Найти - Пользователи
Полная версия: Что лучше для Python и Excel ?
Начало » Python для новичков » Что лучше для Python и Excel ?
1
ewro
Подскажите, что использовать для взаимодействия Excel и Python. Есть варианты: xlwt xlrd xlutils xlwings openpyxl и т.д. в которых я запутался. Хотелось бы как в Фотошопе - кнопка “Зашибись”. Для начинающего слишком обширный выбор. Или универсальность отсутствует - у каждого модуля свой конёк.
doza_and
ewro
Подскажите, что использовать
А что за задача?
Очевидно xlwt- запись xlrd-чтение xlutils- просто объединение первых двух. xlwings openpyxl не слышал не пользовался там есть что-то еще для работы с xlsx. Еще забыли win32com - управляет exel а не просто файлы обрабатывает. pandas среди прочего может импортировать и экспортировать в этот формат.

По моему мнению самый хороший способ взаимодействия питона с exel - выгрузить данные в csv и больше про exel не вспоминать. Нету у него ни одного use case при взаимодействии с питоном.


ewro
Да просто вопрос как начинающего - что лучше сразу использовать, чтобы лишних телодвижений не делать. Pandas просматривал. С виду вроде там все имеется.
doza_and
ewro
что лучше сразу использовать, чтобы лишних телодвижений не делать
Для начинающего как раз минимум телодвижений если выкинуть exel, выгрузил в csv и все. Дальше хоть pandas хоть numpy хоть csv. Мы обычно не тянем громадный pandas, данные грузятся в numpy одной строчкой:
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.loadtxt.html
 data = np.loadtxt("a.csv")
Никаких лишних телодвижений. pandas нужен если у вас много разнородных по типу столбцов, которые вы хотите называть по именам.

Единственное где разумно использовать exel так это при просмотре, фильтрации и редактировании таблиц. Поскольку у нас таблицы обычно здоровые мы давным давно используем самописную, крохотную утилиту которая реализует этот функционал и грузит данные на два порядка быстрее эксела.
This is a "lo-fi" version of our main content. To view the full version with more information, formatting and images, please click here.
Powered by DjangoBB