Python es uno de los lenguajes de programación más populares para la gestión y el análisis de datos. Uno de sus principales puntos fuertes es que puede leer datos en diferentes formatos, como JSON, CSV y hojas de cálculo Excel.
Este artículo cubrirá algunas de las bibliotecas de Python más útiles para el manejo de datos, especialmente las hojas de cálculo de Excel.
¿Por qué utilizar Python para la gestión de datos?
- Python tiene una sintaxis intuitiva que lo convierte en un lenguaje sencillo. Esto también lo hace más fácil de aprender y, como resultado, muy popular entre los programadores.
- Python es versátil porque puede utilizarse para varios usos, desde la Inteligencia Artificial al Desarrollo Web, desde el Análisis de Datos al Desarrollo de Escritorios.
- Python cuenta con una gran comunidad que crea recursos para utilizar y de los que aprender. Esto hace que Python sea fiable, ya que los problemas se identifican y solucionan antes, y el desarrollo se produce con mayor rapidez.
- Python también cuenta con un gran ecosistema de bibliotecas que puede utilizar para la gestión de datos. Estas incluyen NumPy, Pandas y otras que cubriremos en este artículo.
A continuación, exploraremos las bibliotecas para la gestión de datos en Python.
OpenPyXL
OpenPyXL es una biblioteca de Python para leer archivos de Microsoft Excel 2010 o posterior. Las extensiones de archivo soportadas incluyen archivos .xlsx, .xlsm, .xltm y .xltx. Es una de las bibliotecas más populares de Python para la gestión de datos de Excel.
La biblioteca le permite abrir archivos, crear hojas, modificar sus metadatos y leer y escribir datos. Esto hace posible gestionar sus datos de Excel desde Python fácilmente.
pandas
pandas es una biblioteca inmensamente popular para la gestión, el análisis y la manipulación de datos en Python. Es gratuita, de código abierto y ofrece una flexibilidad, facilidad de uso y velocidad increíbles.
Es capaz de leer datos de diferentes formatos, incluido Excel. La biblioteca es potente y sigue siendo una de las herramientas más importantes en la caja de herramientas de un científico de datos.
Lea también: Por qué Pandas es la biblioteca de análisis de datos de Python más popular
xlrd
xlrd es una biblioteca Python muy utilizada para leer y formatear libros de Excel. Al igual que las demás bibliotecas de esta lista, es gratuita y de código abierto. Sin embargo, sólo admite hojas de cálculo en el formato tradicional de archivo .xls. A pesar de ello, sigue siendo una biblioteca popular para la gestión de datos.
pyexcel
pyexcel pretende proporcionar una única API para trabajar con diferentes formatos de archivo de Excel/hoja de cálculo. Entre ellos se incluyen csv, ods, xls, xlsx y otros formatos de archivo.
pyexcel proporciona una forma sencilla de importar los datos de todos estos archivos, convirtiéndolos en matrices y dicts en memoria y viceversa. Además, la biblioteca es gratuita y de código abierto.
PyExcelerate
PyExcelerate es una biblioteca que se utiliza para escribir hojas de cálculo de forma rápida y eficaz. Está fuertemente optimizada para la velocidad. PyExcelerate sólo permite escribir hojas de cálculo. Sin embargo, a diferencia de la mayoría de las bibliotecas de esta lista, también permite añadir estilos. Esta librería sería muy útil si tuviera que generar muchas hojas de cálculo rápidamente.
xlwings
xlwings es un paquete de núcleo abierto que funciona con Microsoft Excel y Google Sheets. Es una solución de automatización de hojas de cálculo que ofrece una alternativa saludable a las macros VBA y Power Query.
Ser de núcleo abierto significa que la versión principal es gratuita y de código abierto. Sin embargo, existe una versión pro que ofrece funciones adicionales y soporte, pero es de pago. Entre los usuarios de xlwings se encuentran empresas como Accenture, Nokia, Shell y la Comisión Europea.
xlSlim
xlSlim le permite trabajar con hojas de cálculo como si fueran cuadernos Jupyter. Con xlSlim, puede escribir código en celdas interactivas de sus hojas de cálculo. Este código puede interactuar con los datos de su cuaderno y realizar cálculos.
xlSlim también proporciona un editor integrado para su código Python. Puede llamar a funciones VBA desde su Python y utilizar funciones definidas en su hoja de cálculo como utilizaría otras funciones de Excel.
NumPy
NumPy es una biblioteca de cálculo numérico en Python increíblemente popular por su velocidad y capacidad de procesamiento de datos.
Con NumPy, puede importar datos de archivos CSV a matrices NumPy. Una vez hecho esto, puede realizar toda la gestión de datos que desee desde la comodidad de su programa Python. También es posible volver a escribir los datos en archivos CSV.
Pycel
Pycel compila sus libros de Excel en un gráfico Python que puede ejecutarse fuera de Excel. Esto lo hace útil para realizar cálculos complejos fuera de Excel – por ejemplo, en Python en un servidor Linux.
El gráfico de cálculo generado contiene nodos para todas las celdas del libro y sus relaciones. Estas relaciones y dependencias pueden utilizarse después para calcular dinámicamente todos los valores cuando cambia el valor de una celda.
fórmulas
formulas es otro intérprete para sus libros de Excel. El paquete Python de código abierto lee sus libros de Excel, analiza sus fórmulas de Excel y las compila en Python. Este Python puede realizar cálculos más rápidos en distintos ordenadores sin necesidad de instalar un servidor COM de Excel.
PyXLL
PyXLL proporciona una interfaz de usuario front-end para utilizar Python en Excel. Con este paquete, puede escribir código Python que interactúe con los datos de sus hojas de cálculo. Además, puede definir funciones que podrá utilizar en las celdas de sus hojas de cálculo.
Esencialmente, funciona como un sustituto de VBA. La ventaja de VBS es que le permite aprovechar todo el ecosistema Python y las diferentes bibliotecas que ofrece dentro de su Microsoft Excel.
Palabras finales
En este artículo se han revisado las distintas bibliotecas Python utilizadas para la gestión de datos en hojas de cálculo Excel. Estas bibliotecas le permiten ingerir y utilizar datos en uno de los formatos de representación de datos más comunes, las hojas de cálculo Excel.
Con estas bibliotecas, podrá realizar tareas más complicadas y utilizar el rico ecosistema de Python para gestionar sus datos.
A continuación, vea cómo crear un Pandas DataFrame.