Python dataframe from excel

В Python данные из файла Excel считываются в объект DataFrame. Для этого используется функция read_excel() модуля pandas.

Лист Excel — это двухмерная таблица. Объект DataFrame также представляет собой двухмерную табличную структуру данных.

Предположим, что у нас есть документ Excel, состоящий из двух листов: «Employees» и «Cars». Верхняя строка содержит заголовок таблицы.

Ниже приведен код, который считывает данные листа «Employees» и выводит их.

import pandas

excel_data_df = pandas.read_excel('records.xlsx', sheet_name='Employees')

# print whole sheet data
print(excel_data_df)

Вывод:

   EmpID    EmpName EmpRole
0      1     Pankaj     CEO
1      2  David Lee  Editor
2      3   Lisa Ray  Author

Первый параметр, который принимает функция read_excel ()— это имя файла Excel. Второй параметр (sheet_name) определяет лист для считывания данных.

При выводе содержимого объекта DataFrame мы получаем двухмерные таблицы, схожие по своей структуре со структурой документа Excel.

Чтобы получить список заголовков столбцов таблицы, используется свойство columns объекта Dataframe. Пример реализации:

print(excel_data_df.columns.ravel())

Вывод:

['Pankaj', 'David Lee', 'Lisa Ray']

Мы можем получить данные из столбца и преобразовать их в список значений. Пример:

print(excel_data_df['EmpName'].tolist())

Вывод:

['Pankaj', 'David Lee', 'Lisa Ray']

Можно указать имена столбцов для чтения из файла Excel. Это потребуется, если нужно вывести данные из определенных столбцов таблицы.

import pandas

excel_data_df = pandas.read_excel('records.xlsx', sheet_name='Cars', usecols=['Car Name', 'Car Price'])
print(excel_data_df)

Вывод:

         Car Name      Car Price
0      Honda City     20,000 USD
1  Bugatti Chiron  3 Million USD
2     Ferrari 458   2,30,000 USD

Если в листе Excel нет строки заголовка, нужно передать его значение как None.

excel_data_df = pandas.read_excel('records.xlsx', sheet_name='Numbers', header=None)

Если вы передадите значение заголовка как целое число (например, 3), тогда третья строка станет им. При этом считывание данных начнется со следующей строки. Данные, расположенные перед строкой заголовка, будут отброшены.

Объект DataFrame предоставляет различные методы для преобразования табличных данных в формат Dict , CSV или JSON.

excel_data_df = pandas.read_excel('records.xlsx', sheet_name='Cars', usecols=['Car Name', 'Car Price'])

print('Excel Sheet to Dict:', excel_data_df.to_dict(orient='record'))
print('Excel Sheet to JSON:', excel_data_df.to_json(orient='records'))
print('Excel Sheet to CSV:n', excel_data_df.to_csv(index=False))

Вывод:

Excel Sheet to Dict: [{'Car Name': 'Honda City', 'Car Price': '20,000 USD'}, {'Car Name': 'Bugatti Chiron', 'Car Price': '3 Million USD'}, {'Car Name': 'Ferrari 458', 'Car Price': '2,30,000 USD'}]
Excel Sheet to JSON: [{"Car Name":"Honda City","Car Price":"20,000 USD"},{"Car Name":"Bugatti Chiron","Car Price":"3 Million USD"},{"Car Name":"Ferrari 458","Car Price":"2,30,000 USD"}]
Excel Sheet to CSV:
 Car Name,Car Price
Honda City,"20,000 USD"
Bugatti Chiron,3 Million USD
Ferrari 458,"2,30,000 USD"

• Документы API pandas read_excel()

Дайте знать, что вы думаете по этой теме материала в комментариях. Мы крайне благодарны вам за ваши комментарии, дизлайки, подписки, лайки, отклики!

Узнайте, как читать и импортировать файлы Excel в Python, как записывать данные в эти таблицы и какие библиотеки лучше всего подходят для этого.

Известный вам инструмент для организации, анализа и хранения ваших данных в таблицах — Excel — применяется и в data science. В какой-то момент вам придется иметь дело с этими таблицами, но работать именно с ними вы будете не всегда. Вот почему разработчики Python реализовали способы чтения, записи и управления не только этими файлами, но и многими другими типами файлов.

