데이터 작업 시 XLSX 파일을 읽을 수 있는 능력은 매우 중요합니다. 이러한 파일은 많은 양의 정보를 관리할 수 있고 Excel과 잘 작동하기 때문에 널리 사용됩니다. 학생이든 전문가이든 XLSX 파일을 처리하는 방법을 알면 작업이 더 쉬워집니다.
이번 글에서는 XLSX 파일을 열고 읽는 6가지 방법을 살펴보겠습니다. 각 방법에는 장단점이 있으므로 이를 이해하면 필요에 가장 적합한 방법을 선택하는 데 도움이 됩니다.
이 파일을 효과적으로 사용하는 방법을 알아보겠습니다!
팬더
Pandas는 간단하고 효율적인 것으로 알려진 인기 있는 Python Excel 라이브러리입니다. ‘pandas.read_excel()’ 기능을 사용하면 사용자는 Excel 파일을 DataFrame 개체로 빠르게 읽어 데이터 조작 및 분석에 적합할 수 있습니다.
대규모 커뮤니티와 자세한 문서의 강력한 지원을 받아 문제를 더 쉽게 해결할 수 있습니다. 그러나 Pandas는 대규모 데이터 세트로 작업할 때 많은 메모리를 사용할 수 있습니다.
이로 인해 RAM 사용량이 늘어나고 성능이 저하될 수 있습니다. 이는 리소스가 제한된 컴퓨터에는 최선의 선택이 아닐 수도 있음을 의미합니다.
OpenPyXL
OpenPyXL을 사용하면 Excel 파일(XLSX)을 쉽게 읽고 쓸 수 있으므로 파일을 효과적으로 제어할 수 있습니다. 파일 설정 방법을 변경하거나, 셀 서식을 지정하거나, 다른 시트로 작업해야 하는 경우에 적합합니다.
그러나 OpenPyXL은 대규모 데이터 세트 작업에 적합하지 않습니다. Pandas와 같은 다른 라이브러리보다 느린 경향이 있습니다. Excel 수식과 파일을 생성하고 수정하는 데는 탁월하지만 많은 데이터를 동시에 처리하는 데는 적합하지 않습니다.
XlsxWriter
이 라이브러리는 처음부터 Excel 파일을 만드는 데 적합하며 다양한 형식 선택을 제공합니다. 세부적인 디자인으로 XLSX 파일을 주로 생성해야 하는 경우 XlsxWriter가 이에 적합합니다.
이름에서 알 수 있듯이 XlsxWriter는 Excel 파일을 열거나 읽는 데 사용되지 않습니다. 주요 목표가 기존 파일을 읽는 것이라면 이 라이브러리는 귀하의 요구 사항을 충족하지 못할 것입니다. Excel 작업에 적합한 도구를 선택하려면 요구 사항을 신중하게 고려하십시오!
파이엑셀
PyExcel은 Excel 파일을 읽고, 변경하고, 쓸 수 있는 간단한 API를 제공하므로 중소 규모 작업에 유용합니다. 플러그인을 사용하여 더 많은 기능을 추가할 수 있고 다양한 Excel 형식과 작동하므로 유연합니다.
매우 특정한 작업이나 대규모 데이터 세트의 경우 PyExcel은 Pandas와 같은 다른 라이브러리만큼 작동하지 않을 수 있습니다.
IronSoftware.Excel
IronSoftware.Excel은 Excel 파일 생성, 읽기 및 수정을 위한 고성능 솔루션을 제공하는 상용 라이브러리입니다. 서식 지정, 차트 생성, 피벗 테이블 등과 같은 다양한 기능을 갖춘 포괄적인 API를 제공합니다.
이 라이브러리는 속도와 안정성이 중요한 엔터프라이즈급 프로젝트에 적합합니다. C# 프로젝트에서 IronSoftware.Excel을 사용하는 방법에 대한 단계별 자습서는 oledb 없이 c# read excel file into datatable을 확인하세요.
XLSX 파일을 읽는 다양한 방법 비교 시작
결론적으로 XLSX 파일을 읽는 올바른 방법을 선택하는 것은 실제로 프로젝트에 필요한 것이 무엇인지에 따라 달라집니다. Python으로 작업하는 경우 Pandas 및 OpenPyXL과 같은 도구는 데이터 분석 및 조작에 적합합니다. 반면에 Java를 사용하는 경우 Apache POI는 특히 다음과 같은 경우에 강력한 선택입니다.
더 복잡한 작업.
최고의 도구는 사용하기 쉬우면서도 작업을 잘 완료하는 데 도움이 됩니다. 모든 것이 원활하고 효율적으로 진행되도록 항상 상황에 가장 적합한 것이 무엇인지 고려하십시오!
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