Python é uma das linguagens de programação de análise e gerenciamento de dados mais populares. Um de seus principais pontos fortes é que ele pode ler dados em diferentes formatos, como JSON, CSV e planilhas do Excel.
Este artigo abordará algumas das bibliotecas Python mais úteis para lidar com dados, especialmente planilhas do Excel.
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Por que usar Python para gerenciamento de dados?
- Python tem uma sintaxe intuitiva que a torna uma linguagem simples. Isso também facilita o aprendizado e, como resultado, é muito popular entre os programadores.
- Python é versátil porque pode ser usado para vários usos, desde Inteligência Artificial até Desenvolvimento Web, Análise de Dados até Desenvolvimento Desktop.
- Python tem uma grande comunidade criando recursos para usar e aprender. Isso torna o Python confiável, pois os problemas são identificados e corrigidos mais cedo, e o desenvolvimento ocorre mais rapidamente.
- O Python também possui um grande ecossistema de bibliotecas que você pode usar para gerenciamento de dados. Isso inclui NumPy, Pandas e outros que abordaremos neste artigo.
Agora, exploraremos as bibliotecas para gerenciamento de dados em Python.
OpenPyXL
OpenPyXL é uma biblioteca Python para leitura de arquivos do Microsoft Excel 2010 ou posterior. As extensões de arquivo suportadas incluem arquivos .xlsx, .xlsm, .xltm e .xltx. É uma das bibliotecas mais populares do Python para gerenciamento de dados do Excel.
A biblioteca permite abrir arquivos, criar planilhas, modificar seus metadados e ler e gravar dados. Isso torna possível gerenciar facilmente seus dados do Excel a partir do Python.
pandas
pandas é uma biblioteca imensamente popular para gerenciamento, análise e manipulação de dados em Python. É gratuito, de código aberto e oferece incrível flexibilidade, facilidade de uso e velocidade.
É capaz de ler dados de diferentes formatos, incluindo Excel. A biblioteca é poderosa e continua sendo uma das ferramentas mais importantes na caixa de ferramentas de um cientista de dados.
Leia também: Veja por que o Pandas é a biblioteca de análise de dados Python mais popular
xlrd
xlrd é uma biblioteca Python amplamente usada para ler e formatar pastas de trabalho do Excel. Como as outras bibliotecas desta lista, ela é gratuita e de código aberto. No entanto, ele suporta apenas planilhas no formato de arquivo .xls tradicional. Apesar disso, continua sendo uma biblioteca popular para gerenciamento de dados.
pyexcel
O pyexcel visa fornecer uma única API para trabalhar com diferentes formatos de arquivo Excel/planilha. Isso inclui csv, ods, xls, xlsx e outros formatos de arquivo.
O pyexcel fornece uma maneira direta de importar os dados de todos esses arquivos, convertendo-os em arrays e dicts na memória e vice-versa. A biblioteca também é gratuita e de código aberto.
PyExcelerate
PyExcelerate é uma biblioteca usada para escrever planilhas de forma rápida e eficiente. É altamente otimizado para velocidade. PyExcelerate suporta apenas escrever planilhas. No entanto, ao contrário da maioria das bibliotecas desta lista, ela também suporta a adição de estilos. Esta biblioteca seria muito útil se você tivesse que gerar muitas planilhas rapidamente.
xlwings
xlwings é um pacote de núcleo aberto que funciona com o Microsoft Excel e o Planilhas Google. É uma solução de automação de planilha que oferece uma alternativa saudável para macros VBA e Power Query.
Ser open-core significa que a versão principal é gratuita e de código aberto. No entanto, existe uma versão pro que oferece recursos e suporte adicionais, mas é paga. Os usuários xlwings incluem empresas como Accenture, Nokia, Shell e a Comissão Europeia.
xlSlim
O xlSlim permite que você trabalhe com planilhas como se fossem notebooks Jupyter. Com xlSlim, você pode escrever código em células interativas em suas planilhas. Esse código pode interagir com dados em sua pasta de trabalho e realizar cálculos.
xlSlim também fornece um editor integrado para seu código Python. Você pode chamar funções VBA de seu Python e usar funções definidas em sua planilha como usaria outras funções do Excel.
NumPy
NumPy é uma biblioteca de computação numérica em Python que é incrivelmente popular por sua velocidade e recursos de processamento de dados.
Com o NumPy, você pode importar dados de arquivos CSV para arrays NumPy. Uma vez feito isso, você pode executar o gerenciamento de dados que desejar no conforto do seu programa Python. Também é possível gravar os dados de volta em arquivos CSV.
Pycel
Pycel compila suas pastas de trabalho do Excel em um gráfico Python que pode ser executado fora do Excel. Isso o torna útil para realizar cálculos complexos fora do Excel – por exemplo, em Python em um servidor Linux.
O gráfico de computação gerado contém nós para todas as células na pasta de trabalho e seus relacionamentos. Esses relacionamentos e dependências podem ser usados para calcular dinamicamente todos os valores quando o valor de uma célula muda.
fórmulas
formulas é outro interpretador para suas pastas de trabalho do Excel. O pacote Python de código aberto lê suas pastas de trabalho do Excel, analisa suas fórmulas do Excel e as compila em Python. Este Python pode fazer cálculos mais rápidos em diferentes computadores sem instalar um servidor Excel COM.
PyXLLComment
O PyXLL fornece uma interface do usuário front-end para usar o Python no Excel. Com este pacote, você pode escrever código Python que interage com os dados em suas planilhas. Além disso, você pode definir funções que podem ser usadas nas células da sua planilha.
Essencialmente, ele funciona como um substituto para o VBA. A vantagem do VBS é que ele permite que você aproveite todo o ecossistema Python e as diferentes bibliotecas que ele oferece em seu Microsoft Excel.
Palavras Finais
Este artigo revisou as diferentes bibliotecas Python usadas para gerenciamento de dados em planilhas do Excel. Essas bibliotecas permitem ingerir e usar dados em um dos formatos de representação de dados mais comuns, as planilhas do Excel.
Com essas bibliotecas, você pode executar tarefas mais complicadas e usar o rico ecossistema do Python para gerenciar seus dados.
A seguir, confira como criar um Pandas DataFrame.