Аналитикам: большая шпаргалка по Pandas
Привет. Я задумывал эту заметку для студентов курса Digital Rockstar, на котором мы учим маркетологов автоматизировать свою работу с помощью программирования, но решил поделиться шпаргалкой по Pandas со всеми. Я ожидаю, что читатель умеет писать код на Python хотя бы на минимальном уровне, знает, что такое списки, словари, циклы и функции.
Pandas — это библиотека для работы с данными на Python. Она упрощает жизнь аналитикам: где раньше использовалось 10 строк кода теперь хватит одной.
Например, чтобы прочитать данные из csv, в стандартном Python надо сначала решить, как хранить данные, затем открыть файл, прочитать его построчно, отделить значения друг от друга и очистить данные от специальных символов.
В Pandas всё проще. Во-первых, не нужно думать, как будут храниться данные — они лежат в датафрейме. Во-вторых, достаточно написать одну команду:
Pandas добавляет в Python новые структуры данных — серии и датафреймы. Расскажу, что это такое.
Как вывести данные из python в excel
- Сколько заказов, отправлено первым классом за последние 5 лет?
- Сколько в базе клиентов из Калифорнии?
- Сколько заказов они сделали?
- Постройте сводную таблицу средних чеков по всем штатам за каждый год.
А помните, как мы установили это окно предварительного просмотра на 100 строк? Мы внимательно изучаем данные, ищем проблемы, пытаясь вписать их в столбец вашей таблицы. Если мы обнаружим проблему, мы пометим столбцы этими «предупреждающими» символами.
Чтение и запись данных
pandas поддерживает все самые популярные форматы хранения данных: csv, excel, sql, буфер обмена, html и многое другое:
Чаще всего приходится работать с csv-файлами. Например, чтобы сохранить наш DataFrame со странами, достаточно написать:
Функции to_csv ещё передаются различные аргументы (например, символ разделителя между колонками) о которых подробнее можно узнать в официальной документации.
Считать данные из csv-файла и превратить в DataFrame можно функцией read_csv.
Импорт Excel файла в таблицу БД Oracle: пошаговая инструкция
Вторая команда фильтрует строки датафрейма с помощью серии. Если элемент filter_large равен True , заказ отобразится, если False — нет. Результат — датафрейм с заказами, стоимостью более 1000 долларов.
Шаг 3: Создайте сценарий или импортируйте автоматически
По мере прохождения шагов в мастере мы будем держать панель предварительного просмотра содержимого файла под рукой, так что вам не придется нажимать alt+tab туда и обратно от Excel до SQL Developer.
Для этого упражнения будет использоваться метод «Вставки» (Insert). Каждая строка, обработанная в файле Excel, приведет к выполнению инструкции INSERT в таблице, в которую мы импортируем.
Если вы выберете «Вставить скрипт», мастер завершит работу скриптом ВСТАВКИ на вашем листе SQL. Это хорошая альтернатива, если вы хотите настроить SQL, или если вам нужно отладить/посмотреть, почему метод «Insert» не работает.
Импорт данных из Excel в Microsoft SQL Server на языке T-SQL | — IT-блог для начинающих
Несмотря на то, что вы еще не знаете, какие библиотеки будут нужны для импорта данных, нужно убедиться, что у все готово для установки этих библиотек. Если у вас установлен Python 2> = 2.7.9 или Python 3> = 3.4, нет повода для беспокойства — обычно, в этих версиях уже все подготовлено. Поэтому просто убедитесь, что вы обновились до последней версии 
Импорт данных из Excel 2007 и выше (файл xlsx) в Microsoft SQL Server x86
Шаг 1 – Проверяем наличие провайдера Microsoft.ACE.OLEDB.12.0 на SQL Server
Точно так же, как и в предыдущем примере, сначала проверяем, установлен ли у нас необходимый нам провайдер, в данном случае нам нужен Microsoft.ACE.OLEDB.12.0.
Шаг 2 – Установка провайдера Microsoft.ACE.OLEDB.12.0 (32-bit)
Выберите и скачайте файл, соответствующий архитектуре x86 (т.е. в названии без x64).
Шаг 3 – Предоставление прав пользователю на временный каталог
В данном случае также даем права на временный каталог локальной или сетевой службы всем пользователям, которые будут посылать SQL запросы к файлу Excel.
Используем все ту же утилиту командной строки icacls.
Вместо UserName укажите имя пользователя, который посылает запрос.
Шаг 4 – Включаем распределенные запросы на SQL Server
Включаем возможность использования OPENDATASOURCE и OPENROWSET на Microsoft SQL Server, повторюсь, что по умолчанию данная возможность отключена.
