开发人员在使用 Python 处理 Microsoft Excel 文件时，通常会遇到性能问题、复杂的 API，以及缺乏高级功能的困扰。无论是生成报告、自动化电子表格、分析数据，还是将 Excel 文件转换为不同格式，您都需要一个功能强大且易于使用的 Excel 库。

Aspose.Cells for Python 是完成这些工作的首选之一。它提供了丰富的 API 用于创建、编辑和处理 Excel 文件——无需安装 Microsoft Excel。它支持多种格式，包括 XLS、XLSX、XLSM、CSV 和 ODS，并内置高级功能，如公式计算、图表创建和数据透视表管理。

为什么 Aspose.Cells 是最佳的 Python Excel 库

Aspose.Cells for Python 在速度、灵活性和强大功能之间实现了完美平衡，使其成为开发人员最佳的 Python Excel 库。它不仅仅是打开和读取 Excel 文件的工具，而是一个完整的企业级 Python 电子表格引擎。凭借其速度、准确性和灵活性，Aspose.Cells 广泛应用于金融、分析、自动化和报表解决方案中。

主要功能

  • 创建和编辑 Excel 文件，从零开始或修改现有文件。
  • 支持多种格式，包括 XLS、XLSX、XLSM、CSV、ODS、PDF、HTML 等。
  • 内置强大的 公式计算引擎，支持超过 500 个 Excel 函数。
  • 支持 图表和数据透视表 的创建与修改，用于高级数据可视化。
  • 可以从数组、列表和 DataFrame 中 导入和导出数据。
  • 支持 Excel 文件样式和格式设置，包括字体、颜色、边框和数字格式。
  • 无需依赖 Microsoft Excel：可在任何平台上运行。

安装 Aspose.Cells for Python

您可以从 发布页面 下载，或通过 pip 安装 Aspose.Cells：

pip install aspose-cells

在 Python 中使用 Aspose.Cells 入门

以下部分展示了如何使用 Aspose.Cells 创建、编辑和保存 Excel 文件。

1. 创建一个新的 Excel 文件

下面的示例使用 Aspose.Cells（一个功能强大的 Python Excel 库）创建新工作簿，插入示例数据，并以 .xlsx 格式保存。

使用 Python 创建新的 Excel 文件

使用 Python 创建新的 Excel 文件

2. 读取现有 Excel 文件

下面的示例展示了如何使用 Aspose.Cells（领先的 Python XLSX 库）打开现有 Excel 文件、读取单元格值并在应用程序中处理。

输出:

Laptop: $1200.0

3. 应用单元格格式

学习如何使用 Aspose.Cells（最佳 Python Excel 库）应用自定义单元格格式，例如加粗文本和字体颜色。

4. 导出数据为 CSV

该示例演示如何使用 Aspose.Cells（强大的 Python Excel 库）轻松将电子表格数据从 XLSX 导出为 CSV 格式。

真实应用场景

开发人员和组织使用 Aspose.Cells（最佳 Python Excel 库）来简化电子表格工作流程，消除手动处理 Excel 的需求。作为 Python XLSX 库，它能够快速、准确地处理任务，并支持高级 Excel 功能。

常见应用场景：

  • 自动化财务报表：无需打开 Excel，即可直接从原始数据生成准确的财务报表。
  • 数据分析管道：导入、处理和导出数据集，用于分析或机器学习工作流。
  • 动态仪表盘：维护带有实时数据、公式、数据透视表和图表的 Excel 工作簿。
  • 批量文件转换：将成千上万的 Excel 文件批量转换为 PDF、CSV 或 HTML。
  • 基于电子表格的应用程序：构建可定期创建、更新和分发 Excel 报表的自定义工具和脚本。

分步教程：创建销售报表

以下教程展示了如何使用 Aspose.Cells（高性能 Python Excel 库）从零构建销售报表。您将学习如何插入数据、应用公式，并将文件导出为 XLSX 和 PDF 格式。

  1. 通过 pip 安装 Aspose.Cells。
  2. 创建工作簿并添加产品和销售数据。
  3. 应用标题格式。
  4. 插入公式以计算总计。
  5. 保存为 XLSX 和 PDF 以便分发。
在 Python 中创建销售报表