Из этого учебника узнаете, как можете работать с Excel и Python. Внутри найдете обзор библиотек, которые вы можете использовать для загрузки и записи этих таблиц в файлы с помощью Python. Вы узнаете, как работать с такими библиотеками, как pandas, openpyxl, xlrd, xlutils и pyexcel.

Данные как ваша отправная точка

Когда вы начинаете проект по data science, вам придется работать с данными, которые вы собрали по всему интернету, и с наборами данных, которые вы загрузили из других мест — Kaggle, Quandl и тд

Но чаще всего вы также найдете данные в Google или в репозиториях, которые используются другими пользователями. Эти данные могут быть в файле Excel или сохранены в файл с расширением .csv … Возможности могут иногда казаться бесконечными, но когда у вас есть данные, в первую очередь вы должны убедиться, что они качественные.

В случае с электронной таблицей вы можете не только проверить, могут ли эти данные ответить на вопрос исследования, который вы имеете в виду, но также и можете ли вы доверять данным, которые хранятся в электронной таблице.

Проверяем качество таблицы

• Представляет ли электронная таблица статические данные?
• Смешивает ли она данные, расчеты и отчетность?
• Являются ли данные в вашей электронной таблице полными и последовательными?
• Имеет ли ваша таблица систематизированную структуру рабочего листа?
• Проверяли ли вы действительные формулы в электронной таблице?

Этот список вопросов поможет убедиться, что ваша таблица не грешит против лучших практик, принятых в отрасли. Конечно, этот список не исчерпывающий, но позволит провести базовую проверку таблицы.

Лучшие практики для данных электронных таблиц

Прежде чем приступить к чтению вашей электронной таблицы на Python, вы также должны подумать о том, чтобы настроить свой файл в соответствии с некоторыми основными принципами, такими как:

• Первая строка таблицы обычно зарезервирована для заголовка, а первый столбец используется для идентификации единицы выборки;
• Избегайте имен, значений или полей с пробелами. В противном случае каждое слово будет интерпретироваться как отдельная переменная, что приведет к ошибкам, связанным с количеством элементов на строку в вашем наборе данных. По возможности, используйте:
• подчеркивания,
• тире,
• горбатый регистр, где первая буква каждого слова пишется с большой буквы
• объединяющие слова
• Короткие имена предпочтительнее длинных имен;
• старайтесь не использовать имена, которые содержат символы ?, $,%, ^, &, *, (,), -, #,? ,,, <,>, /, |, , [,], {, и };
• Удалите все комментарии, которые вы сделали в вашем файле, чтобы избежать добавления в ваш файл лишних столбцов или NA;
• Убедитесь, что все пропущенные значения в вашем наборе данных обозначены как NA.

Затем, после того, как вы внесли необходимые изменения или тщательно изучили свои данные, убедитесь, что вы сохранили внесенные изменения. Сделав это, вы можете вернуться к данным позже, чтобы отредактировать их, добавить дополнительные данные или изменить их, сохранив формулы, которые вы, возможно, использовали для расчета данных и т.д.

Если вы работаете с Microsoft Excel, вы можете сохранить файл в разных форматах: помимо расширения по умолчанию .xls или .xlsx, вы можете перейти на вкладку «Файл», нажать «Сохранить как» и выбрать одно из расширений, которые указаны в качестве параметров «Сохранить как тип». Наиболее часто используемые расширения для сохранения наборов данных в data science — это .csv и .txt (в виде текстового файла с разделителями табуляции). В зависимости от выбранного варианта сохранения поля вашего набора данных разделяются вкладками или запятыми, которые образуют символы-разделители полей вашего набора данных.

Теперь, когда вы проверили и сохранили ваши данные, вы можете начать с подготовки вашего рабочего окружения.

Готовим рабочее окружение

Как убедиться, что вы все делаете хорошо? Проверить рабочее окружение!