Шаг 5 – Настройка провайдера Microsoft.ACE.OLEDB.12.0
В данном случае дополнительно потребуется настроить провайдер Microsoft.ACE.OLEDB.12.0. Для этого включим следующие параметры провайдера (для отключения укажите 0 вместо 1).
Если не включать данные параметры, то, скорей всего, появится ошибка примерно следующего содержания
«Сообщение 7399, уровень 16, состояние 1, строка 25
Поставщик OLE DB «Microsoft.ACE.OLEDB.12.0» для связанного сервера «(null)» сообщил об ошибке. Поставщик не предоставил данных об ошибке.
Сообщение 7330, уровень 16, состояние 2, строка 25
Не удалось получить строку от поставщика OLE DB «Microsoft.ACE.OLEDB.12.0» для связанного сервера «(null)».»
Шаг 6 – Выполняем SQL запрос, обращение к файлу Excel
Задача. У вас есть файл Excel – и вы хотите, чтобы эти данные были помещены в таблицу. Я покажу вам, как это делается, и мы задокументируем каждый шаг с большим количеством иллюстраций.
Алексей Куличевский: Аналитикам: большая шпаргалка по Pandas
Привет. Я задумывал эту заметку для студентов курса Digital Rockstar, на котором мы учим маркетологов автоматизировать свою работу с помощью программирования, но решил поделиться шпаргалкой по Pandas со всеми. Я ожидаю, что читатель умеет писать код на Python хотя бы на минимальном уровне, знает, что такое списки, словари, циклы и функции.
Импорт данных из Excel 2007 и выше (файл xlsx) в Microsoft SQL Server x86
Шаг 1 – Проверяем наличие провайдера Microsoft.ACE.OLEDB.12.0 на SQL Server
Точно так же, как и в предыдущем примере, сначала проверяем, установлен ли у нас необходимый нам провайдер, в данном случае нам нужен Microsoft.ACE.OLEDB.12.0.
Шаг 2 – Установка провайдера Microsoft.ACE.OLEDB.12.0 (32-bit)
Выберите и скачайте файл, соответствующий архитектуре x86 (т.е. в названии без x64).
Шаг 3 – Предоставление прав пользователю на временный каталог
В данном случае также даем права на временный каталог локальной или сетевой службы всем пользователям, которые будут посылать SQL запросы к файлу Excel.
Используем все ту же утилиту командной строки icacls.
Вместо UserName укажите имя пользователя, который посылает запрос.
Шаг 4 – Включаем распределенные запросы на SQL Server
Включаем возможность использования OPENDATASOURCE и OPENROWSET на Microsoft SQL Server, повторюсь, что по умолчанию данная возможность отключена.
Шаг 5 – Настройка провайдера Microsoft.ACE.OLEDB.12.0
В данном случае дополнительно потребуется настроить провайдер Microsoft.ACE.OLEDB.12.0. Для этого включим следующие параметры провайдера (для отключения укажите 0 вместо 1).
Если не включать данные параметры, то, скорей всего, появится ошибка примерно следующего содержания
«Сообщение 7399, уровень 16, состояние 1, строка 25
Поставщик OLE DB «Microsoft.ACE.OLEDB.12.0» для связанного сервера «(null)» сообщил об ошибке. Поставщик не предоставил данных об ошибке.
Сообщение 7330, уровень 16, состояние 2, строка 25
Не удалось получить строку от поставщика OLE DB «Microsoft.ACE.OLEDB.12.0» для связанного сервера «(null)».»
Шаг 6 – Выполняем SQL запрос, обращение к файлу Excel
Импорт из excel в sql — Мир ПК
Иногда ваш файл Excel имеет несколько заголовков, или вам может потребоваться импортировать только определенное подмножество электронной таблицы. Используйте опцию «Пропустить строки», чтобы получить правильные данные.
Python Excel: примеры реализации и подробные инструкции к ним
Устанавливаем Python на компьютер
- язык программирования «Питон»;
- и необходимые архивы для работы в Эксель — Pandas, Xlwings, NumPy и др.
- Запустит ь Anaconda Prompt (терминал в среде Анаконда);
- Пропи сать там простую команду «python»;
- Если все сделано верно, то у вас должна высветиться установивш ая ся версия Python.
Как выбрать IDE для написания кода
Для тех , кто не знает, IDE — это программа разработчиков, где собственно происходит создание кода на выбранном языке. В принципе , код возможно писать и в самом простейшем текстовом редакторе, однако это не очень удобно. IDEшки имеют ряд профессиональных преимуществ, которые делают их обязательными.
Дополнения Python, требующиеся для выгрузки данных в Excel
Делаем импорт Pandas и Xlwings
Короткое объяснение тому , что мы сделали : д анными командами мы импортировали необходимые нам дополнения, а потом вывели их состояние в консоль Python. Мы сделали это, чтобы проверить корректность настройки и работы этих дополнений.
