Python संग Excel फाइल सञ्चालन | Pandas र OpenPyXL गाइड

1. Python द्वारा Excel फाइलहरू संचालन गर्ने सुविधा

1.1 पृष्ठभूमि

1.2 Python को बल

2. Python मा Excel पढ्नका लागि मुख्य पुस्तकालयहरूको परिचय

2.1 Pandas प्रयोग गरेर Excel को पढाइ

import pandas as pd

# Excel फाइलको पढाइ
df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df)

बहु शीटको सञ्चालन

df_sheets = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None)
for sheet_name, df_sheets.items():
    print(f"Sheet: {sheet_name}")
    print(df)

2.2 OpenPyXL प्रयोग गरेर Excel को पढाइ

from openpyxl import load_workbook

# Excel फाइललाई पढ्ने
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb['Sheet1']

# सेलको मान प्राप्त गर्ने
cell_value = ws['A1'].value
print(cell_value)

3. Pandas vs OpenPyXL: कुनलाई चयन गर्नु पर्छ?

3.1 प्रदर्शनको अन्तर

# OpenPyXL को केवल‑पढ्ने मोड
wb = load_workbook('large_file.xlsx', read_only=True)

3.2 कार्यहरू र बहुपयोगिता

4. वास्तविक प्रयोग उदाहरण: Excel फाइलको पढाइदेखि डेटा प्रशोधनसम्म

4.1 आधारभूत Excel फाइलको पढाइ

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx')
print(df)

4.2 विशिष्ट शीट वा सेलको सञ्चालन

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('sales_data.xlsx')
ws = wb['2023']
print(ws['A1'].value)

# नयाँ मान लेख्ने
ws['B1'] = 'नयाँ डेटा'
wb.save('updated_sales_data.xlsx')

4.3 डेटाको फिल्टरिङ र सङ्कलन

filtered_df = df[df['मिति'].between('2023-09-01', '2023-09-30')]
total_sales = filtered_df['बिक्रीसंख्या'].sum()
print(f"सेप्टेम्बरको बिक्री कुल: {total_sales}")

5. Excel फाइल सञ्चालनमा ध्यान दिनुपर्ने बुँदा र उत्तम अभ्यासहरू

5.1 त्रुटि ह्यान्डलिङ्गको कार्यान्वयन

try:
    df = pd.read_excel('non_existent_file.xlsx')
except FileNotFoundError as e:
    print(f"त्रुटि: फाइल फेला परेन: {e}")

5.2 क्यारेक्टर कोड र ढाँचासँग सम्बन्धित ध्यान दिनुपर्ने बुँदा

df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

5.3 ठूलो डेटा को प्रभावकारी प्रक्रिया

# Pandas को chunksize विकल्प
chunks = pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=1000)
for chunk in chunks:
    print(chunk)

5.4 OpenPyXL मा ढाँचा संरक्षण र ग्राफ निर्माण

from openpyxl.chart import BarChart, Reference

# ग्राफ निर्माण
chart = BarChart()
data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_col=2, max_row=10)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
ws.add_chart(chart, "E5")

6. निष्कर्ष: Python प्रयोग गरेर Excel सञ्चालनको दक्षता