Как Сохранить Dataframe в Excel Python • Создание графиков

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).

специалист
Мнение эксперта
Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами
Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!
Задать вопрос эксперту
Чтобы использовать один из столбцов структуры DataFrame в качестве индекса, необходимо задать значение для необязательного параметра index_col. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!
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.

специалист
Мнение эксперта
Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами
Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!
Задать вопрос эксперту
3 Пустые строки с NaN можно и вовсе удалить из датасета, для этого используется функция dropna можно также дополнительно указать параметр inplace True. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!
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.

специалист
Мнение эксперта
Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами
Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!
Задать вопрос эксперту
Любой язык, поддерживающий ввод текстовых файлов и обработку строк например, Python , может напрямую работать с файлами CSV. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!
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)

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.

специалист
Мнение эксперта
Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами
Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!
Задать вопрос эксперту
Самый просто способ сгенерировать график, это передать обработчику данные для одной из координат, для второй он возьмет информацию из индекса. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!
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.

специалист
Мнение эксперта
Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами
Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!
Задать вопрос эксперту
Постараюсь представить материал в интуитивно понятной форме, чтобы в дальнейшем вы могли применить эти знания в других случаях или при работе с другими фреймворками. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!
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.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Adblock
detector