Пишем файл Excel из Python

Если вдруг вам потребуется, к примеру, выгружать отчеты из вашей программы, почему бы не воспользоваться общепринятым офисным форматом – Excel? В этом нет ничего сложного, потому что есть прекрасная библиотека XlsxWriter. Приведу для вас немного примеров из документации с собственными дополнениями. Итак, поехали с установки:

Простейший пример, думаю, не вызовет вопросов, если вы знакомы с Excel: открыли файл, добавили лист, записали по адресу ячейки текст:

Сразу отмечу, что можно адресовать ячейки не только по строке типа А1 или C15, а непосредственно по индексам колонки и строки, но нумерация начинается в таком случае с нуля (0).

Теперь давайте переопределим поведение по умолчанию метода для значений поля Hire Date . В этом случае вы можете обязать pandas считывать значения этого поля как дату, используя необязательный параметр parse_dates , в который передается список имен list соответствующих столбцов:

Чтение и запись CSV файлов в Python — AwesomeAndrew

Бывают случаи, в которых требуется внести изменения в конкретные столбцы детафрейма. К примеру, в датафрейме X , содержащем столбцы A , B и C , мы можем применить функцию f() к значениям столбца B , чтобы сохранить их в столбце D .

Библиотека Pandas

Python в целом отлично подходит для анализа данных: с помощь него можно решать задачи автоматизации сбора и обработки данных и реализовать на работе новые подходы к анализу, например решать задачи с помощью обучения нейросетей.

• последовательности (Series) — одномерные массивы данных;
• фреймы (Data Frames) — объединение нескольких одномерных массивов в двумерный, то есть привычная таблица из строк и столбцов. Этот формат чаще всего используют аналитики;
• панели (Panels) — трехмерная структура из нескольких фреймов.

Библиотека пригодится всем, кто работает с данными, особенно аналитикам. С помощью Pandas можно группировать таблицы, очищать и изменять данные, вычислять параметры и делать выборки.

У библиотеки открытый исходный код, она бесплатная, и в ней, в отличие от Excel, можно работать с данными в формате JSON. Подробнее о библиотеке мы писали в этой статье.

1) Удаление дубликатов из датасета делается при помощи функции drop_duplucates(). По умолчанию удаляются только полностью идентичные строки во всем датасете, но можно указать в параметрах и отдельные столбцы. Например, после округления у нас появились дубликаты в столбцах «ВВП_new» и «Баллы_new», удалим их:

Анализ данных на Python: библиотека Pandas и работа с таблицами

Конечно же модуль из стандартной библиотеки Python csv не единственный в своем роде. Чтение CSV файлов также возможно с использованием библиотеки pandas. Но применять её рекомендуется если у вас есть большое количество данных для последующей обработки и анализа средствами этой же библиотеки.

Заключение

На это обзор библиотеки pandas подошел к концу, если у вас возникли вопросы, не стесняйтесь задавать их в комментариях.

В качестве примера будем использовать готовый файл excel из которого мы сначала считаем данные из первой ячейки, а затем запишем их во вторую. Если же вы хотите что-то уточнить, обращайтесь ко мне!

DataFrame — если говорить простыми словами, то эта структура данных представляет из себя обычную таблицу. Иными словами табличная структура данных. Как и во всех таблицах она состоит из строк и столбцов. Столбцами выступают объекты Series, а строки его элементы.

Предположим, что столбец A — это определенный вид ID сведений о работнике. К примеру, датафрейм X состоит из всех данных о работниках, а датафрейм Y содержит данные (с той же структурой) о работниках, не разбирающихся в Python. Нам нужно отфильтровать сведения о сотрудниках, которые не знакомы с Python.

Основы Pandas — чтение файлов, DataFrame, отбор данных (часть 1)

Стандартный метод – осуществлять вывод всех данных из Dataframe на экран. Для этого нет необходимости в том, чтобы запускать функцию pd.read_csv() каждый раз. Достаточно просто сохранить сведения в переменную при чтении.

Использование функций одна за другой

Необходимо учитывать и то, что у Pandas логика линейная (точно такая же, как и в SQL). Следовательно, если вы применяете функцию, то возможно к ней применение другой же. В этом случае входящие данные последней функции будут выводом предыдущей. Например, давайте попробуем соединить эти два метода перебора.

С помощью первой строчки мы выбираем первые 5 строк из набора данных. Затем она выбирает колонки «country» и «user_id».

Есть ли возможность получения такого же результата, но используя другую цепочку функций? Конечно же!

Здесь сначала осуществляется выбор колонок, а затем берутся первые 5 строк. В результате, будет то же самое, просто будет отличаться порядок функций и особенности их выполнения.

А что будет, если заменить значение «article_read» на оригинальную функцию read_csv()?

Поэтому важно учитывать, что использование этой библиотеки подразумевает применение функций и методов последовательно, и ничего более.

Далее надо подключиться к серверу. Если его нет, то можно создать локальный сервер, после чего запустить Jupyter. После этого открыть браузер, который подходит вам больше всего и открыть Jupyter Notebook. Далее создается ноутбук с названием pandas_tutorial_1 .

Как Прочитать Excel в Python Pandas • Использование библиотек | 📝Справочник по Excel

Таким образом, если внутри внешних квадратных скобок стоит истинное выражение, то строка датасета будет удовлетворять условию фильтрации. Поэтому в других ситуациях можно использовать в условии фильтрации любые функции/конструкции, возвращающие значения True или False.

Бывают случаи, в которых требуется внести изменения в конкретные столбцы детафрейма. К примеру, в датафрейме X , содержащем столбцы A , B и C , мы можем применить функцию f() к значениям столбца B , чтобы сохранить их в столбце D .

Эта операция окажется намного быстрее, чем перебор всего датафрейма с помощью iterrows() .

Есть и альтернативный метод. Его можно использовать, когда функцию f() требуется применить только к одному столбцу.

Эта статья подчеркивает некоторые наиболее полезные операции, которые можно выполнять с помощью абстракции датафрейма. Реализовывать мы их будем через библиотеку Pandas. Постараюсь представить материал в интуитивно понятной форме, чтобы в дальнейшем вы могли применить эти знания в других случаях или при работе с другими фреймворками.

7 полезных операций в Pandas при работе с DataFrame

Стандартный метод – осуществлять вывод всех данных из Dataframe на экран. Для этого нет необходимости в том, чтобы запускать функцию pd.read_csv() каждый раз. Достаточно просто сохранить сведения в переменную при чтении.