Прочитать таблицу из файла

Обновлено: 15.01.2025

num = xlsread( filename , sheet ) читает заданный рабочий лист.

num = xlsread( filename , xlRange ) чтения от заданной области первого рабочего листа в рабочей книге. Используйте синтаксис области значений Excel, такой как 'A1:C3' .

num = xlsread( filename , sheet , xlRange ) чтения из заданного рабочего листа и области значений.

Если вы не задаете все аргументы, используйте пустые символьные вектора, '' , как заполнители, например, num = xlsread(filename,'','','basic') .

[ num , txt , raw ] = xlsread( ___ ) дополнительно возвращает текстовые поля в массиве ячеек txt , и и числовые данные и текстовые данные в массиве ячеек raw , использование любого из входных параметров в предыдущих синтаксисах.

___ = xlsread( filename ,-1) открывает окно Excel, чтобы в интерактивном режиме выбрать данные. Выберите рабочий лист, перетащите мышью мышь в области значений, которую вы хотите и нажимаете OK. Этот синтаксис поддерживается только на компьютерах Windows с установленным программным обеспечением Microsoft Excel .

[ num , txt , raw , custom ] = xlsread( filename , sheet , xlRange ,'', processFcn ) , где processFcn указатель на функцию, чтения из электронной таблицы, processFcn вызовов на данных, и возвращает конечные результаты как числовые данные в массиве num . xlsread функция возвращает текстовые поля в массиве ячеек txt , и числовые данные и текстовые данные в массиве ячеек raw , и второй выход от processFcn в массиве custom . xlsread функция не изменяет данные, хранимые в электронной таблице. Этот синтаксис поддерживается только на компьютерах Windows с программным обеспечением Excel.

Примеры

Чтение рабочего листа в числовую матрицу

Создайте файл с именем Excel myExample.xlsx .

Sheet1 из myExample.xlsx содержит:

Считайте числовые данные из первого рабочего листа.

Чтение области значений ячеек

Считайте определенную область значений данных из файла Excel в предыдущем примере.

Чтение столбца

Считайте второй столбец из файла Excel в первом примере.

Для лучшей эффективности включайте номера строк в область значений, такие как 'B1:B3' .

Числовой запрос, текст и необработанные данные

Запросите числовые данные, текстовые данные и объединенные данные из файла Excel в первом примере.

Выполнение функции на рабочем листе

В Редакторе создайте функцию, чтобы обработать данные из рабочего листа. В этом случае установите значения вне области значений [0.2,0.8] к 0.2 или 0.8 .

В Командном окне добавьте случайные данные в myExample.xlsx .

Рабочий лист под названием MyData содержит значения в пределах от от 0 до 1.

Считайте данные из рабочего листа и сбросьте любые значения вне области значений [0.2,0.8] . Задайте имя листа, но используйте '' как заполнители для xlRange и 'basic' входные параметры.

Запрос пользовательского Вывода

Выполните функцию на рабочем листе и отобразите пользовательский индекс выход.

В Редакторе измените функциональный setMinMax от предыдущего примера, чтобы возвратить индексы измененных элементов (пользовательский выход).

Считайте данные из рабочего листа MyData , и запросите пользовательский индекс выход, idx .

filename FileName
вектор символов | строка

Имя файла в виде вектора символов или строки. Если вы не включаете расширение, xlsread поиски файла с указанным именем и поддерживаемым расширением Excel. xlsread может считать данные, сохраненные в файлах, которые в настоящее время открыты в Excel для Windows.

Пример: 'myFile.xlsx' или "myFile.xlsx"

Типы данных: char | string

sheet — Рабочий лист
вектор символов | представляет в виде строки | положительное целое число

Рабочий лист в виде одного из следующего:

Вектор символов или строка, которая содержит имя рабочего листа. Имя не может содержать двоеточие ( : ). Чтобы определить имена листов в файле электронной таблицы, используйте xlsfinfo . Для файлов XLS в basic режим, sheet является чувствительным к регистру.

