Manipulation de fichiers Excel avec Python : Utilisation de open(), openpyxl et pandas

Introduction à la manipulation de fichiers en Python

Python est un langage de programmation puissant et flexible qui offre une variété de méthodes pour manipuler les fichiers. Que vous travailliez avec des fichiers texte, des fichiers CSV, des fichiers JSON, ou même des fichiers Excel, Python a les outils nécessaires pour lire, écrire et modifier ces fichiers.

La manipulation de fichiers en Python est facile à comprendre et à mettre en œuvre, grâce à la syntaxe claire et concise du langage. La fonction intégrée open() est souvent utilisée pour ouvrir un fichier. Cette fonction retourne un objet fichier, et est généralement utilisée avec deux arguments : le nom du fichier et le mode.

Voici un exemple simple de la façon dont vous pouvez ouvrir un fichier en Python :

fichier = open('mon_fichier.txt', 'r')

Dans cet exemple, ‘mon_fichier.txt’ est le nom du fichier que nous voulons ouvrir, et ‘r’ est le mode. Le mode ‘r’ signifie que le fichier est ouvert en mode lecture.

Il existe plusieurs modes que vous pouvez spécifier lors de l’ouverture d’un fichier :

• ‘r’ : lire
• ‘w’ : écrire (un nouveau fichier est créé)
• ‘a’ : ajouter (ajouter du contenu à un fichier existant)
• ‘b’ : binaire
• ‘+’ : lecture et écriture

Dans les sections suivantes, nous explorerons comment utiliser Python pour travailler avec des fichiers Excel, en utilisant les bibliothèques openpyxl et pandas. Restez à l’écoute !

Utilisation de la fonction open() en Python

La fonction open() est une fonction intégrée en Python utilisée pour ouvrir un fichier. Elle est généralement utilisée avec deux arguments : le nom du fichier et le mode.

Voici comment vous pouvez utiliser la fonction open() :

fichier = open('mon_fichier.txt', 'r')

Dans cet exemple, ‘mon_fichier.txt’ est le nom du fichier que nous voulons ouvrir, et ‘r’ est le mode. Le mode ‘r’ signifie que le fichier est ouvert en mode lecture.

Il existe plusieurs modes que vous pouvez spécifier lors de l’ouverture d’un fichier :

• ‘r’ : lire
• ‘w’ : écrire (un nouveau fichier est créé)
• ‘a’ : ajouter (ajouter du contenu à un fichier existant)
• ‘b’ : binaire
• ‘+’ : lecture et écriture

Voici un exemple de la façon dont vous pouvez ouvrir un fichier en mode écriture :

fichier = open('mon_fichier.txt', 'w')

Dans cet exemple, si ‘mon_fichier.txt’ n’existe pas, Python le créera. Si ‘mon_fichier.txt’ existe déjà, Python écrasera le fichier existant.

Après avoir terminé avec un fichier, il est important de toujours fermer le fichier. Vous pouvez utiliser la méthode close() pour cela :

fichier.close()

Cela libère les ressources associées au fichier et rend le fichier disponible pour être ouvert à nouveau. Si vous oubliez de fermer un fichier, Python le ferme automatiquement lorsque le programme se termine, mais il est considéré comme une bonne pratique de toujours fermer explicitement un fichier.

Introduction à la bibliothèque openpyxl

openpyxl est une bibliothèque Python pour lire et écrire des fichiers Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm. Elle a été créée parce qu’il n’y avait pas de bibliothèque qui permettait d’écrire ces types de fichiers directement sans avoir besoin des intermédiaires Excel.

La bibliothèque openpyxl donne aux développeurs Python un accès complet à toutes les fonctionnalités d’Excel. Voici quelques-unes des tâches que vous pouvez accomplir avec openpyxl :

• Lire et écrire des données
• Ajouter des images
• Travailler avec des formules
• Utiliser des filtres, des tris et des conditionnements
• Créer des graphiques
• Fusionner et dé-fusionner des cellules
• Gérer les feuilles de calcul

Pour commencer à utiliser openpyxl, vous devez d’abord l’installer. Vous pouvez le faire avec pip :

pip install openpyxl

Une fois que vous avez installé openpyxl, vous pouvez l’importer dans votre script Python :

from openpyxl import Workbook

Dans les sections suivantes, nous allons explorer comment lire et écrire des fichiers Excel avec openpyxl. Restez à l’écoute !