Когда вы работаете в терминале, вы можете сначала перейти в каталог, в котором находится ваш файл, а затем запустить Python. Убедитесь, что файл лежит именно в том каталоге, к которому вы обратились.

Возможно, вы уже начали сеанс Python и у вас нет подсказок о каталоге, в котором вы работаете. Тогда можно выполнить следующие команды:

# Import `os` 
import os

# Retrieve current working directory (`cwd`)
cwd = os.getcwd()
cwd

# Change directory 
os.chdir("/path/to/your/folder")

# List all files and directories in current directory
os.listdir('.')

Круто, да?

Вы увидите, что эти команды очень важны не только для загрузки ваших данных, но и для дальнейшего анализа. А пока давайте продолжим: вы прошли все проверки, вы сохранили свои данные и подготовили рабочее окружение.

Можете ли вы начать с чтения данных в Python?

Установите библиотеки для чтения и записи файлов Excel

Даже если вы еще не знаете, какие библиотеки вам понадобятся для импорта ваших данных, вы должны убедиться, что у вас есть все, что нужно для установки этих библиотек, когда придет время.

Подготовка к дополнительной рабочей области: pip

Вот почему вам нужно установить pip и setuptools. Если у вас установлен Python2 ⩾ 2.7.9 или Python3  ⩾ 3.4, то можно не беспокоиться — просто убедитесь, что вы обновились до последней версии.

Для этого выполните следующую команду в своем терминале:

# Для Linux/OS X
pip install -U pip setuptools

# Для Windows
python -m pip install -U pip setuptools

Если вы еще не установили pip, запустите скрипт python get-pip.py, который вы можете найти здесь. Следуйте инструкциям по установке.

Установка Anaconda

Другой вариант для работы в data science — установить дистрибутив Anaconda Python. Сделав это, вы получите простой и быстрый способ начать заниматься data science, потому что вам не нужно беспокоиться об установке отдельных библиотек, необходимых для работы.

Это особенно удобно, если вы новичок, но даже для более опытных разработчиков это способ быстро протестировать некоторые вещи без необходимости устанавливать каждую библиотеку отдельно.

Anaconda включает в себя 100 самых популярных библиотек Python, R и Scala для науки о данных и несколько сред разработки с открытым исходным кодом, таких как Jupyter и Spyder.

Установить Anaconda можно здесь. Следуйте инструкциям по установке, и вы готовы начать!

Загрузить файлы Excel в виде фреймов Pandas

Все, среда настроена, вы готовы начать импорт ваших файлов.

Один из способов, который вы часто используете для импорта ваших файлов для обработки данных, — с помощью библиотеки Pandas. Она основана на NumPy и предоставляет простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных Python.

Эта мощная и гибкая библиотека очень часто используется дата-инженерами для передачи своих данных в структуры данных, очень выразительных для их анализа.

Если у вас уже есть Pandas, доступные через Anaconda, вы можете просто загрузить свои файлы в Pandas DataFrames с помощью pd.Excelfile():

# импорт библиотеки pandas
import pandas as pd

# Загружаем ваш файл в переменную `file` / вместо 'example' укажите название свого файла из текущей директории
file = 'example.xlsx'

# Загружаем spreadsheet в объект pandas
xl = pd.ExcelFile(file)

# Печатаем название листов в данном файле
print(xl.sheet_names)

# Загрузить лист в DataFrame по его имени: df1
df1 = xl.parse('Sheet1')

Если вы не установили Anaconda, просто выполните pip install pandas, чтобы установить библиотеку Pandas в вашей среде, а затем выполните команды, которые включены в фрагмент кода выше.

Проще простого, да?

Для чтения в файлах .csv у вас есть аналогичная функция для загрузки данных в DataFrame: read_csv(). Вот пример того, как вы можете использовать эту функцию:

# Импорт библиотеки pandas
import pandas as pd

# Загрузить csv файл
df = pd.read_csv("example.csv") 

Разделитель, который будет учитывать эта функция, по умолчанию является запятой, но вы можете указать альтернативный разделитель, если хотите. Перейдите к документации, чтобы узнать, какие другие аргументы вы можете указать для успешного импорта!

