Бібліотека Pandas є одним з найбільш потужних інструментів для роботи з даними в мові програмування Python. Вона дозволяє ефективно імпортувати, обробляти і аналізувати великі обсяги даних. Одним із поширених типів файлів для зберігання даних є формат Excel.
У цьому посібнику ми розглянемо, як використовувати Pandas для читання даних із файлів Excel. Ми дізнаємося, як правильно задати і налаштувати параметри читання, щоб дані були імпортовані з потрібними типами і форматом.
Важливо відзначити, що при читанні даних з файлів Excel, Pandas може зіткнутися з різними типами даних, такими як числа, рядки, дати та інші. За замовчуванням, Pandas намагається автоматично визначити типи даних для кожної колонки. Однак іноді це може призвести до помилок або неправильного визначення типів.
У цьому посібнику ми покажемо, як правильно налаштувати параметри читання, щоб дозволити Pandas правильно визначити типи даних. Ми розглянемо різні приклади та ситуації, з якими можна зіткнутися під час читання даних Excel, і покажемо, як їх вирішити.
Читання Excel файлів в Pandas
Для читання Excel файлів в Pandas використовується функція read_excel (). Вона дозволяє завантажити дані з одного або декількох листів Excel файлу в об'єкт Pandas DataFrame.
Для початку, необхідно імпортувати бібліотеку Pandas:
import pandas as pdПотім, за допомогою функції read_excel () можна завантажити Excel файл:
df = pd.read_excel('file.xlsx')Функція read_excel () має кілька параметрів. Найбільш часто використовувані параметри:
- sheet_name: ім'я або номер аркуша, який потрібно завантажити;
- header: номер рядка, що містить назви стовпців (за замовчуванням дорівнює 0), якщо не заданий, будуть використані значення за замовчуванням;
- index_col : номер стовпця, який буде використовуватися як індекс (за замовчуванням-None);
- usecols: список стовпців, які потрібно завантажити (за замовчуванням завантажуються всі стовпці);
- skiprows: список номерів рядків, які потрібно пропустити у файлі;
- dtype: словник, що містить типи даних стовпців.
Після завантаження даних в Об'єкт DataFrame, можна виконувати різні операції з даними. Наприклад, можна проводити фільтрацію, сортування, угруповання і агрегацію даних, а також будувати графіки.
У цьому посібнику ми розглянули лише основний приклад читання файлів Excel у Pandas. Однак, бібліотека Pandas надає безліч функцій і можливостей для роботи з даними, так що можна глибше вивчити документацію для розширення своїх знань і навичок в цій області.
Методи читання Excel файлів в Pandas
Pandas надає кілька методів для читання даних з файлів формату Excel. У цьому розділі ми розглянемо чотири основні методи: read_excel, ExcelFile, parse і openpyxl.
1. read_excel: Цей метод дозволяє читати дані з одного або декількох листів Excel файлу в DataFrame. Він приймає шлях до файлу або URL, а також кілька параметрів для налаштування читання файлу. Наприклад:
import pandas as pddf = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=1)2. ExcelFile: Цей метод створює об'єкт ExcelFile, який може бути використаний для читання декількох листів Excel файлу. Він приймає шлях до файлу та надає атрибут sheets для доступу до списку листів. Наприклад:
import pandas as pdxls = pd.ExcelFile('file.xlsx')df = xls.parse('Sheet1', skiprows=1)3. parse: Цей метод дозволяє читати дані із зазначеного листа Excel файлу. Він приймає шлях до файлу, ім'я аркуша та кілька параметрів для налаштування читання. Наприклад:
import pandas as pddf = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=1)4. openpyxl: Цей метод надає можливість читання даних з Excel файлу з використанням бібліотеки openpyxl, яка дозволяє працювати з файлами формату Excel без необхідності установки Microsoft Excel. Наприклад:
import pandas as pddf = pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl')Крім цих методів, існують і інші способи читання даних з Excel файлів в Pandas, включаючи використання різних параметрів для налаштування читання, таких як: header, skiprows, usecols та інших. Кожен метод має свої особливості та переваги, тому Вам слід вибрати найбільш підходящий метод залежно від ваших потреб.
Читання різних типів даних з Excel
При роботі з даними з Excel-файлів важливо вміти читати різні типи даних, які можуть бути представлені в таблиці. У Pandas є кілька способів прочитати різні типи даних з Excel.
Якщо в таблиці Excel містяться тільки числові значення, то для їх читання можна використовувати метод read_excel(). Під час читання числових даних Pandas автоматично визначить тип кожного стовпця та створить відповідний Об'єкт DataFrame.
Якщо в таблиці Excel присутні текстові значення, то можна використовувати метод read_excel() з параметром dtype. Вказавши цей параметр, можна задати тип даних для кожного стовпця.
Крім того, Pandas вміє читати дати з Excel-файлів. Для читання дат необхідно вказати параметр parse_dates при виклику методу read_excel(). Якщо в таблиці Excel є стовпці з датами, то Pandas автоматично розпізнає їх і перетворює в об'єкти типу datetime.
Також Pandas може прочитати дані з Excel, використавши вибраний діапазон комірок. Для цього необхідно вказати параметри skiprows і nrows при виклику методу read_excel(). Перший параметр вказує, скільки рядків пропустити перед читанням, другий параметр вказує, скільки рядків потрібно прочитати.
Читання числових даних з Excel у Pandas
Бібліотека Pandas забезпечує потужні засоби для роботи з числовими даними, включаючи можливість читання чисел з файлів Excel.
