Отримання даних з кількох аркушів

Оптимізоване завантаження даних із pandas

Amany Mahfouz

Instructor

Вибір аркушів для завантаження

read_excel() типово завантажує перший аркуш файлу Excel
Щоб завантажити інші аркуші, використайте аргумент sheet_name
Задавайте аркуші за назвою та/або номером позиції (з нуля)
Передайте список назв/номерів, щоб завантажити кілька аркушів одночасно
Усі аргументи для read_excel() застосовуються до всіх зчитаних аркушів

Вибір аркушів для завантаження

Знімок екрана табличного редактора з вкладками двох аркушів

Завантаження вибраних аркушів

# Отримати другий аркуш за індексом позиції
survey_data_sheet2 = pd.read_excel('fcc_survey.xlsx',
                                   sheet_name=1)


# Отримати другий аркуш за назвою
survey_data_2017 = pd.read_excel('fcc_survey.xlsx',
                                 sheet_name='2017')


print(survey_data_sheet2.equals(survey_data_2017))

True

Завантаження всіх аркушів

Передача sheet_name=None у read_excel() зчитує всі аркуші у книзі

survey_responses = pd.read_excel("fcc_survey.xlsx", sheet_name=None)

print(type(survey_responses))

<class 'collections.OrderedDict'>

for key, value in survey_responses.items():
    print(key, type(value))

2016 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
2017 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

Обʼєднаймо все разом

# Створити порожній датафрейм для всіх завантажених аркушів
all_responses = pd.DataFrame()


# Ітеруватися по датафреймах у словнику
for sheet_name, frame in survey_responses.items():
    # Додати стовпець, щоб знати, за який це рік
    frame["Year"] = sheet_name


    # Додати датафрейм до all_responses
    all_responses = pd.concat([all_responses, frame])


# Переглянути роки в даних
print(all_responses.Year.unique())

['2016' '2017']

Давайте потренуємось!

Оптимізоване завантаження даних із pandas