Обратите внимание, что есть также функции read_table() и read_fwf() для чтения файлов и таблиц с фиксированной шириной в формате DataFrames с общим разделителем. Для первой функции разделителем по умолчанию является вкладка, но вы можете снова переопределить это, а также указать альтернативный символ-разделитель. Более того, есть и другие функции, которые вы можете использовать для получения данных в DataFrames: вы можете найти их здесь.

Как записать Pandas DataFrames в файлы Excel

Допустим, что после анализа данных вы хотите записать данные обратно в новый файл. Есть также способ записать ваши Pandas DataFrames обратно в файлы с помощью функции to_excel().

Но, прежде чем использовать эту функцию, убедитесь, что у вас установлен XlsxWriter, если вы хотите записать свои данные в несколько листов в файле .xlsx:

# Установим `XlsxWriter` 
pip install XlsxWriter

# Указать writer библиотеки
writer = pd.ExcelWriter('example.xlsx', engine='xlsxwriter')

# Записать ваш DataFrame в файл     
yourData.to_excel(writer, 'Sheet1')

# Сохраним результат 
writer.save()

Обратите внимание, что в приведенном выше фрагменте кода вы используете объект ExcelWriter для вывода DataFrame.

Иными словами, вы передаете переменную Writer в функцию to_excel() и также указываете имя листа. Таким образом, вы добавляете лист с данными в существующую рабочую книгу: вы можете использовать ExcelWriter для сохранения нескольких (немного) разных DataFrames в одной рабочей книге.

Все это означает, что если вы просто хотите сохранить один DataFrame в файл, вы также можете обойтись без установки пакета XlsxWriter. Затем вы просто не указываете аргумент движка, который вы передаете в функцию pd.ExcelWriter(). Остальные шаги остаются прежними.

Аналогично функциям, которые вы использовали для чтения в файлах .csv, у вас также есть функция to_csv() для записи результатов обратно в файл, разделенный запятыми. Он снова работает так же, как когда вы использовали его для чтения в файле:

# Запишите DataFrame в csv
df.to_csv("example.csv")

Пакеты для разбора файлов Excel и обратной записи с помощью Python

Помимо библиотеки Pandas, который вы будете использовать очень часто для загрузки своих данных, вы также можете использовать другие библиотеки для получения ваших данных в Python. Наш обзор основан на этой странице со списком доступных библиотек, которые вы можете использовать для работы с файлами Excel в Python.

Далее вы увидите, как использовать эти библиотеки с помощью некоторых реальных, но упрощенных примеров.

Использование виртуальных сред

Общий совет для установки — делать это в Python virtualenv без системных пакетов. Вы можете использовать virtualenv для создания изолированных сред Python: он создает папку, содержащую все необходимые исполняемые файлы для использования пакетов, которые потребуются проекту Python.

Чтобы начать работать с virtualenv, вам сначала нужно установить его. Затем перейдите в каталог, в который вы хотите поместить свой проект. Создайте virtualenv в этой папке и загрузите в определенную версию Python, если вам это нужно. Затем вы активируете виртуальную среду. После этого вы можете начать загрузку в другие библиотеки, начать работать с ними и т. д.

Совет: не забудьте деактивировать среду, когда закончите!

# Install virtualenv
$ pip install virtualenv

# Go to the folder of your project
$ cd my_folder

# Create a virtual environment `venv`
$ virtualenv venv

# Indicate the Python interpreter to use for `venv`
$ virtualenv -p /usr/bin/python2.7 venv

# Activate `venv`
$ source venv/bin/activate

# Deactivate `venv`
$ deactivate

Обратите внимание, что виртуальная среда может показаться немного проблемной на первый взгляд, когда вы только начинаете работать с данными с Python. И, особенно если у вас есть только один проект, вы можете не понять, зачем вам вообще нужна виртуальная среда.

С ней будет гораздо легче, когда у вас одновременно запущено несколько проектов, и вы не хотите, чтобы они использовали одну и ту же установку Python. Или когда ваши проекты имеют противоречащие друг другу требования, виртуальная среда пригодится!