Lire et écrire des fichiers Excel avec openpyxl

La bibliothèque openpyxl en Python permet de lire et d’écrire des fichiers Excel. Voici comment vous pouvez le faire :

Lecture de fichiers Excel

Pour lire un fichier Excel, vous pouvez utiliser la fonction load_workbook() :

from openpyxl import load_workbook

# Charger le fichier Excel
wb = load_workbook('mon_fichier.xlsx')

# Sélectionner une feuille de calcul active
ws = wb.active

# Lire les données
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

Dans cet exemple, load_workbook('mon_fichier.xlsx') ouvre le fichier Excel spécifié et le charge dans la variable wb. Ensuite, wb.active sélectionne la feuille de calcul active. Enfin, ws.iter_rows(values_only=True) itère sur chaque ligne de la feuille de calcul et imprime les valeurs de chaque cellule.

Écriture de fichiers Excel

Pour écrire dans un fichier Excel, vous pouvez utiliser la classe Workbook et la méthode append() :

from openpyxl import Workbook

# Créer un nouveau classeur
wb = Workbook()

# Sélectionner la feuille de calcul active
ws = wb.active

# Données à écrire
data = [
    ['Nom', 'Age'],
    ['Alice', 30],
    ['Bob', 25]
]

# Écrire les données dans la feuille de calcul
for row in data:
    ws.append(row)

# Sauvegarder le fichier Excel
wb.save('mon_fichier.xlsx')

Dans cet exemple, Workbook() crée un nouveau classeur Excel et wb.active sélectionne la feuille de calcul active. Ensuite, ws.append(row) ajoute chaque ligne de données à la feuille de calcul. Enfin, wb.save('mon_fichier.xlsx') sauvegarde le classeur dans un fichier Excel.

Ces exemples montrent comment vous pouvez utiliser openpyxl pour lire et écrire des fichiers Excel en Python. Dans les sections suivantes, nous explorerons comment vous pouvez utiliser la bibliothèque pandas pour accomplir des tâches similaires. Restez à l’écoute !

Introduction à la bibliothèque pandas

pandas est une bibliothèque Python open-source qui fournit des structures de données flexibles et des outils d’analyse de données. Elle est particulièrement bien adaptée pour manipuler et analyser des données numériques et des séries temporelles.

La bibliothèque pandas est construite sur NumPy et est souvent utilisée en tandem avec d’autres bibliothèques de calcul scientifique comme SciPy et Matplotlib.

Voici quelques-unes des fonctionnalités clés de pandas :

• Structures de données avec des étiquettes d’axes permettant des opérations arithmétiques sur les lignes et les colonnes
• Manipulation facile des données manquantes
• Fusion et jointure de jeux de données
• Manipulation flexible de la forme et du pivotement des jeux de données
• Tranchage, indexation et sous-ensemble de grands jeux de données
• Insertion et suppression de colonnes dans les structures de données
• Groupement par pour les opérations d’agrégation et de transformation
• Séries temporelles de haute performance : génération de plages de dates et conversion de fréquence, décalage de fenêtre mobile et décalage de date, etc.

Pour commencer à utiliser pandas, vous devez d’abord l’installer. Vous pouvez le faire avec pip :

pip install pandas

Une fois que vous avez installé pandas, vous pouvez l’importer dans votre script Python :

import pandas as pd

Dans les sections suivantes, nous allons explorer comment lire et écrire des fichiers Excel avec pandas. Restez à l’écoute !

Lire et écrire des fichiers Excel avec pandas

La bibliothèque pandas en Python offre des fonctions puissantes pour lire et écrire des fichiers Excel. Voici comment vous pouvez le faire :

Lecture de fichiers Excel

Pour lire un fichier Excel, vous pouvez utiliser la fonction read_excel() :

import pandas as pd

# Lire le fichier Excel
df = pd.read_excel('mon_fichier.xlsx')

# Afficher les données
print(df)

Dans cet exemple, pd.read_excel('mon_fichier.xlsx') lit le fichier Excel spécifié et charge les données dans un DataFrame pandas, qui est stocké dans la variable df. Ensuite, print(df) affiche les données du DataFrame.

