Python Academy · Lektion

Arbeitsmappen lesen

Excel-Dateien öffnen und lesen

Arbeitsmappen lesen ist eine kostenlose Python Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 1 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Python Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Python Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Excel mit Python

openpyxl ist die Standardbibliothek zum Lesen und Schreiben moderner Excel-Dateien (im .xlsx-Format). Damit kann Python Tabellenkalkulationsaufgaben automatisieren, die sonst von Hand erledigt würden.

Diese Lektion konzentriert sich auf das Öffnen von Dateien und das Lesen ihrer Inhalte.

Das Arbeitsmappenmodell

Excel-Dateien haben eine klare Hierarchie, die openpyxl abbildet:

Arbeitsmappe: die gesamte Datei
Arbeitsblatt: eine einzelne Registerkarte darin
Zelle: ein einzelnes Feld im A1-Format mit einem Wert

Sie navigieren von der Arbeitsmappe über das Arbeitsblatt zur Zelle.

Eine Datei öffnen

load_workbook('data.xlsx') liest eine Datei ein und gibt eine Arbeitsmappe zurück. Bei großen Dateien, die Sie nur lesen, übergeben Sie read_only=True, um Zeilen im Datenstrom zu verarbeiten und Speicher zu sparen.

Verwenden Sie data_only=True, um das zuletzt berechnete Ergebnis von Formelzellen statt des Formeltexts zu lesen.

Ein Arbeitsblatt auswählen

wb.active liefert das aktuell ausgewählte Arbeitsblatt. wb['Sheet1'] wählt ein Arbeitsblatt nach Namen aus, und wb.sheetnames listet alle Registerkarten auf. Das richtige Arbeitsblatt auszuwählen, ist der erste Schritt beim Einlesen.

sheetnames = ['Summary', 'Q1', 'Q2', 'Q3']
wanted = 'Q2'
if wanted in sheetnames:
    print('Selecting sheet:', wanted)
else:
    print('Not found, defaulting to', sheetnames[0])

Eine einzelne Zelle lesen

Greifen Sie über die Excel-Adresse auf eine Zelle zu: ws['A1'].value oder über Zahlen mit ws.cell(row=1, column=1).value. Das Attribut .value enthält die tatsächlichen Daten. Dabei kann es sich um Text, eine Zahl, ein Datum oder None handeln.

Spaltenbuchstaben und -nummern

Excel-Spalten werden durch Buchstaben dargestellt (A, B, ... Z, AA), openpyxl verwendet jedoch auch Zahlen ab 1. Gelegentlich müssen Sie zwischen beiden Darstellungen umrechnen. Hier ist die Spaltennummer zu einem Buchstaben.

def col_to_num(letters):
    num = 0
    for ch in letters.upper():
        num = num * 26 + (ord(ch) - ord('A') + 1)
    return num

for c in ['A', 'B', 'Z', 'AA']:
    print(c, '->', col_to_num(c))

Zeilen durchlaufen

ws.iter_rows(values_only=True) liefert jede Zeile als Tupel von Werten. Dies ist die übersichtlichste Methode, eine Tabelle einzulesen. Die erste Zeile enthält normalerweise die Überschriften.

Sie durchlaufen Zeilen wie jedes andere iterierbare Objekt.

rows = [
    ('Name', 'Age', 'City'),
    ('Ada', 36, 'London'),
    ('Linus', 54, 'Helsinki'),
]
header = rows[0]
for record in rows[1:]:
    print(dict(zip(header, record)))

Den verwendeten Bereich ermitteln

ws.max_row und ws.max_column zeigen, wie weit sich die Daten erstrecken. ws.dimensions gibt eine Bereichszeichenfolge wie 'A1:C10' zurück. Verwenden Sie diese Angaben, um das Lesen leerer Zellen zu vermeiden.

Einen Bereich lesen

Sie können einen Bereich eines Arbeitsblatts auswählen: ws['A1:C3'] gibt ein Tupel aus Zeilentupeln mit Zellobjekten zurück. Das ist praktisch, wenn Sie nur einen Teil eines Arbeitsblatts statt aller Zeilen benötigen.

Mit leeren Zellen umgehen

Leere Zellen geben None zurück. Echte Tabellenkalkulationen sind oft unübersichtlich. Schützen Sie sich beim Einlesen daher gegen fehlende Werte, etwa indem Sie einen Standardwert einsetzen. Das verhindert spätere Abstürze.

raw_row = ('Ada', None, 'London')
clean = [v if v is not None else 'N/A' for v in raw_row]
print(clean)

Über mehrere Arbeitsblätter hinweg lesen

Eine Arbeitsmappe kann Daten auf mehrere Registerkarten aufteilen, zum Beispiel eine pro Monat. Durchlaufen Sie wb.sheetnames, wählen Sie jedes Arbeitsblatt aus und lesen Sie es mit derselben Logik ein. Kennzeichnen Sie jede Zeile mit dem Namen ihres Arbeitsblatts, damit die Herkunft nachvollziehbar bleibt.

Mit diesem Muster führen Sie viele Registerkarten zu einem gemeinsamen Datensatz zusammen.

Schnelltest

Testen Sie Ihre Lesekenntnisse.

Zusammenfassung

Sie können jetzt Excel-Dateien lesen:

Hierarchie: Arbeitsmappe > Arbeitsblatt > Zelle
load_workbook mit den Optionen read_only und data_only
Arbeitsblätter über wb.active, wb['Name'] und wb.sheetnames auswählen
Mit .value und iter_rows(values_only=True) lesen sowie max_row / max_column prüfen
Bei leeren Zellen gegen None absichern

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Arbeitsmappen lesen“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Arbeitsmappen lesen“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Python Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Python Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Arbeitsmappen lesen“?

Excel-Dateien öffnen und lesen Du übst Python Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um Python Academy zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. Python Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 1 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Arbeitsmappen lesen“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser Python Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede Python Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

← Zurück zu Python Academy