Теперь вы можете, наконец, начать установку и импорт библиотек, о которых вы читали, и загрузить их в таблицу.

Как читать и записывать файлы Excel с openpyxl

Этот пакет обычно рекомендуется, если вы хотите читать и записывать файлы .xlsx, xlsm, xltx и xltm.

Установите openpyxl с помощью pip: вы видели, как это сделать в предыдущем разделе.

Общий совет для установки этой библиотеки — делать это в виртуальной среде Python без системных библиотек. Вы можете использовать виртуальную среду для создания изолированных сред Python: она создает папку, которая содержит все необходимые исполняемые файлы для использования библиотек, которые потребуются проекту Python.

Перейдите в каталог, в котором находится ваш проект, и повторно активируйте виртуальную среду venv. Затем продолжите установку openpyxl с pip, чтобы убедиться, что вы можете читать и записывать файлы с ним:

# Активируйте virtualenv
$ source activate venv

# Установим `openpyxl` в `venv`
$ pip install openpyxl

Теперь, когда вы установили openpyxl, вы можете загружать данные. Но что это за данные?

Доспутим Excel с данными, которые вы пытаетесь загрузить в Python, содержит следующие листы:

Функция load_workbook() принимает имя файла в качестве аргумента и возвращает объект рабочей книги, который представляет файл. Вы можете проверить это, запустив type (wb). Убедитесь, что вы находитесь в том каталоге, где находится ваша таблица, иначе вы получите error при импорте.

# Import `load_workbook` module from `openpyxl`
from openpyxl import load_workbook

# Load in the workbook
wb = load_workbook('./test.xlsx')

# Get sheet names
print(wb.get_sheet_names())

Помните, что вы можете изменить рабочий каталог с помощью os.chdir().

Вы видите, что фрагмент кода выше возвращает имена листов книги, загруженной в Python.Можете использовать эту информацию, чтобы также получить отдельные листы рабочей книги.

Вы также можете проверить, какой лист в настоящее время активен с wb.active. Как видно из кода ниже, вы можете использовать его для загрузки другого листа из вашей книги:

# Get a sheet by name 
sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet3')

# Print the sheet title 
sheet.title

# Get currently active sheet
anotherSheet = wb.active

# Check `anotherSheet` 
anotherSheet

На первый взгляд, с этими объектами рабочего листа вы не сможете многое сделать.. Однако вы можете извлечь значения из определенных ячеек на листе вашей книги, используя квадратные скобки [], в которые вы передаете точную ячейку, из которой вы хотите получить значение.

Обратите внимание, что это похоже на выбор, получение и индексирование массивов NumPy и Pandas DataFrames, но это не все, что вам нужно сделать, чтобы получить значение. Вам нужно добавить атрибут value:

# Retrieve the value of a certain cell
sheet['A1'].value

# Select element 'B2' of your sheet 
c = sheet['B2']

# Retrieve the row number of your element
c.row

# Retrieve the column letter of your element
c.column

# Retrieve the coordinates of the cell 
c.coordinate

Как вы можете видеть, помимо значения, есть и другие атрибуты, которые вы можете использовать для проверки вашей ячейки, а именно: row, column и coordinate.

Атрибут row вернет 2;

Добавление атрибута column к c даст вам ‘B’

coordinate вернет ‘B2’.

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

# Retrieve cell value 
sheet.cell(row=1, column=2).value

# Print out values in column 2 
for i in range(1, 4):
     print(i, sheet.cell(row=i, column=2).value)

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

Вы видите, что вы используете цикл for с помощью функции range(), чтобы помочь вам распечатать значения строк, имеющих значения в столбце 2. Если эти конкретные ячейки пусты, вы просто вернете None. Если вы хотите узнать больше о циклах for, пройдите наш курс Intermediate Python для Data Science.

Есть специальные функции, которые вы можете вызывать для получения некоторых других значений, например, get_column_letter() и column_index_from_string.