Для читання числових даних з Excel в Pandas можна використовувати функцію pd.read_excel(). Вона дозволяє вказати ім'я файлу з даними і ім'я листа, а також інші параметри, необхідні для читання даних.
Якщо в Excel-файлі міститься тільки один лист, можна просто вказати ім'я файлу і функція автоматично прочитає дані з першого аркуша.
Після читання даних з Excel вони будуть представлені у вигляді датафрейма - таблиці, що складається з рядків і стовпців. Кожен стовпець датафрейма відповідає одному стовпцю даних з Excel.
Щоб працювати тільки з числовими даними з датафрейма, можна використовувати метод select_dtypes() і передати йому аргумент include='number'. Цей метод дозволяє вибрати лише стовпці з числовими даними для подальшого аналізу або обробки.
Приклад читання числових даних з Excel у Pandas:
import pandas as pd# Чтение данных из Exceldata = pd.read_excel('data.xlsx')# Выбор только числовых столбцовnumeric_data = data.select_dtypes(include='number')# Вывод числовых данныхprint(numeric_data)Таким чином, бібліотека Pandas володіє зручними інструментами для роботи з числовими даними з Excel, дозволяючи легко і ефективно аналізувати і обробляти числові дані, представлені в таблицях Excel.
Читання текстових даних з Excel в Pandas
У бібліотеці Pandas для читання даних з Excel використовується функція read_excel . Вона дозволяє вважати не тільки числові дані, але і текстові значення, які зберігаються в осередках таблиці.
Для читання текстових даних з Excel в Pandas потрібно вказати ім'я файлу в форматі .xlsx або .xls і ім'я листа, з якого потрібно вважати дані. Якщо ім'я листа не вказано, то за замовчуванням буде використаний перший лист.
import pandas as pd# Указываем имя файла и имя листаfile_name = "example.xlsx"sheet_name = "Sheet1"# Считываем данные из Exceldata = pd.read_excel(file_name, sheet_name)# Выводим первые пять строк таблицыprint(data.head())В результаті виконання даного коду буде виведено перші п'ять рядків таблиці, що містить текстові дані з Excel.
Також функція read_excel дозволяє вказати діапазон комірок, які потрібно рахувати. Наприклад , можна вказати діапазон A1:B10, щоб зчитувати лише дані із зазначеного діапазону.
| Ім'я | Прізвище | Вік |
|---|---|---|
| Іван | Іван | 25 |
| Петро | Петрового хреста | 30 |
| Ганна | Сидорова | 35 |
У таблиці вище наведено приклад текстових даних, які можуть міститися в Excel. При читанні файлів з подібними даними функція read_excel автоматично розпізнає тип даних в кожній комірці і створює відповідний об'єкт DataFrame.
Таким чином, бібліотека Pandas надає зручні інструменти для читання текстових даних з Excel і створення з ними роботи у вигляді об'єкта DataFrame.
Обробка даних після читання
Після успішного читання даних з файлів Excel в Pandas DataFrame, можна приступити до їх обробки та аналізу. Першим кроком може бути вивчення структури даних, щоб визначити, які типи даних присутні в кожному стовпці та наскільки чисті дані.
Потім можна проводити різні операції з даними, такі як фільтрація, сортування, групування, агрегація тощо. При цьому Pandas надає потужні функції і методи для ефективної обробки даних.
Важливим кроком є також перевірка даних на наявність пропущених значень і їх обробка. Pandas пропонує різні методи заповнення пропущених значень або видалення рядків/стовпців із пропущеними значеннями.
При необхідності, можна перетворити дані з одного типу в інший, наприклад, з строкового в числовий або дату. Pandas дозволяє виконувати такі операції за допомогою спеціальних функцій і методів.
Крім того, можна створювати нові стовпці на основі існуючих даних і виконувати різні обчислення або застосовувати функції до всіх значень стовпців.
Обробка даних може також включати видалення дублікатів, перетворення форматів даних, зміну назв стовпців тощо.
Загалом, після читання даних типів Excel в Pandas, є безліч можливостей для обробки даних і отримання потрібної інформації з них.
Видалення зайвих стовпців і рядків
Часто при читанні даних з файлу Excel нам потрібно видалити зайві стовпці і рядки, щоб скоротити обсяг даних або привести його до необхідного формату. У бібліотеці Pandas це можна легко зробити за допомогою методів drop та dropna.
Метод drop використовується для видалення стовпців або рядків за вказаними мітками або індексом.
df.drop(columns=['Столбец1', 'Столбец2'])У наведеному прикладі будуть видалені стовпці 'Стовпець1' і 'Стовпець2' з датафрейма df.
Метод dropna використовується для видалення рядків, що містять пропущені значення (NaN).
df.dropna(axis=0)В даному випадку будуть видалені всі рядки, що містять хоча б одне пропущене значення.
Для видалення стовпців або рядків за індексом також можна використовувати метод iloc. Наприклад:
df = df.drop(df.columns[1], axis=1)У цьому прикладі буде видалено стовпець з індексом 1.
Видалення зайвих стовпців і рядків може бути корисним при аналізі даних, оскільки дозволяє працювати тільки з потрібною частиною інформації і спрощує подальшу обробку і візуалізацію.
Бібліотека Pandas володіє великою кількістю методів для маніпулювання даними, що робить її дуже потужним інструментом для роботи з таблицями.