Положительное целое число, которое указывает на индекс рабочего листа. Эта опция не поддерживается для файлов XLS в basic режим.

xlRange — Прямоугольная область значений
вектор символов | строка

Прямоугольная область значений в виде вектора символов или строки.

Задайте xlRange использование двух противостоящих углов, которые задают область, чтобы читать. Например, 'D2:H4' представляет прямоугольную область 3 на 5 между этими двумя углами D2 и H4 на рабочем листе. xlRange вход не является чувствительным к регистру, и использует стиль ссылки Excel A1 (см. справку Excel).

Выбор области значений не поддерживается при чтении файлов XLS в basic режим. В этом случае используйте '' вместо xlRange .

Если вы не задаете sheet , затем xlRange должен включать оба угла и символ двоеточия, даже для отдельной ячейки (такие как 'D2:D2' ). В противном случае, xlsread интерпретирует вход как имя рабочего листа (такое как 'sales' или 'D2' ).

Если вы задаете sheet , затем xlRange :

Не должен включать двоеточие и противоположный угол, чтобы описать отдельную ячейку.

Может относиться к именованной области значений, которую вы задали в файле Excel (см. справку Excel).

Когда заданный xlRange объединенные ячейки перекрытий:

На компьютерах Windows с Excel, xlsread расширяет область значений, чтобы включать все объединенные ячейки.

На компьютерах без Excel для Windows, xlsread возвращает данные для заданной области только, с пустым или NaN значения для объединенных ячеек.

Обработка "Обработка чтения табличного документа" - предназначена для перевода данных из табличного документа в таблицу значений. Основное назначение для программиста и обращение подразумевается на сервере как к встроенной обработке. Для проверки работоспособности реализована управляемая форма обработки.

Возможности:

Чтение табличного документа из файлов (без использования стороннего ПО и API);
Чтение табличного документа загружаемого в реквизит обработки.

Реквизиты обработки, которые заполняются при вызове основной функции «ЗагрузитьДокументВТаблицуНаСервере»:

Путь к файлу – указывается путь к файлу табличного документа (например, Таблица Excel);
Табличный документ – заполняется табличным документов, который нужно прочитать (например, макет объекта или уже ранее считанный табличный документ из файла;
Строка начала данных – строка табличного документа, с которой начинаются данные. Как правило это 2-ая строка, по строке, предшествующей указанной будет сформирована шапка таблицы значения;
Таблица значений – результат чтения табличного документа.

Уникальностью данной обработки является простота чтения табличного документа.

Код модуля обработки отвечающий за чтение табличного документа и формирования таблицы значений

Процедура ЗагрузитьДокументВТаблицуНаСервере(ТребуетсяПрочитатьФайл = Ложь) Экспорт //Выполним проверку на то, выполняется данная процедура с формы либо используется как внешняя процедура Если ТребуетсяПрочитатьФайл Тогда ТабличныйДокумент = Новый ТабличныйДокумент; ТабличныйДокумент.Прочитать(ПутьКФайлу, СпособЧтенияЗначенийТабличногоДокумента.Текст); КонецЕсли; мВысотаТабличногоДокумента = ТабличныйДокумент.ВысотаТаблицы; мШиринаТабличногоДокумента = ТабличныйДокумент.ШиринаТаблицы; ТаблицаЗначений.Очистить(); ТаблицаЗначений.Колонки.Очистить(); КолонкиДокумента.Очистить(); Если СтрокаНачалаДанных - 1 > 0 Тогда //Создадим колонки таблицы значений Для Колонка = 1 по мШиринаТабличногоДокумента Цикл ЗаголовокКолонки = ПолучитьСодержаниеЯчейки(ТабличныйДокумент, СтрокаНачалаДанных-1, Колонка); ИмяКолонки = СтрЗаменить(УбратьЛишниеСимволыИзСтроки(ЗаголовокКолонки)," ","");; ТаблицаЗначений.Колонки.Добавить(ИмяКолонки,,ЗаголовокКолонки); КолонкиДокумента.Добавить(ИмяКолонки); КонецЦикла; //Заполним данными таблицу значений Для Строка = СтрокаНачалаДанных По мВысотаТабличногоДокумента Цикл НоваяСтр = ТаблицаЗначений.Добавить(); Для Колонка = 1 по КолонкиДокумента.Количество() Цикл НоваяСтр[Колонка-1] = ПолучитьСодержаниеЯчейки(ТабличныйДокумент, Строка, Колонка); КонецЦикла; КонецЦикла; КонецЕсли; КонецПроцедуры Функция ПолучитьСодержаниеЯчейки(пТабличныйДокумент, Строка, Колонка) Если Колонка = 0 Тогда Возврат ""; КонецЕсли; мСодержание = пТабличныйДокумент.Область("R" + Формат(Строка,"ЧГ=") + "C" + Формат(Колонка,"ЧГ spoiler">

