX очень просто. Просто загрузите файл XLS и сохраните его как XLSX. Ниже приведены шаги для преобразования XLS в XLSX в Python.

В следующем примере кода показано, как сохранить файл XLS в формате XLSX в Python.

import jpype import asposecells jpype.startJVM() from asposecells.api import Workbook # Load XLS file workbook = Workbook("input.xls"); # Save as XLSX workbook.save("Output.xlsx"); # Shutdown JVM jpype.shutdownJVM() 

Получить бесплатную лицензию#

Вы можете получить бесплатную временную лицензию для использования Aspose.Cells for Python без ограничений на пробную версию.

Вывод#

В этой статье вы узнали, как программно преобразовать файлы XLS в XLSX в Python. Вы можете просто установить библиотеку и интегрировать преобразование XLS в XLSX в свои приложения Python. Кроме того, вы можете узнать больше об Aspose.Cells для Python, используя документацию. Кроме того, вы можете поделиться своими вопросами или запросами через наш форум.

Смотрите также#

Источник