Чтение и запись информации в Excel при помощи Python
- Создаем папку, где будет размещен наш проект.
- В этой папке создаем таблицу и сохраняем ее в .xlsx
- Вносим в нашу таблицу какие-то данные на 3 столбца (А, В, С) и 3-4 строки.
- Также в папку помещаем наш скрипт, который мы писали пару абзацев выше.
Как осуществляется выгрузка Python из Excel
Разберем простой пример. Допустим , мы хотим прочитать какую-то информацию из нашей таблицы Excel (или любой другой вашей, суть шагов остается та же) при помощи Python. Для этого нам нужно внести кое-какие корректировки в наш скрипт:
Запись информации из Python в Excel
Итак, считывать данны е из таблицы мы уже умеем. Но как сделать запись?
К примеру , мы хотим добавить один столбик в нашу таблицу. Мы можем осуществить это путем ввода следующей команды, сделав запись в DataFrame data_pd:
Вроде получилось, однако нам нужно полученную информацию вписать назад в наш документ Excel . В этом вам поможет следующая строка в скрипте:
Если посмотреть полностью на код, который у вас должен оказаться в скрипте, то это примерно следующее:
data_pd[‘Имя нового столбца’] = [‘Значение’,’Значение’,’Значение’]
Когда все эти правки внесены , можете смело запускать скрипт . Потом просмотр ите свою таблицу. Там должен появиться новый столбик уже с данными («Значение»).
Это простой пример, как можно использовать Python, чтобы сделать запись или корректировку таблицы Excel.
если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.
Введение в pandas: анализ данных на Python
- Книга — это файл с расширением .xls / .xlsx.
- В книге есть несколько листов, к которым можно получить доступ по индексу или имени.
- Рабочий лист содержит несколько строк и несколько столбцов.Основной единицей на пересечении строк и столбцов является ячейка, а содержимое записывается в ячейку. Доступ к ячейкам можно получить по индексу строки и столбца.
Чтобы эффективно работать с pandas, необходимо освоить самые главные структуры данных библиотеки: DataFrame и Series. Без понимания что они из себя представляют, невозможно в дальнейшем проводить качественный анализ.
Как Загрузить Данные из Excel в Sql Python
Ниже вы видите текст статьи по ссылке. По нему можно быстро понять ссылка достойна прочтения или нет
Просим обратить внимание, что текст по ссылке и здесь может не совпадать.
В какой-то момент вы неизбежно столкнетесь с необходимостью работы с данными Excel, и нет гарантии, что работа с таким форматами хранения данных доставит вам удовольствие. Поэтому разработчики Python реализовали удобный способ читать, редактировать и производить иные манипуляции не только с файлами Excel, но и с файлами других типов.
Когда вы начинаете проект по анализу данных, вы часто сталкиваетесь со статистикой собранной, возможно, при помощи счетчиков, возможно, при помощи выгрузок данных из систем типа Kaggle, Quandl и т. д. Но большая часть данных все-таки находится в Google или репозиториях, которыми поделились другие пользователи. Эти данные могут быть в формате Excel или в файле с .csv расширением.
Данные есть, данных много. Анализируй — не хочу. С чего начать? Первый шаг в анализе данных — их верификация. Иными словами — необходимо убедиться в качестве входящих данных.
В случае, если данные хранятся в таблице, необходимо не только подтвердить качество данных (нужно быть уверенным, что данные таблицы ответят на поставленный для исследования вопрос), но и оценить, можно ли доверять этим данным.
Чтобы проверить качество таблицы, обычно используют простой чек-лист. Отвечают ли данные в таблице следующим условиям:
- данные являются статистикой;
- различные типы данных: время, вычисления, результат;
- данные полные и консистентные: структура данных в таблице — систематическая, а присутствующие формулы — работающие.
Читать данные таблицы при помощи Python — это хорошо. Но данные хочется еще и редактировать. Причем редактирование данных в таблице, должно соответствовать следующим условиям:
После внесения необходимых изменений (или когда вы внимательно просмотрите свои данные), убедитесь, что внесенные изменения сохранены. Это важно, потому что позволит еще раз взглянуть на данные, при необходимости отредактировать, дополнить или внести изменения, сохраняя формулы, которые, возможно, использовались для расчета.
Подготовка рабочего пространства — одна из первых вещей, которую надо сделать, чтобы быть уверенным в качественном результате анализа.
Когда вы работаете в терминале, вы можете сначала перейти к директории, в которой находится ваш файл, а затем запустить Python. В таком случае необходимо убедиться, что файл находится в директории, из которой вы хотите работать.
Эти команды важны не только для загрузки данных, но и для дальнейшего анализа. Итак, вы прошли все проверки, вы сохранили данные и подготовили рабочее пространство. Уже можно начать чтение данных в Python? К сожалению пока нет. Нужно сделать еще одну последнюю вещь.