Процедура ПрочитатьТабДокВТЗ(Кнопка) // Определение таблицы значений ТЗизТабДока = Новый ТаблицаЗначений; ТЗизТабДока.Колонки.Добавить("Наименование"); ТЗизТабДока.Колонки.Добавить("Код"); // Чтение табличного документа (например файл Excel) ТабДок = Новый ТабличныйДокумент; ТабДок.Прочитать(ПутьКФайлу, СпособЧтенияЗначенийТабличногоДокумента.Текст); мВысотаТабличногоДокумента = ТабДок.ВысотаТаблицы; // Обход строк табличного документа и заполнение таблицы значений Для Строка = 2 По мВысотаТабличногоДокумента Цикл НоваяСтр = ТЗизТабДока.Добавить(); НоваяСтр.Наименование = ПолучитьСодержаниеЯчейки(ТабДок, Строка, 1); НоваяСтр.Код = ПолучитьСодержаниеЯчейки(ТабДок, Строка, 2); КонецЦикла; КонецПроцедуры Функция ПолучитьСодержаниеЯчейки(пТабличныйДокумент, Строка, Колонка) Если Колонка = 0 Тогда Возврат ""; КонецЕсли; мСодержание = пТабличныйДокумент.Область("R" + Формат(Строка,"ЧГ=") + "C" + Формат(Колонка,"ЧГ soc-butt-wrap centered">

Pandas можно использовать для чтения и записи файлов Excel с помощью Python. Это работает по аналогии с другими форматами. В этом материале рассмотрим, как это делается с помощью DataFrame.

Помимо чтения и записи рассмотрим, как записывать несколько DataFrame в Excel-файл, как считывать определенные строки и колонки из таблицы и как задавать имена для одной или нескольких таблиц в файле.

Установка Pandas

Для начала Pandas нужно установить. Проще всего это сделать с помощью pip .

Если у вас Windows, Linux или macOS:

В процессе можно столкнуться с ошибками ModuleNotFoundError или ImportError при попытке запустить этот код. Например:

В таком случае нужно установить недостающие модули:

Запись в файл Excel с python

Будем хранить информацию, которую нужно записать в файл Excel, в DataFrame . А с помощью встроенной функции to_excel() ее можно будет записать в Excel.

Сначала импортируем модуль pandas . Потом используем словарь для заполнения DataFrame :

Ключи в словаре — это названия колонок. А значения станут строками с информацией.

Теперь можно использовать функцию to_excel() для записи содержимого в файл. Единственный аргумент — это путь к файлу:

Стоит обратить внимание на то, что в этом примере не использовались параметры. Таким образом название листа в файле останется по умолчанию — «Sheet1». В файле может быть и дополнительная колонка с числами. Эти числа представляют собой индексы, которые взяты напрямую из DataFrame.