Две функции указывают примерно то, что вы можете получить, используя их, но лучше сделать их четче: хотя вы можете извлечь букву столбца с предшествующего, вы можете сделать обратное или получить адрес столбца, когда вы задаёте букву последнему. Вы можете увидеть, как это работает ниже:

# Импорт необходимых модулей из  `openpyxl.utils`
from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string

# Вывод 'A'
get_column_letter(1)

# Return '1'
column_index_from_string('A')

Вы уже получили значения для строк, которые имеют значения в определенном столбце, но что вам нужно сделать, если вы хотите распечатать строки вашего файла, не сосредотачиваясь только на одном столбце? Использовать другой цикл, конечно!

Например, вы говорите, что хотите сфокусироваться на области между «А1» и «С3», где первая указывает на левый верхний угол, а вторая — на правый нижний угол области, на которой вы хотите сфокусироваться. ,

Эта область будет так называемым cellObj, который вы видите в первой строке кода ниже. Затем вы говорите, что для каждой ячейки, которая находится в этой области, вы печатаете координату и значение, которое содержится в этой ячейке. После конца каждой строки вы печатаете сообщение, которое указывает, что строка этой области cellObj напечатана.

# Напечатать строчку за строчкой
for cellObj in sheet['A1':'C3']:
      for cell in cellObj:
              print(cells.coordinate, cells.value)
      print('--- END ---')

Еще раз обратите внимание, что выбор области очень похож на выбор, получение и индексирование списка и элементов массива NumPy, где вы также используете [] и : для указания области, значения которой вы хотите получить. Кроме того, вышеприведенный цикл также хорошо использует атрибуты ячейки!

Чтобы сделать вышеприведенное объяснение и код наглядным, вы можете проверить результат, который вы получите после завершения цикла:

('A1', u'M')
('B1', u'N')
('C1', u'O')
--- END ---
('A2', 10L)
('B2', 11L)
('C2', 12L)
--- END ---
('A3', 14L)
('B3', 15L)
('C3', 16L)
--- END ---

Наконец, есть некоторые атрибуты, которые вы можете использовать для проверки результата вашего импорта, а именно max_row и max_column. Эти атрибуты, конечно, и так  — общие способы проверки правильности загрузки данных, но они все равно полезны.

# Вывести максимальное количество строк 
sheet.max_row

# Вывести максимальное количество колонок 
sheet.max_column

Наверное, вы думаете, что такой способ работы с этими файлами сложноват, особенно если вы еще хотите манипулировать данными.

Должно быть что-то попроще, верно? Так и есть!

openpyxl поддерживает Pandas DataFrames! Вы можете использовать функцию DataFrame() из библиотеки Pandas, чтобы поместить значения листа в DataFrame:

# Import `pandas` 
import pandas as pd

# конвертировать Лист в DataFrame
df = pd.DataFrame(sheet.values)

Если вы хотите указать заголовки и индексы, вам нужно добавить немного больше кода:

# Put the sheet values in `data`
data = sheet.values

# Indicate the columns in the sheet values
cols = next(data)[1:]

# Convert your data to a list
data = list(data)

# Read in the data at index 0 for the indices
idx = [r[0] for r in data]

# Slice the data at index 1 
data = (islice(r, 1, None) for r in data)

# Make your DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index=idx, columns=cols)

Затем вы можете начать манипулировать данными со всеми функциями, которые предлагает библиотека Pandas. Но помните, что вы находитесь в виртуальной среде, поэтому, если библиотека еще не представлена, вам нужно будет установить ее снова через pip.

# Import `dataframe_to_rows`
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

# Initialize a workbook 
wb = Workbook()

# Get the worksheet in the active workbook
ws = wb.active

# Append the rows of the DataFrame to your worksheet
for r in dataframe_to_rows(df, index=True, header=True):
    ws.append(r)

Но это точно не все! Библиотека openpyxl предлагает вам высокую гибкость при записи ваших данных обратно в файлы Excel, изменении стилей ячеек или использовании режима write-only. Эту библиотеку обязательно нужно знать, когда вы часто работаете с электронными таблицами ,

Совет: читайте больше о том, как вы можете изменить стили ячеек, перейти в режим write-only или как библиотека работает с NumPy здесь.

Теперь давайте также рассмотрим некоторые другие библиотеки, которые вы можете использовать для получения данных вашей электронной таблицы в Python.