Установка пакетов для чтения и записи Excel файлов
Несмотря на то, что вы еще не знаете, какие библиотеки будут нужны для импорта данных, нужно убедиться, что у все готово для установки этих библиотек. Если у вас установлен Python 2> = 2.7.9 или Python 3> = 3.4, нет повода для беспокойства — обычно, в этих версиях уже все подготовлено. Поэтому просто убедитесь, что вы обновились до последней версии
Для этого запустите в своем компьютере следующую команду:
В случае, если вы еще не установили pip, запустите скрипт python get-pip.py, который вы можете найти
Установка дистрибутива Anaconda Python — альтернативный вариант, если вы используете Python для анализа данных. Это простой и быстрый способ начать работу с анализом данных — ведь отдельно устанавливать пакеты, необходимые для data science не придется.
Это особенно удобно для новичков, однако даже опытные разработчики часто идут этим путем, ведь Anakonda — удобный способ быстро протестировать некоторые вещи без необходимости устанавливать каждый пакет отдельно.
Anaconda включает в себя 100 наиболее популярных библиотек
для анализа данных в нескольких средах разработки с открытым исходным кодом, таких как Jupyter и Spyder. Если вы хотите начать работу с Jupyter Notebook, то вам
Ну что ж, мы сделали все, чтобы настроить среду! Теперь самое время начать импорт файлов.
Если у вас уже есть Pandas в Anaconda, вы можете просто загрузить файлы в Pandas DataFrames с помощью pd.Excelfile ():
Если вы не установили Anaconda, просто запустите pip install pandas, чтобы установить пакет Pandas в вашей среде, а затем выполните команды, приведенные выше.
Для чтения .csv-файлов есть аналогичная функция загрузки данных в DataFrame: read_csv (). Вот пример того, как вы можете использовать эту функцию:
Разделителем, который эта функция будет учитывать, является по умолчанию запятая, но вы можете, если хотите, указать альтернативный разделитель. Перейдите к
, если хотите узнать, какие другие аргументы можно указать, чтобы произвести импорт.
Предположим, после анализа данных вы хотите записать данные в новый файл. Существует способ записать данные Pandas DataFrames (с помощью функции to_excel ). Но, прежде чем использовать эту функцию, убедитесь, что у вас установлен XlsxWriter, если вы хотите записать свои данные на несколько листов в файле .xlsx:
Обратите внимание, что в фрагменте кода используется объект ExcelWriter для вывода DataFrame. Иными словами, вы передаете переменную writer в функцию to_excel (), и указываете имя листа. Таким образом, вы добавляете лист с данными в существующую книгу. Также можно использовать ExcelWriter для сохранения нескольких разных DataFrames в одной книге.
То есть если вы просто хотите сохранить один файл DataFrame в файл, вы можете обойтись без установки библиотеки XlsxWriter. Просто не указываете аргумент, который передается функции pd.ExcelWriter (), остальные шаги остаются неизменными.
Подобно функциям, которые используются для чтения в .csv-файлах, есть также функция to_csv () для записи результатов обратно в файл с разделителями-запятыми. Он работает так же, как когда мы использовали ее для чтения в файле:
Если вы хотите иметь отдельный файл с вкладкой, вы можете передать a \ t аргументу sep. Обратите внимание, что существуют различные другие функции, которые можно использовать для вывода файлов. Их можно найти
Общий совет по установке библиотек — делать установку в виртуальной среде Python без системных библиотек. Вы можете использовать virtualenv для создания изолированных сред Python: он создает папку, содержащую все необходимое для использования библиотек, которые потребуются для Python.
Чтобы начать работу с virtualenv, сначала нужно его установить. Потом перейти в директорию, где будет находится проект. Создать virtualenv в этой папке и загрузить, если нужно, в определенную версию Python. После этого активируете виртуальную среду. Теперь можно начинать загрузку других библиотек и начинать работать с ними.
Обратите внимание, что виртуальная среда может показаться сначала проблематичной, если вы делаете первые шаги в области анализа данных с помощью Python. И особенно, если у вас только один проект, вы можете не понимать, зачем вообще нужна виртуальная среда.
Но что делать, если у вас несколько проектов, работающих одновременно, и вы не хотите, чтобы они использовали одну и ту же установку Python? Или если у ваших проектов есть противоречивые требования. В таких случаях виртуальная среда — идеальное решение.
Во второй части статьи мы расскажем об основных библиотеках для анализа данных.
Объединение нескольких excel-файлов
Если вы выберете «Вставить скрипт», мастер завершит работу скриптом ВСТАВКИ на вашем листе SQL. Это хорошая альтернатива, если вы хотите настроить SQL, или если вам нужно отладить/посмотреть, почему метод «Insert» не работает.