在 Python 中创建销售报表

Aspose.Cells for Python 的高级功能

Aspose.Cells 是最佳的 Python Excel 库，功能远不止基础电子表格编辑。以下是一些关键高级功能：

为什么选择 Aspose.Cells 而不是其他 Python Excel 库？

选择最佳的 Python Excel 库通常取决于您的需求。以下是一个快速对比：

功能 / 能力Aspose.CellsopenpyxlPandas
许可证商业（付费），提供免费试用开源，免费（MIT 许可证）开源，免费（BSD 许可证）
支持的格式.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, CSV, TSV, HTML, PDF, 图片, XML, ODS 等主要是 .xlsx（读/写），有限支持 .xls（通过其他库）CSV, TSV, .xlsx（通过 openpyxl/xlrd 引擎），JSON, HTML, SQL 数据库等
读取现有文件✅ 完整保真（保留所有功能）✅ 基本读取（可能丢失一些高级 Excel 功能）✅ 读取为 DataFrame（但丢失高级 Excel 功能）
写入新文件✅ 完整支持✅ 完整支持 .xlsx✅ 通过引擎写入 .xlsx，更适合数据表，而不是完整 Excel 功能
编辑现有文件✅ 无数据丢失，保留宏、数据透视表、图表✅ 基本编辑，可能丢失不支持的功能⚠ 会覆盖文件，无法真正编辑现有 Excel 结构
宏 / VBA✅ 保留并可编辑宏❌ 不支持 VBA/宏❌ 不支持 VBA/宏
数据透视表✅ 可创建、编辑、保留❌ 无法创建，有限读取❌ 不支持创建数据透视表（但可在 DataFrame 中透视数据）
图表✅ 可创建、编辑和导出⚠ 可创建基本图表（有限制）❌ 不支持原生 Excel 图表创建
公式✅ 完整的 Excel 公式引擎✅ 可存储公式但无法完全计算❌ 无原生 Excel 公式引擎（计算需在 Python 中完成）
格式化✅ 高级（样式、条件格式、主题）✅ 基本（样式、条件格式）❌ 无 Excel 样式（专注于原始数据）
性能🚀 非常快，可高效处理百万行数据⚠ 在超大数据集上较慢✅ 内存中处理大数据集性能优秀，但未针对 Excel 特性优化
Excel 转 PDF✅ 高质量转换❌ 不支持❌ 不支持
Excel 转 图片/HTML✅ 支持❌ 不支持❌ 不支持
依赖无（独立运行）仅依赖 Python（无需安装 Excel）依赖 openpyxl/xlrd 进行 Excel I/O
易用性API 稍复杂API 简单，非常适合初学者非常适合数据分析入门，但不适合 Excel 特定任务
最适合企业级、复杂 Excel 文件、格式转换简单的 Excel 自动化和基础数据处理Python 中的数据分析与处理，而非 Excel 特定功能

Aspose.Cells 是处理 Excel 文件的最佳 Python Excel 库。它的工作方式与 Excel 类似，支持高级功能，并能自动处理大型、专业级的 Excel 任务。

获取免费许可证

如果您想尝试 Aspose.Cells（最佳 Python Excel 库），可以获取 免费临时许可证。这样，您可以使用所有功能，例如处理大数据集、高级格式设置以及将 Excel 文件转换为 PDF，而不会有水印或限制。

免费试用许可证是测试速度、验证是否与您的系统兼容以及探索高级功能的最佳方式，您可以在购买前体验完整功能。

有用资源

请查看这些有用的链接和指南，开始使用 Aspose.Cells for Python。

总结

简而言之，Aspose.Cells for Python 是一种快速、灵活且可靠的 Excel 文件处理方式，无需依赖 Microsoft Excel。其跨平台支持、高级功能和处理大数据集的能力，使其成为 Python 开发人员的最佳 Excel 库。

如果您有任何问题，请随时在我们的 免费支持论坛 提问，我们将乐意为您提供帮助。

另请参阅