Поменять название листа можно, добавив параметр sheet_name в вызов to_excel() :

Также можно добавили параметр index со значением False , чтобы избавиться от колонки с индексами. Теперь файл Excel будет выглядеть следующим образом:

Запись нескольких DataFrame в файл Excel

Также есть возможность записать несколько DataFrame в файл Excel. Для этого можно указать отдельный лист для каждого объекта:

Здесь создаются 3 разных DataFrame с разными названиями, которые включают имена сотрудников, а также размер их зарплаты. Каждый объект заполняется соответствующим словарем.

Объединим все три в переменной salary_sheets , где каждый ключ будет названием листа, а значение — объектом DataFrame .

Дальше используем движок xlsxwriter для создания объекта writer . Он и передается функции to_excel() .

Перед записью пройдемся по ключам salary_sheets и для каждого ключа запишем содержимое в лист с соответствующим именем. Вот сгенерированный файл:

Можно увидеть, что в этом файле Excel есть три листа: Group1, Group2 и Group3. Каждый из этих листов содержит имена сотрудников и их зарплаты в соответствии с данными в трех DataFrame из кода.

Параметр движка в функции to_excel() используется для определения модуля, который задействуется библиотекой Pandas для создания файла Excel. В этом случае использовался xslswriter , который нужен для работы с классом ExcelWriter . Разные движка можно определять в соответствии с их функциями.

В зависимости от установленных в системе модулей Python другими параметрами для движка могут быть openpyxl (для xlsx или xlsm) и xlwt (для xls). Подробности о модуле xlswriter можно найти в официальной документации.

Наконец, в коде была строка writer.save() , которая нужна для сохранения файла на диске.

Чтение файлов Excel с python

По аналогии с записью объектов DataFrame в файл Excel, эти файлы можно и читать, сохраняя данные в объект DataFrame . Для этого достаточно воспользоваться функцией read_excel() :

.xlsx – это расширение документа Excel, который может хранить большой объем данных в табличной форме. Более того, в электронной таблице Excel можно легко выполнять многие виды арифметических и логических вычислений.

Иногда программистам требуется прочитать данные из документа Excel. В Python для этого есть множество различных библиотек, например, xlrd , openpyxl и pandas . Сегодня мы поговорим о том, как читать excel-файлы (xlsx) при помощи Python, и рассмотрим примеры использования различных библиотек для этих целей.

Для начала

Для проверки примеров этого руководства потребуется какой-нибудь файл Excel с расширением .xlsx , содержащий какие-либо исходные данные. Вы можете использовать любой существующий файл Excel или создать новый. Мы создадим новый файл с именем sales.xlsx со следующими данными:

sales.xlsx

Sales Date	Sales Person	Amount
12/05/18	Sila Ahmed	60000
06/12/19	Mir Hossain	50000
09/08/20	Sarmin Jahan	45000
07/04/21	Mahmudul Hasan	30000

Этот файл мы и будем читать с помощью различных библиотек Python в следующей части этого руководства.

Чтение Excel-файла с помощью xlrd

Библиотека xlrd не устанавливается вместе с Python по умолчанию, так что ее придется установить. Последняя версия этой библиотеки, к сожалению, не поддерживает Excel-файлы с расширением .xlsx . Поэтому устанавливаем версию 1.2.0. Выполните следующую команду в терминале:

После завершения процесса установки создайте Python-файл, в котором мы будем писать скрипт для чтения файла sales.xlsx с помощью модуля xlrd.

Воспользуемся функцией open_workbook() для открытия файла xlsx для чтения. Этот файл Excel содержит только одну таблицу. Поэтому функция workbook.sheet_by_index() используется в скрипте со значением аргумента 0.

Затем используем вложенный цикл for . С его помощью мы будем перемещаться по ячейкам, перебирая строки и столбцы. Также в скрипте используются две функции range() для определения количества строк и столбцов в таблице.

Для чтения значения отдельной ячейки таблицы на каждой итерации цикла воспользуемся функцией cell_value() . Каждое поле в выводе будет разделено одним пробелом табуляции.

