Isi kandungan:

Bagaimanakah anda membaca fail Excel dalam Python menggunakan panda?
Bagaimanakah anda membaca fail Excel dalam Python menggunakan panda?

Video: Bagaimanakah anda membaca fail Excel dalam Python menggunakan panda?

Video: Bagaimanakah anda membaca fail Excel dalam Python menggunakan panda?
Video: Excel Data Analysis dengan menggunakan Python 2024, November
Anonim

Langkah-langkah untuk Mengimport Fail Excel ke dalam Python menggunakan panda

  1. Langkah 1: Tangkap fail laluan. Pertama, anda perlu menangkap laluan penuh di mana Fail Excel disimpan pada komputer anda.
  2. Langkah 2: Gunakan Ular sawa kod. Dan inilah Ular sawa kod yang disesuaikan dengan contoh kami.
  3. Langkah 3: Jalankan Ular sawa kod.

Akibatnya, bagaimana saya melihat fail Excel dalam panda?

Kita boleh menggunakan panda fungsi read_excel() modul kepada membaca yang fail excel data ke dalam objek DataFrame. Jika anda melihat sebuah cemerlang helaian, ia adalah jadual dua dimensi.

  1. Contoh panda read_excel().
  2. Senarai Tajuk Lajur Helaian Excel.
  3. Mencetak Data Lajur.
  4. Panda read_excel() contoh usecols.

Tambahan pula, bagaimanakah cara saya membaca hamparan Excel dalam PySpark? PySpark tidak menyokong Excel secara langsung, tetapi ia menyokong membaca dalam data binari.

Pendekatan Umum

  1. Baca sekumpulan fail Excel sebagai RDD, satu rekod setiap fail.
  2. Menggunakan beberapa jenis fungsi peta, suapkan setiap gumpalan binari kepada Pandas untuk dibaca, mencipta RDD daripada (nama fail, nama tab, Pandas DF) tupel.

Begitu juga, anda mungkin bertanya, bagaimana cara saya mencipta Pandas DataFrame dalam Excel?

Kelas untuk menulis DataFrame objek ke dalam cemerlang cadar. Baca an Excel failkan ke dalam a panda DataFrame . Baca fail nilai dipisahkan koma (csv) ke dalam DataFrame . Untuk keserasian dengan to_csv(), to_excel menyerikan senarai dan dicts kepada rentetan sebelum menulis.

Bagaimana anda menyemak sama ada panda dipasang?

Dalam kotak Carian Pakej, taip Panda . Panda muncul sebagai pakej yang tersedia untuk pemasangan . Pilih kotak semak di hadapan Panda nama pakej. Dalam menu yang muncul, pilih Tandai untuk versi tertentu pemasangan.

Disyorkan: