Microsoft Excel Python Connector

Python からExcel データを自在に読み・書き・更新

Microsoft Excel データをPython ベースのデータアクセス、ビジュアライゼーション、ORM、ETL、AI/ML、カスタムアプリから自在に連携・操作。


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Microsoft Excel へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにMicrosoft Excel をシームレスに統合。 Python や各種ツールからExcel データに連携できるPython データベース API(DB-API)モジュール。

機能紹介

  • Excel のワークシート全体、もしくはワークシート内の特定のデータを設定してアクセスが可能
  • 特定のデータブロックを自動検出もしくは手動での範囲指定でテーブルとして表現
  • オプションで先頭行をフィールド名として利用が可能
  • 縦持ち、横持ちデータ双方を読み込めます
  • Excel XLS および XLSX 2007 以降をサポート
  • Microsoft Excel データにリアルタイムアクセス
  • BI、帳票、ETL ツールやカスタムアプリへのシームレスなデータ連携
  • データ集計、複雑なJOIN クエリなどのSQL をフルサポート
  • Microsoft Excel データから自動的にテーブルスキーマを検出・生成。ユーザーのスキーマのカスタマイズも可能

製品仕様

  • Excel 連携用のPython Database API (DB-API) モジュール。
  • 使い慣れたSQL でMicrosoft Excel データにアクセス。Excel に使い慣れたPython Database Connectivity でデータ連携。
  • pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。
  • Python アプリケーションからExcel スプレッドシートをリアルタイムデータベースとして使用。
  • データ、パラメータ、メタデータでUnicode をフルサポート。


CData Python Connectors の紹介動画

CData Python Connectors の基本的な使い方を紹介する動画でシンプルかつパワフルな連携をご覧ください。

Python Connector 動画を見る

Python からMicrosoft Excel にデータ連携

サポートされたデータソースにわたり統一されたSQL アクセスを実現するPyton Connector


  • Python からExcel への標準連携

    Excel データに以下のPython ベースのフレームワークから連携を実現:


    • データ分析/ビジュアライゼーション:Jupyter Notebook、pandas、Matplotlib
    • ORM:SQLAlchemy、SQLObject、Storm
    • ウェブアプリケーション:Dash、Django
    • ETL:Apache Airflow、Luigi、Bonobo、Bubbles、petl
  • Python 標準ツールへの統合

    Excel Connector は、Anaconda、Visual Studio Python IDE、PyCharm などの人気のデータサイエンスおよび開発ツールに統合して利用可能です。

  • レプリケーションとキャッシング

    CData のレプリケーションやキャッシングコマンドにより、簡単にローカルおよびクラウドデータストア(Oracle、SQL Server、Google Cloud SQL、etc.)へのデータのコピーができます。レプリケーションコマンドはインテリジェントな差分更新によるデータのキャッシュを行う機能を備えています。

  • 文字列型、日付型、数値型のSQL 関数群

    Excel Connector は50以上の関数ライブラリを持ち、カラムと出力フォーマットを操作します。代表的な例では正規表現、JSON、およびXML 処理機能があります。

  • コラボラティブクエリ処理

    Python Connector はクライアント側における追加処理を実現することにより、接続するデータソースの機能を高め、SUM、AVG、MAX、MIN などの分析集計を可能にします。

  • 容易なスキーマのカスタマイズ

    Excel Connector のデータモデルはテーブル / カラムの追加や削除、データ型の変更などのカスタマイズが簡単に行えます。追加ビルドは不要です。カスタマイズは、human-readable スキーマを使ってランタイムで編集ができます。

  • セキュアな接続

    すべてのクライアント - サーバー間接続において、TLS / SSL データ暗号化などのエンタープライズレベルのセキュリティ機能が備わっています。

Python でExcel データに連携

CData Python Connectors は、標準化されたデータベースAPI(DB-API)インターフェースでExcel にアクセスすることができます。幅広いPython データツールからのデータ連携が簡単に実現します。Python からのデータ連携をデータソース固有のインターフェースを意識することなくベーシックなパターンで連携を行うことができます::

  • Excel に接続する接続プロパティを設定
  • Excel をクエリしてデータを取得・更新
  • Python データツールからExcel データに連携


Python からExcel にデータ連携する方法

Python からデータに接続するには、エクステンションをインポートして接続を作ります:

import cdata.excel as mod
conn = mod.connect("[email protected]; Password=password;")

#Create cursor and iterate over results
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM ExcelSheet")
 
rs = cur.fetchall()
 
for row in rs:
print(row)

エクステンションをインポートすると、使い慣れたPython モジュールやツールキットからあらゆるエンタープライズデータに連携が可能になり、データ活用のためのPython アプリケーションをすばやく構築できます。

pandas でExcel データをビジュアライズ

Excel Python Connector はデータセントリックなインターフェースを備え、pandas やSQLAlchemy をはじめとするツールに統合して利用してデータを分析しビジュアライズすることができます。

engine = create_engine("excel///Password=password&User=user")

df = pandas.read_sql("SELECT * FROM ExcelSheet", engine)

df.plot()
plt.show()

フルCRUD サポート

読み込み書き込み双方に対応、Excel Connector は、フルCRUD(Create、Read、Update、Delete)処理をサポートします。ユーザーは、データベーステーブルにアクセスするように、Excel Connector にアクセスして、自在にデータを処理することができます。

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Python Connectors、Jupyter Notebook、pandas