Python destaca-se como uma das linguagens de programação mais requisitadas para a análise e manipulação de dados. Sua capacidade de interpretar informações em diversos formatos, como JSON, CSV e planilhas do Excel, é um dos seus maiores atrativos.
Este artigo explora algumas das bibliotecas Python mais eficazes para o tratamento de dados, com foco especial em planilhas do Excel.
Por que optar pelo Python para gestão de dados?
- Python apresenta uma sintaxe clara, o que a torna uma linguagem de fácil compreensão. Sua simplicidade facilita o aprendizado, resultando em sua ampla popularidade entre programadores.
- A versatilidade do Python permite seu uso em diversas áreas, desde Inteligência Artificial até desenvolvimento web, passando por análise de dados e desenvolvimento de aplicações desktop.
- Python conta com uma vasta comunidade, que disponibiliza um grande acervo de recursos para aprendizado e uso. Essa comunidade torna o Python confiável, pois problemas são identificados e corrigidos com rapidez, acelerando o desenvolvimento.
- Python oferece um vasto ecossistema de bibliotecas para gerenciamento de dados, incluindo NumPy, Pandas e outras que serão detalhadas neste artigo.
A seguir, examinaremos as bibliotecas dedicadas ao gerenciamento de dados em Python.
OpenPyXL
OpenPyXL é uma biblioteca Python projetada para leitura de arquivos do Microsoft Excel 2010 e versões posteriores. Ela suporta extensões como .xlsx, .xlsm, .xltm e .xltx. É uma das ferramentas mais utilizadas em Python para o gerenciamento de dados em Excel.
A biblioteca possibilita a abertura de arquivos, a criação de planilhas, a alteração de metadados, bem como a leitura e escrita de dados. Isso torna o gerenciamento de dados em Excel uma tarefa simples e eficaz a partir do Python.
pandas
Pandas é uma biblioteca extremamente popular para gestão, análise e manipulação de dados em Python. Gratuita e de código aberto, ela oferece flexibilidade, facilidade de uso e velocidade superiores.
Capaz de ler dados de diferentes formatos, incluindo Excel, essa biblioteca é uma ferramenta indispensável no arsenal de qualquer cientista de dados, destacando-se pela sua potência.
Leia também: Descubra por que o Pandas é a biblioteca de análise de dados Python mais popular.
xlrd
xlrd é uma biblioteca Python muito utilizada para leitura e formatação de arquivos Excel. Similar às outras bibliotecas desta lista, é gratuita e de código aberto. Entretanto, ela suporta apenas planilhas no formato tradicional .xls. Apesar dessa limitação, ainda é uma biblioteca popular para gestão de dados.
pyexcel
O pyexcel tem como objetivo fornecer uma única API para o manuseio de diversos formatos de arquivo Excel e planilhas, incluindo csv, ods, xls, xlsx, entre outros.
O pyexcel simplifica a importação de dados de todos esses arquivos, convertendo-os em arrays e dicionários na memória, e vice-versa. A biblioteca também é gratuita e de código aberto.
PyExcelerate
PyExcelerate é uma biblioteca desenvolvida para a escrita rápida e eficiente de planilhas, com alta otimização de velocidade. Ela suporta apenas a escrita de planilhas, mas, ao contrário da maioria das bibliotecas desta lista, permite a adição de estilos. Essa biblioteca é útil na geração rápida de muitas planilhas.
xlwings
xlwings é um pacote de código aberto que interage com Microsoft Excel e Google Sheets. É uma solução de automação de planilhas que oferece uma alternativa consistente a macros VBA e Power Query.
O modelo open-core implica que a versão principal é gratuita e de código aberto, mas existe uma versão profissional com recursos e suporte adicionais, que é paga. Empresas como Accenture, Nokia, Shell e a Comissão Europeia estão entre os usuários do xlwings.
xlSlim
O xlSlim permite trabalhar com planilhas de forma semelhante a notebooks Jupyter. Com ele, é possível escrever código em células interativas nas suas planilhas. Esse código pode interagir com os dados da sua pasta de trabalho e realizar cálculos.
O xlSlim também fornece um editor integrado para o seu código Python. Você pode invocar funções VBA do seu código Python e usar funções definidas na sua planilha da mesma forma que usaria outras funções do Excel.
NumPy
NumPy é uma biblioteca de computação numérica em Python, muito popular por sua velocidade e recursos de processamento de dados.
Com NumPy, é possível importar dados de arquivos CSV para arrays NumPy. Uma vez feito isso, você pode executar o gerenciamento de dados que desejar no ambiente do seu programa Python. Também é possível exportar os dados de volta para arquivos CSV.
Pycel
Pycel compila suas pastas de trabalho do Excel em um gráfico Python que pode ser executado fora do Excel. Isso torna a ferramenta útil para realizar cálculos complexos fora do ambiente Excel, como em Python em um servidor Linux.
O gráfico computacional gerado contém nós para todas as células da pasta de trabalho e seus relacionamentos. Esses relacionamentos e dependências podem ser utilizados para calcular dinamicamente todos os valores quando o valor de uma célula é alterado.
fórmulas
formulas é outro interpretador para suas pastas de trabalho do Excel. O pacote Python de código aberto lê as suas pastas de trabalho do Excel, interpreta as fórmulas do Excel e as compila em Python. Este código Python pode realizar cálculos de forma mais rápida em diversos computadores sem a necessidade de instalar um servidor Excel COM.
PyXLL
O PyXLL oferece uma interface para o uso do Python no Excel. Com este pacote, você pode escrever código Python que interage com os dados em suas planilhas. Além disso, pode definir funções que podem ser usadas nas células da sua planilha.
Essencialmente, ele funciona como um substituto para o VBA. A vantagem é que ele permite aproveitar todo o ecossistema Python e as diversas bibliotecas que ele oferece no seu Microsoft Excel.
Considerações Finais
Este artigo apresentou diversas bibliotecas Python utilizadas para o gerenciamento de dados em planilhas do Excel. Essas bibliotecas permitem a importação e o uso de dados em um dos formatos mais comuns de representação de dados, as planilhas do Excel.
Com essas ferramentas, é possível executar tarefas mais complexas e utilizar o vasto ecossistema do Python para gerenciar os seus dados.
Em seguida, confira como criar um Pandas DataFrame.