Запустим наш код и получим следующий результат.

Чтение Excel-файла с помощью openpyxl

Openpyxl – это еще одна библиотека Python для чтения файла .xlsx , и она также не идет по умолчанию вместе со стандартным пакетом Python. Чтобы установить этот модуль, выполните в терминале следующую команду:

После завершения процесса установки можно начинать писать код для чтения файла sales.xlsx.

Как и модуль xlrd, модуль openpyxl имеет функцию load_workbook() для открытия excel-файла для чтения. В качестве значения аргумента этой функции используется файл sales.xlsx.

Объект wookbook.active служит для чтения значений свойств max_row и max_column . Эти свойства используются во вложенных циклах for для чтения содержимого файла sales.xlsx.

Запустив наш скрипт, получим следующий вывод.

Чтение Excel-файла с помощью pandas

Если вы не пользовались библиотекой pandas ранее, вам необходимо ее установить. Как и остальные рассматриваемые библиотеки, она не поставляется вместе с Python. Выполните следующую команду, чтобы установить pandas из терминала.

После завершения процесса установки создаем файл Python и начинаем писать следующий скрипт для чтения файла sales.xlsx.

В библиотеке pandas есть функция read_excel() , которую можно использовать для чтения .xlsx -файлов. Ею мы и воспользуемся в нашем скрипте для чтения файла sales.xlsx.

Функция DataFrame() используется для чтения содержимого нашего файла и преобразования имеющейся там информации во фрейм данных. После мы сохраняем наш фрейм в переменной с именем data . А дальше выводим то, что лежит в data , в консоль.

После запуска кода мы получим следующий вывод.

Заключение

Программистам довольно часто приходится работать с файлами .xlsx . Сегодня мы рассмотрели, как читать excel-файлы при помощи Python. Мы разобрали три различных способа с использованием трех библиотек. Все эти библиотеки имеют разные функции и свойства.

Надеемся, теперь у вас не возникнет сложностей с чтением этих файлов в ваших скриптах.

Эта библиотека пригодится, если вы хотите читать и редактировать файлы .xlsx, xlsm, xltx и xltm.

Установите openpyxl using pip. Общие рекомендации по установке этой библиотеки — сделать это в виртуальной среде Python без системных библиотек. Вы можете использовать виртуальную среду для создания изолированных сред Python: она создает папку, содержащую все необходимые файлы, для использования библиотек, которые потребуются для Python.

Перейдите в директорию, в которой находится ваш проект, и повторно активируйте виртуальную среду venv. Затем перейдите к установке openpyxl с помощью pip, чтобы убедиться, что вы можете читать и записывать с ним файлы:

Теперь, когда вы установили openpyxl, вы можете начать загрузку данных. Но что именно это за данные? Например, в книге с данными, которые вы пытаетесь получить на Python, есть следующие листы:

На первый взгляд, с этими объектами Worksheet мало что можно сделать. Однако, можно извлекать значения из определенных ячеек на листе книги, используя квадратные скобки [], к которым нужно передавать точную ячейку, из которой вы хотите получить значение.

Обратите внимание, это похоже на выбор, получение и индексирование массивов NumPy и Pandas DataFrames, но это еще не все, что нужно сделать, чтобы получить значение. Нужно еще добавить значение атрибута:

Помимо value, есть и другие атрибуты, которые можно использовать для проверки ячейки, а именно row, column и coordinate:

Атрибут row вернет 2;
Добавление атрибута column к “С” даст вам «B»;
coordinate вернет «B2».

Вы также можете получить значения ячеек с помощью функции cell (). Передайте аргументы row и column, добавьте значения к этим аргументам, которые соответствуют значениям ячейки, которые вы хотите получить, и, конечно же, не забудьте добавить атрибут value:

Обратите внимание: если вы не укажете значение атрибута value, вы получите <Cell Sheet3.B1>, который ничего не говорит о значении, которое содержится в этой конкретной ячейке.