Прежде чем закрыть этот раздел, не забудьте отключить виртуальную среду, когда закончите!

Чтение и форматирование Excel-файлов: xlrd

Эта библиотека идеально подходит для чтения и форматирования данных из Excel с расширением xls или xlsx.

# Import `xlrd`
import xlrd

# Open a workbook 
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')

# Loads only current sheets to memory
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls', on_demand = True)

Когда вам не нужны данные из всей Excel-книги, вы можете использовать функции sheet_by_name() или sheet_by_index() для получения листов, которые вы хотите получить в своём анализе

# Load a specific sheet by name
worksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')

# Load a specific sheet by index 
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)

# Retrieve the value from cell at indices (0,0) 
sheet.cell(0, 0).value

Также можно получить значение в определённых ячейках с вашего листа.

Перейдите к xlwt и xlutils, чтобы узнать больше о том, как они относятся к библиотеке xlrd.

Запись данных в Excel-файлы с xlwt

Если вы хотите создать таблицу со своими данными, вы можете использовать не только библиотеку XlsWriter, но и xlwt. xlwt идеально подходит для записи данных и форматирования информации в файлах с расширением .xls

Когда вы вручную создаёте файл:

# Import `xlwt` 
import xlwt

# Initialize a workbook 
book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8")

# Add a sheet to the workbook 
sheet1 = book.add_sheet("Python Sheet 1") 

# Write to the sheet of the workbook 
sheet1.write(0, 0, "This is the First Cell of the First Sheet") 

# Save the workbook 
book.save("spreadsheet.xls")

Если вы хотите записать данные в файл, но не хотите делать все самостоятельно, вы всегда можете прибегнуть к циклу for, чтобы автоматизировать весь процесс. Составьте сценарий, в котором вы создаёте книгу и в которую добавляете лист. Укажите список со столбцами и один со значениями, которые будут заполнены на листе.

Далее у вас есть цикл for, который гарантирует, что все значения попадают в файл: вы говорите, что для каждого элемента в диапазоне от 0 до 4 (5 не включительно) вы собираетесь что-то делать. Вы будете заполнять значения построчно. Для этого вы указываете элемент строки, который появляется в каждом цикле. Далее у вас есть еще один цикл for, который будет проходить по столбцам вашего листа. Вы говорите, что для каждой строки на листе, вы будете смотреть на столбцы, которые идут с ним, и вы будете заполнять значение для каждого столбца в строке. Заполнив все столбцы строки значениями, вы перейдете к следующей строке, пока не останется строк.

# Initialize a workbook
book = xlwt.Workbook()

# Add a sheet to the workbook
sheet1 = book.add_sheet("Sheet1")

# The data
cols = ["A", "B", "C", "D", "E"]
txt = [0,1,2,3,4]

# Loop over the rows and columns and fill in the values
for num in range(5):
      row = sheet1.row(num)
      for index, col in enumerate(cols):
          value = txt[index] + num
          row.write(index, value)

# Save the result
book.save("test.xls")

На скриншоте ниже представлен результат выполнения этого кода:

Теперь, когда вы увидели, как xlrd и xlwt работают друг с другом, пришло время взглянуть на библиотеку, которая тесно связана с этими двумя: xlutils.

Сборник утилит: xlutils

Эта библиотека — сборник утилит, для которого требуются и xlrd и xlwt, и которая может копировать, изменять и фильтровать существующие данные. О том, как пользоваться этими командами рассказано в разделе по openpyxl.

Вернитесь в раздел openpyxl, чтобы получить больше информации о том, как использовать этот пакет для получения данных в Python.

Использование pyexcel для чтения .xls или .xlsx файлов

Еще одна библиотека, которую можно использовать для чтения данных электронных таблиц в Python — это pyexcel; Python Wrapper, который предоставляет один API для чтения, записи и работы с данными в файлах .csv, .ods, .xls, .xlsx и .xlsm. Конечно, для этого урока вы просто сосредоточитесь на файлах .xls и .xls.

