Python je jedan od najzastupljenijih programskih jezika kada je reč o upravljanju i analizi podataka. Njegova ključna prednost leži u sposobnosti čitanja podataka iz raznovrsnih formata, uključujući JSON, CSV i Excel tabele.
Ovaj tekst će se fokusirati na neke od najkorisnijih Python biblioteka za rad sa podacima, sa posebnim naglaskom na Excel tabelama.
Zašto koristiti Python za upravljanje podacima?
- Python poseduje intuitivnu sintaksu, što ga čini jednostavnim za korišćenje. Takođe je lak za učenje, što objašnjava njegovu popularnost među programerima.
- Python je svestran, jer se može primeniti u različitim oblastima, od veštačke inteligencije do web razvoja, analize podataka i izrade desktop aplikacija.
- Python ima veliku zajednicu koja aktivno kreira resurse za učenje i upotrebu. To ga čini pouzdanim, jer se problemi brzo identifikuju i rešavaju, ubrzavajući proces razvoja.
- Python nudi bogat ekosistem biblioteka koje su pogodne za upravljanje podacima. Tu spadaju NumPy, Pandas i druge, o kojima će biti reči u ovom članku.
U nastavku ćemo istražiti biblioteke za obradu podataka u Pythonu.
OpenPyXL
OpenPyXL je Python biblioteka koja služi za čitanje datoteka kreiranih u Microsoft Excelu 2010 ili novijim verzijama. Podržava fajlove sa ekstenzijama .xlsx, .xlsm, .xltm i .xltx. Ovo je jedna od najpopularnijih biblioteka za rad sa Excel podacima u Pythonu.
Biblioteka omogućava otvaranje fajlova, kreiranje novih radnih listova, izmenu metapodataka, kao i čitanje i upisivanje podataka. Sve to olakšava upravljanje Excel podacima direktno iz Pythona.
Pandas
Pandas je izuzetno popularna biblioteka za upravljanje, analizu i manipulaciju podacima u Pythonu. Besplatna je, otvorenog koda i nudi izuzetnu fleksibilnost, jednostavnost korišćenja i brzinu.
Može da čita podatke iz različitih formata, uključujući Excel. Ova moćna biblioteka je ključan alat u arsenalu svakog stručnjaka za podatke.
Pročitajte i: Zašto je Pandas najpopularnija Python biblioteka za analizu podataka
xlrd
xlrd je Python biblioteka koja se često koristi za čitanje i formatiranje Excel radnih sveski. Kao i ostale biblioteke na ovoj listi, ona je besplatna i otvorenog koda. Međutim, podržava samo tabele u starom .xls formatu. Uprkos tome, i dalje je popularan izbor za rad sa podacima.
pyexcel
pyexcel ima za cilj da ponudi jedinstveni API za rad sa različitim formatima Excel/tabela fajlova. To uključuje CSV, ODS, XLS, XLSX i druge.
pyexcel nudi jednostavan način za uvoz podataka iz svih ovih fajlova, pretvarajući ih u nizove i rečnike u memoriji, i obrnuto. Biblioteka je takođe besplatna i otvorenog koda.
PyExcelerate
PyExcelerate je biblioteka koja je specijalizovana za brzo i efikasno pisanje tabela. Optimizovana je za postizanje maksimalne brzine. Iako PyExcelerate podržava samo pisanje tabela, za razliku od drugih biblioteka sa ove liste, omogućava i dodavanje stilova. Ova biblioteka je izuzetno korisna kada je potrebno brzo generisati veliki broj tabela.
xlwings
xlwings je paket otvorenog koda koji se koristi za rad sa Microsoft Excel-om i Google Sheets. Predstavlja rešenje za automatizaciju tabela i nudi dobru alternativu VBA makroima i Power Query-u.
Pošto je otvorenog koda, osnovna verzija je besplatna. Međutim, postoji i pro verzija koja nudi dodatne funkcije i podršku, ali se plaća. xlwingse koriste kompanije kao što su Accenture, Nokia, Shell i Evropska komisija.
xlSlim
xlSlim omogućava rad sa tabelama kao da su Jupyter sveske. Uz xlSlim, možete pisati kod u interaktivnim ćelijama unutar tabela. Taj kod može komunicirati sa podacima u radnoj svesci i obavljati proračune.
xlSlim uključuje i ugrađeni editor za Python kod. Možete pozivati VBA funkcije iz Pythona i koristiti funkcije definisane u tabeli, baš kao i ostale Excel funkcije.
NumPy
NumPy je biblioteka za numeričko računanje u Pythonu, koja je veoma popularna zbog svoje brzine i mogućnosti obrade podataka.
Uz NumPy, možete uvesti podatke iz CSV fajlova u NumPy nizove. Nakon toga, možete upravljati podacima iz udobnosti Python programa. Takođe je moguće upisati podatke nazad u CSV fajlove.
Pycel
Pycel kompajlira Excel radne sveske u Python graf koji se može izvršavati van Excela. To ga čini korisnim za složene proračune koji se ne izvode u Excelu, na primer, u Pythonu na Linux serveru.
Generisani računski graf sadrži čvorove za sve ćelije u radnoj svesci, kao i njihove međusobne odnose. Ovi odnosi i zavisnosti se koriste za dinamičko izračunavanje vrednosti kada se promeni vrednost jedne ćelije.
formulas
formulas je još jedan interpreter za Excel radne sveske. Ovaj Python paket otvorenog koda čita Excel radne sveske, analizira Excel formule i kompajlira ih u Python kod. Ovaj kod može da obavlja brže proračune na različitim računarima, bez instaliranja Excel COM servera.
PyXLL
PyXLL pruža korisnički interfejs za korišćenje Pythona u Excelu. Sa ovim paketom, možete pisati Python kod koji interaguje sa podacima u tabelama. Pored toga, možete definisati funkcije koje se mogu koristiti u ćelijama tabele.
U suštini, služi kao zamena za VBA. Prednost je što vam omogućava korišćenje celog Python ekosistema i biblioteka u okviru Microsoft Excel-a.
Završne reči
Ovaj tekst je dao pregled različitih Python biblioteka koje se koriste za upravljanje podacima u Excel tabelama. Ove biblioteke omogućavaju pristup i rad sa podacima u jednom od najčešće korišćenih formata, Excel tabelama.
Uz ove biblioteke, možete obavljati složenije zadatke i koristiti bogati Python ekosistem za upravljanje podacima.
Pogledajte i kako da kreirate Pandas DataFrame.