Вы используете цикл с помощью функции range (), чтобы помочь вам вывести значения строк, которые имеют значения в столбце 2. Если эти конкретные ячейки пусты, вы получите None.
Более того, существуют специальные функции, которые вы можете вызвать, чтобы получить другие значения, например get_column_letter () и column_index_from_string.

В двух функциях уже более или менее указано, что вы можете получить, используя их. Но лучше всего сделать их явными: пока вы можете получить букву прежнего столбца, можно сделать обратное или получить индекс столбца, перебирая букву за буквой. Как это работает:

Вы уже получили значения для строк, которые имеют значения в определенном столбце, но что нужно сделать, если нужно вывести строки файла, не сосредотачиваясь только на одном столбце?

Конечно, использовать другой цикл.

Обратите внимание, что выбор области очень похож на выбор, получение и индексирование списка и элементы NumPy, где вы также используете квадратные скобки и двоеточие чтобы указать область, из которой вы хотите получить значения. Кроме того, вышеприведенный цикл также хорошо использует атрибуты ячейки!

Чтобы визуализировать описанное выше, возможно, вы захотите проверить результат, который вернет вам завершенный цикл:

Наконец, есть некоторые атрибуты, которые вы можете использовать для проверки результата импорта, а именно max_row и max_column. Эти атрибуты, конечно, являются общими способами обеспечения правильной загрузки данных, но тем не менее в данном случае они могут и будут полезны.

Это все очень классно, но мы почти слышим, что вы сейчас думаете, что это ужасно трудный способ работать с файлами, особенно если нужно еще и управлять данными.
Должно быть что-то проще, не так ли? Всё так!

Openpyxl имеет поддержку Pandas DataFrames. И можно использовать функцию DataFrame () из пакета Pandas, чтобы поместить значения листа в DataFrame:

Затем вы можете начать управлять данными при помощи всех функций, которые есть в Pandas. Но помните, что вы находитесь в виртуальной среде, поэтому, если библиотека еще не подключена, вам нужно будет установить ее снова через pip.

Чтобы записать Pandas DataFrames обратно в файл Excel, можно использовать функцию dataframe_to_rows () из модуля utils:

Но это определенно не все! Библиотека openpyxl предлагает вам высокую гибкость в отношении того, как вы записываете свои данные в файлы Excel, изменяете стили ячеек или используете режим только для записи. Это делает ее одной из тех библиотек, которую вам точно необходимо знать, если вы часто работаете с электронными таблицами.

И не забудьте деактивировать виртуальную среду, когда закончите работу с данными!

Теперь давайте рассмотрим некоторые другие библиотеки, которые вы можете использовать для получения данных в электронной таблице на Python.

Готовы узнать больше?

Чтение и форматирование Excel файлов xlrd
Эта библиотека идеальна, если вы хотите читать данные и форматировать данные в файлах с расширением .xls или .xlsx.

Если вы не хотите рассматривать всю книгу, можно использовать такие функции, как sheet_by_name () или sheet_by_index (), чтобы извлекать листы, которые необходимо использовать в анализе.

Наконец, можно получить значения по определенным координатам, обозначенным индексами.
О том, как xlwt и xlutils, соотносятся с xlrd расскажем дальше.

Запись данных в Excel файл при помощи xlrd

Если нужно создать электронные таблицы, в которых есть данные, кроме библиотеки XlsxWriter можно использовать библиотеки xlwt. Xlwt идеально подходит для записи и форматирования данных в файлы с расширением .xls.

Когда вы вручную хотите записать в файл, это будет выглядеть так:

Если нужно записать данные в файл, то для минимизации ручного труда можно прибегнуть к циклу for. Это позволит немного автоматизировать процесс. Делаем скрипт, в котором создается книга, в которую добавляется лист. Далее указываем список со столбцами и со значениями, которые будут перенесены на рабочий лист.