Écriture de fichiers Excel

Pour écrire dans un fichier Excel, vous pouvez utiliser la méthode to_excel() d’un DataFrame :

import pandas as pd

# Créer un DataFrame
data = {
    'Nom': ['Alice', 'Bob'],
    'Age': [30, 25]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Écrire les données dans un fichier Excel
df.to_excel('mon_fichier.xlsx', index=False)

Dans cet exemple, pd.DataFrame(data) crée un nouveau DataFrame à partir des données fournies. Ensuite, df.to_excel('mon_fichier.xlsx', index=False) écrit les données du DataFrame dans un fichier Excel. L’argument index=False signifie que les indices du DataFrame ne sont pas écrits dans le fichier Excel.

Ces exemples montrent comment vous pouvez utiliser pandas pour lire et écrire des fichiers Excel en Python. Dans la section suivante, nous comparerons openpyxl et pandas pour la manipulation de fichiers Excel. Restez à l’écoute !

Comparaison entre openpyxl et pandas pour la manipulation de fichiers Excel

openpyxl et pandas sont deux bibliothèques Python puissantes pour la manipulation de fichiers Excel. Chacune a ses propres forces et peut être mieux adaptée à certaines tâches que l’autre. Voici une comparaison de ces deux bibliothèques :

openpyxl

• Avantages : openpyxl donne un contrôle plus granulaire sur les fichiers Excel. Elle permet de manipuler des cellules individuelles, ce qui est utile pour des tâches comme la mise en forme de cellules, l’ajout d’images, la création de graphiques, etc. De plus, openpyxl peut lire et écrire des fichiers Excel sans avoir besoin d’Excel installé sur votre machine.

• Inconvénients : openpyxl peut être plus lente que pandas pour lire et écrire de grands fichiers Excel. De plus, elle n’a pas autant de fonctionnalités d’analyse de données que pandas.

pandas

• Avantages : pandas est une bibliothèque d’analyse de données puissante qui peut facilement lire et écrire des fichiers Excel. Elle est particulièrement utile pour travailler avec de grandes quantités de données et effectuer des analyses de données complexes. De plus, pandas peut lire et écrire des fichiers Excel plus rapidement que openpyxl.

• Inconvénients : pandas ne donne pas autant de contrôle sur les fichiers Excel que openpyxl. Par exemple, elle ne peut pas manipuler des cellules individuelles, ajouter des images ou créer des graphiques. De plus, pour lire et écrire des fichiers Excel, pandas nécessite des bibliothèques supplémentaires comme xlrd, openpyxl ou odfpy.

En conclusion, si vous avez besoin de manipuler des cellules individuelles, d’ajouter des images ou de créer des graphiques dans des fichiers Excel, openpyxl pourrait être le meilleur choix. Si vous travaillez avec de grandes quantités de données et que vous avez besoin d’effectuer des analyses de données complexes, pandas pourrait être plus approprié. Dans de nombreux cas, il peut être utile d’utiliser openpyxl et pandas ensemble pour tirer parti des forces de chacun.

Conclusion

La manipulation de fichiers Excel est une compétence essentielle pour de nombreux professionnels de la programmation et de la science des données. Python, avec ses bibliothèques openpyxl et pandas, offre des outils puissants pour lire, écrire et manipuler des fichiers Excel.

La bibliothèque openpyxl offre un contrôle granulaire sur les fichiers Excel, permettant de manipuler des cellules individuelles, d’ajouter des images, de créer des graphiques, etc. D’autre part, pandas est une bibliothèque d’analyse de données qui peut facilement lire et écrire des fichiers Excel, et est particulièrement utile pour travailler avec de grandes quantités de données et effectuer des analyses de données complexes.

En fin de compte, le choix entre openpyxl et pandas dépendra de vos besoins spécifiques. Vous pouvez même trouver qu’il est utile d’utiliser les deux en tandem pour tirer parti des forces de chacun.

J’espère que cet article vous a donné une bonne introduction à la manipulation de fichiers Excel avec Python. Bonne programmation !