Вступ до електронних таблиць

Оптимізоване завантаження даних із pandas

Amany Mahfouz

Instructor

Електронні таблиці

Також відомі як файли Excel
Дані зберігаються у вигляді таблиці: клітинки в рядках і стовпцях
На відміну від плоских файлів, можуть мати форматування та формули
У книзі може бути кілька аркушів

Завантаження електронних таблиць

Для таблиць у pandas є окрема функція завантаження: read_excel()

Знімок даних опитування FreeCodeCamp у програмі для таблиць

Завантаження електронних таблиць

import pandas as pd

# Read the Excel file
survey_data = pd.read_excel("fcc_survey.xlsx")


# View the first 5 lines of data
print(survey_data.head())

    Age  AttendedBootcamp       ...                    SchoolMajor  StudentDebtOwe
0  28.0               0.0       ...                            NaN           20000
1  22.0               0.0       ...                            NaN             NaN
2  19.0               0.0       ...                            NaN             NaN
3  26.0               0.0       ...        Cinematography And Film            7000
4  20.0               0.0       ...                            NaN             NaN

[5 rows x 98 columns]

Завантаження вибраних стовпців і рядків

Електронна таблиця з даними опитування та рядками метаданих у заголовку

Рахунок-фактура з кількома невеликими таблицями даних

Завантаження вибраних стовпців і рядків

read_excel() має багато однакових параметрів з read_csv()
- nrows: обмежити кількість завантажених рядків
- skiprows: вказати кількість або номери рядків для пропуску
- usecols: вибрати стовпці за назвою, позицією або літерою (напр., "A:P")

Завантаження вибраних стовпців і рядків

# Read columns W-AB and AR of file, skipping metadata header
survey_data = pd.read_excel("fcc_survey_with_headers.xlsx",
                            skiprows=2,
                            usecols="W:AB, AR")


# View data
print(survey_data.head())

   CommuteTime            CountryCitizen  ...    EmploymentFieldOther    EmploymentStatus   Income
0         35.0  United States of America  ...                     NaN  Employed for wages  32000.0
1         90.0  United States of America  ...                     NaN  Employed for wages  15000.0
2         45.0  United States of America  ...                     NaN  Employed for wages  48000.0
3         45.0  United States of America  ...                     NaN  Employed for wages  43000.0
4         10.0  United States of America  ...                     NaN  Employed for wages   6000.0

[5 rows x 7 columns]

Давайте потренуємось!

Оптимізоване завантаження даних із pandas