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

# Import `pyexcel`
import pyexcel

# Get an array from the data
my_array = pyexcel.get_array(file_name="test.xls")

Вы также можете получить свои данные в упорядоченном словаре списков. Вы можете использовать функцию get_dict():

# Import `OrderedDict` module 
from pyexcel._compact import OrderedDict

# Get your data in an ordered dictionary of lists
my_dict = pyexcel.get_dict(file_name="test.xls", name_columns_by_row=0)

# Get your data in a dictionary of 2D arrays
book_dict = pyexcel.get_book_dict(file_name="test.xls")

Здесь видно, что если вы хотите получить словарь двумерных массивов или получить все листы рабочей книги в одном словаре, вы можете прибегнуть к get_book_dict().

Помните, что эти две структуры данных, которые были упомянуты выше, массивы и словари вашей таблицы, позволяют вам создавать DataFrames ваших данных с помощью pd.DataFrame(). Это облегчит обработку данных.

Кроме того, вы можете просто получить записи из таблицы с помощью pyexcel благодаря функции get_records(). Просто передайте аргумент file_name в функцию, и вы получите список словарей:

# Retrieve the records of the file
records = pyexcel.get_records(file_name="test.xls")

Чтобы узнать, как управлять списками Python, ознакомьтесь с примерами из документации о списках Python.

Запись в файл с pyexcel

С помощью этой библиотеки можно не только загружать данные в массивы, вы также можете экспортировать свои массивы обратно в таблицу. Используйте функцию save_as() и передайте массив и имя файла назначения в аргумент dest_file_name:

# Get the data
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# Save the array to a file
pyexcel.save_as(array=data, dest_file_name="array_data.xls")

Обратите внимание, что если вы хотите указать разделитель, вы можете добавить аргумент dest_delimiter и передать символ, который вы хотите использовать в качестве разделителя между «».

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

# The data
2d_array_dictionary = {'Sheet 1': [
                                   ['ID', 'AGE', 'SCORE']
                                   [1, 22, 5],
                                   [2, 15, 6],
                                   [3, 28, 9]
                                  ],
                       'Sheet 2': [
                                    ['X', 'Y', 'Z'],
                                    [1, 2, 3],
                                    [4, 5, 6]
                                    [7, 8, 9]
                                  ],
                       'Sheet 3': [
                                    ['M', 'N', 'O', 'P'],
                                    [10, 11, 12, 13],
                                    [14, 15, 16, 17]
                                    [18, 19, 20, 21]
                                   ]}

# Save the data to a file                        
pyexcel.save_book_as(bookdict=2d_array_dictionary, dest_file_name="2d_array_data.xls")

При использовании кода, напечатанного в приведенном выше примере, важно помнить, что порядок ваших данных в словаре не будет сохранен. Если вы не хотите этого, вам нужно сделать небольшой обход. Вы можете прочитать все об этом здесь.

Чтение и запись .csv файлов

Если вы все еще ищете библиотеки, которые позволяют загружать и записывать данные в файлы .csv, кроме Pandas, лучше всего использовать пакет csv:

# import `csv`
import csv

# Read in csv file 
for row in csv.reader(open('data.csv'), delimiter=','):
      print(row)
      
# Write csv file
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
outfile = open('data.csv', 'w')
writer = csv.writer(outfile, delimiter=';', quotechar='"')
writer.writerows(data)
outfile.close()

Обратите внимание, что в пакете NumPy есть функция genfromtxt(), которая позволяет загружать данные, содержащиеся в файлах .csv, в массивы, которые затем можно поместить в DataFrames.

Финальная проверка данных

Когда у вас есть данные, не забудьте последний шаг: проверить, правильно ли загружены данные. Если вы поместили свои данные в DataFrame, вы можете легко и быстро проверить, был ли импорт успешным, выполнив следующие команды:

# Check the first entries of the DataFrame
df1.head()

# Check the last entries of the DataFrame
df1.tail()

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

# Inspect the shape 
data.shape

# Inspect the number of dimensions
data.ndim

# Inspect the data type
data.dtype

Что дальше?

Поздравляем! Вы успешно прошли наш урок и научились читать файлы Excel на Python.