Цикл for будет следить за тем, чтобы все значения попадали в файл: задаем, что с каждым элементом в диапазоне от 0 до 4 (5 не включено) мы собираемся производить действия. Будем заполнять значения строка за строкой. Для этого указываем row элемент, который будет “прыгать” в каждом цикле. А далее у нас следующий for цикл, который пройдется по столбцам листа. Задаем условие, что для каждой строки на листе смотрим на столбец и заполняем значение для каждого столбца в строке. Когда заполнили все столбцы строки значениями, переходим к следующей строке, пока не заполним все имеющиеся строки.

В качестве примера скриншот результирующего файла:

Теперь, когда вы видели, как xlrd и xlwt взаимодействуют вместе, пришло время посмотреть на библиотеку, которая тесно связана с этими двумя: xlutils.

Коллекция утилит xlutils

Эта библиотека в основном представляет собой набор утилит, для которых требуются как xlrd, так и xlwt. Включает в себя возможность копировать и изменять/фильтровать существующие файлы. Вообще говоря, оба этих случая подпадают теперь под openpyxl.

Использование pyexcel для чтения файлов .xls или .xlsx

Еще одна библиотека, которую можно использовать для чтения данных таблиц в Python — pyexcel. Это Python Wrapper, который предоставляет один API для чтения, обработки и записи данных в файлах .csv, .ods, .xls, .xlsx и .xlsm.

Чтобы получить данные в массиве, можно использовать функцию get_array (), которая содержится в пакете pyexcel:

Однако, если вы хотите вернуть в словарь двумерные массивы или, иными словами, получить все листы книги в одном словаре, стоит использовать функцию get_book_dict ().

Имейте в виду, что обе упомянутые структуры данных, массивы и словари вашей электронной таблицы, позволяют создавать DataFrames ваших данных с помощью pd.DataFrame (). Это упростит обработку ваших данных!

Наконец, вы можете просто получить записи с pyexcel благодаря функции get_records (). Просто передайте аргумент file_name функции и обратно получите список словарей:

Записи файлов при помощи pyexcel

Так же, как загрузить данные в массивы с помощью этого пакета, можно также легко экспортировать массивы обратно в электронную таблицу. Для этого используется функция save_as () с передачей массива и имени целевого файла в аргумент dest_file_name:

Обратите внимание: если указать разделитель, то можно добавить аргумент dest_delimiter и передать символ, который хотите использовать, в качестве разделителя между “”.

Однако, если у вас есть словарь, нужно будет использовать функцию save_book_as (). Передайте двумерный словарь в bookdict и укажите имя файла, и все ОК:

Помните, что когда используете код, который напечатан в фрагменте кода выше, порядок данных в словаре не будет сохранен!

Чтение и запись .csv файлов

Если вы все еще ищете библиотеки, которые позволяют загружать и записывать данные в CSV-файлы, кроме Pandas, рекомендуем библиотеку csv:

Обратите внимание, что NumPy имеет функцию genfromtxt (), которая позволяет загружать данные, содержащиеся в CSV-файлах в массивах, которые затем можно помещать в DataFrames.

Финальная проверка данных

Когда данные подготовлены, не забудьте последний шаг: проверьте правильность загрузки данных. Если вы поместили свои данные в DataFrame, вы можете легко и быстро проверить, был ли импорт успешным, выполнив следующие команды:

Note: Используйте DataCamp Pandas Cheat Sheet, когда вы планируете загружать файлы в виде Pandas DataFrames.

Если данные в массиве, вы можете проверить его, используя следующие атрибуты массива: shape, ndim, dtype и т.д.:

Поздравляем, теперь вы знаете, как читать файлы Excel в Python :) Но импорт данных — это только начало рабочего процесса в области данных. Когда у вас есть данные из электронных таблиц в вашей среде, вы можете сосредоточиться на том, что действительно важно: на анализе данных.

Если вы хотите глубже погрузиться в тему — знакомьтесь с PyXll, которая позволяет записывать функции в Python и вызывать их в Excel.

Читайте также: