Содержание
- Как это работает
- Подключаем внешние данные из интернет
- Импорт внешних данных Excel 2010
- Отличите нового и старого мастера импорта
- Пример работы функции БИЗВЛЕЧЬ при выборке данных из таблицы Excel
- Примеры использования функции БИЗВЛЕЧЬ в Excel
- Тип данных: Числовые значения MS Excel
- Классификация типов данных
- Текстовые значения
- Дата и время
- Логические данные
- Разновидности типов данных
- Число
- Текст
- Ошибки
- Подключение к внешним данным
- Подключение к базе данных
- Импорт данных из базы данных Microsoft Access
- Импорт данных с веб-страницы
- Копировать-вставить данные из Интернета
- Импорт данных из текстового файла
- Импорт данных из другой книги
- Импорт данных из других источников
- Задача для получения данных в Excel
Как это работает
Инструменты для импорта расположены во вкладке меню «Данные».
Если подключение отключено, перейдите:
Далее:
На вкладке «Центр управления» перейдите:
Подключаем внешние данные из интернет
В Excel 2013 и более поздних версиях, по умолчанию для импорта информации из внешних источников используется надстройка Power Query. Как это работает? Перейдите:
Пропишите адрес сайта, с которого импортируются данные:
Выберите что отобразится, нажмите кнопку «Загрузить».
Информация подгрузится в лист Excel. Работайте с ними как с простым документом: используйте формулы графики, сводные таблицы.
Для обновления нажмите ПКМ по таблице:
Или:
Импорт внешних данных Excel 2010
Перейдите:
В новом окне пропишите адрес сайта. Получите информацию из областей страницы, где проставлены желтые ярлыки. Отметьте их мышкой, нажмите «Импорт».
Отметьте пункт «Обновление». Тогда внешняя информация обновится автоматически.
Отличите нового и старого мастера импорта
Преимущества Power Query:
- Поддерживается работа с большим числом страниц;
- Промежуточная обработка информации перед загрузкой на лист;
- Информация импортируется быстрее.
Как создать базу данных в Excel? Базой данных в программе Excel считается таблица, которая была создана с учетом определенных требований:
- Заголовки таблицы должны находиться в первой строке.
- Любая последующая строка должна содержать хотя бы одну непустую ячейку.
- Объединения ячеек в любых строках запрещены.
- Для каждой ячейки каждого столбца должен быть определен единый тип хранящихся данных.
- Диапазон базы данных должен быть отформатирован в качестве списка и иметь свое имя.
Таким образом, практически любая таблица в Excel может быть преобразована в базу данных. Ее строки являются записями, а столбцы – полями данных.
Функция БИЗВЛЕЧЬ хорошо работает с корректно отформатированными таблицами.
Примеры использования функции БИЗВЛЕЧЬ в Excel
Пример 1. В таблице, которую можно рассматривать как БД, содержатся данные о различных моделях смартфонов. Найти название бренда смартфона, который содержит процессор с минимальным числом ядер.
Вид таблиц данных и критериев:
В ячейке B2 запишем условие отбора данных следующим способом:
=МИН(СТОЛБЕЦ(B1))
Данный вариант записи позволяет унифицировать критерий для поиска данных в изменяющейся таблице (если число записей будет увеличиваться или уменьшаться со временем).
В результате получим следующее:
В ячейке A4 запишем следующую формулу:
Описание аргументов:
- A8:F15 – диапазон ячеек, в которых хранится БД;
- 1 – числовое указание номера поля (столбца), из которого будет выводиться значение (необходимо вывести Бренд);
- A2:F3 – диапазон ячеек, в которых хранится таблица критериев.
Результат вычислений:
При изменении значений в таблице параметров условий мы будем автоматически получать выборку соответственных им результатов.
Тип данных: Числовые значения MS Excel
Числовые значения, в отличие от текстовых, можно и складывать и умножать и вообще, применять к ним весь богатый арсенал экселевских средств по обработке данных. После ввода в пустую ячейку MS Excel, числовые значения выравнивается по правой границе ячейки.
Фактически, к числовым типам данных относятся:
- сами числа (и целые и дробные и отрицательные и даже записанные в виде процентов)
- дата и время
Несколько особенностей числовых типов данных
Если введенное число не помещается в ячейку, то оно будет представлено в экспоненциальной форму представления, здорово пугающей неподготовленных пользователей. Например, гигантское число 4353453453453450 х 54545 в ячейку будет записано в виде 2,37459Е+20. Но, как правило в «жизни» появление «странных чисел» в ячейках excel свидетельствует о простой ошибке.
Если число или дата не помещается в ячейку целиком, вместо цифр в ней появляются символы ###. В этом случае «лечение» ещё более простое — нужно просто увеличить ширину столбца таблицы.
Иногда есть необходимостью записать число как текст, например в случае записи всевозможных артикулов товаров и т.п. дело в том, что если вы запишите 000335 в ячейку, Excel посчитав это значение числом, сразу же удалит нули, превратив артикул в 335. Чтобы этого не произошло, просто поместите число в кавычки — это будет сигналом для Excel, что содержимое ячейки надо воспринимать как текст, то есть выводить также, как его ввел пользователь. Естественно, производить с таким числом математических операций нельзя.
Что представляет собой дата в MS Excel?
Если с числами все более-менее понятно, то даты имеют несколько особенностей, о которых стоит упомянуть. Для начала, что такое «дата» с точки зрения MS Excel? На самом деле все не так уж и просто.
Дата в Excel — это число дней, отсчитанных до сегодняшнего дня, от некой начальной даты. По умолчанию этой начальной датой считается 1 января 1900 года.
А что же текущее время? Ещё интереснее — за точку отсчета каждых суток берется 00:00:00, которое представляется как 1. А дальше, эта единичка уменьшается, по мере того как уменьшается оставшееся в сутках время. Например 12.00 дня это с точки зрения MS Excel 0,5 (прошла половина суток), а 18.00 — 0,25 (прошли 3 четверти суток).
В итоге, дата 17 июня 2019 года, 12:30, «языком экселя» выглядит как 43633 (17.06.19) + 0,52 (12:30), то есть число 43633,52.
Как превратить число в текст? Поместите его в кавычки!
Классификация типов данных
Тип данных — это характеристика информации, хранимой на листе. На основе этой характеристики программа определяет, каким образом обрабатывать то или иное значение.
Типы данных делятся на две большие группы: константы и формулы. Отличие между ними состоит в том, что формулы выводят значение в ячейку, которое может изменяться в зависимости от того, как будут изменяться аргументы в других ячейках. Константы – это постоянные значения, которые не меняются.
В свою очередь константы делятся на пять групп:
- Текст;
- Числовые данные;
- Дата и время;
- Логические данные;
- Ошибочные значения.
Текстовые значения
Текстовый тип содержит символьные данные и не рассматривается Excel, как объект математических вычислений. Это информация в первую очередь для пользователя, а не для программы. Текстом могут являться любые символы, включая цифры, если они соответствующим образом отформатированы. В языке DAX этот вид данных относится к строчным значениям. Максимальная длина текста составляет 268435456 символов в одной ячейке.
Для ввода символьного выражения нужно выделить ячейку текстового или общего формата, в которой оно будет храниться, и набрать текст с клавиатуры. Если длина текстового выражения выходит за визуальные границы ячейки, то оно накладывается поверх соседних, хотя физически продолжает храниться в исходной ячейке.
Дата и время
Ещё одним типом данных является формат времени и даты. Это как раз тот случай, когда типы данных и форматы совпадают. Он характеризуется тем, что с его помощью можно указывать на листе и проводить расчеты с датами и временем. Примечательно, что при вычислениях этот тип данных принимает сутки за единицу. Причем это касается не только дат, но и времени. Например, 12:30 рассматривается программой, как 0,52083 суток, а уже потом выводится в ячейку в привычном для пользователя виде.
Существует несколько видов форматирования для времени:
- ч:мм:сс;
- ч:мм;
- ч:мм:сс AM/PM;
- ч:мм AM/PM и др.
Аналогичная ситуация обстоит и с датами:
- ДД.ММ.ГГГГ;
- ДД.МММ
- МММ.ГГ и др.
Есть и комбинированные форматы даты и времени, например ДД:ММ:ГГГГ ч:мм.
Также нужно учесть, что программа отображает как даты только значения, начиная с 01.01.1900.
Логические данные
Довольно интересным является тип логических данных. Он оперирует всего двумя значениями: «ИСТИНА» и «ЛОЖЬ». Если утрировать, то это означает «событие настало» и «событие не настало». Функции, обрабатывая содержимое ячеек, которые содержат логические данные, производят те или иные вычисления.
Разновидности типов данных
Выделяются две большие группы типов данных:
- константы – неизменные значения;
- формулы – значения, которые меняются в зависимости от изменения других.
В группу “константы” входят следующие типы данных:
- числа;
- текст;
- дата и время;
- логические данные;
- ошибки.
Число
Этот тип данных применяется в различных расчетах. Как следует из названия, здесь предполагается работа с числами, и для которых может быть задан один из следующих форматов ячеек:
- числовой;
- денежный;
- финансовый;
- процентный;
- дробный;
- экспоненциальный.
Формат ячейки можно задать двумя способами:
- Во вкладке “Главная” в группе инструментов “Число” нажимаем по стрелке рядом с текущим значением и в раскрывшемся списке выбираем нужный вариант.
- В окне форматирования (вкладка “Число”), в которое можно попасть через контекстное меню ячейки.
Для каждого из форматов, перечисленных выше (за исключением дробного), можно задать количество знаков после запятой, а для числового – к тому же, включить разделитель групп разрядов.
Чтобы ввести значение в ячейку, достаточно просто выделить ее (с нужным форматом) и набрать с помощью клавиш на клавиатуре нужные символы (либо вставить ранее скопированные данные из буфера обмена). Или можно выделить ячейку, после чего ввести нужные символы в строке формул.
Также можно поступить наоборот – сначала ввести значение в нужной ячейке, а формат поменять после.
Текст
Данный тип данных не предназначен для выполнения расчетов и носит исключительно информационный характер. В качестве текстового значения могут использоваться любые знаки, цифры и т.д.
Ввод текстовой информации происходит таким же образом, как и числовой. Если текст не помещается в рамках выбранной ячейки, он будет перекрывать соседние (если они пустые).
Ошибки
В некоторых случаях пользователь может видеть в Excel ошибки, которые бывают следующих видов:
- #ДЕЛ/О! – результат деления на число 0
- #Н/Д – введены недопустимые данные;
- #ЗНАЧ! – использование неправильного вида аргумента в функции;
- #ЧИСЛО! – неверное числовое значение;
- #ССЫЛКА! – удалена ячейка, на которую ссылалась формула;
- #ИМЯ? – неправильное имя в формуле;
- #ПУСТО! – неправильно указан адрес дапазона.
Подключение к внешним данным
Вы можете получить доступ к внешним источникам через вкладку Данные, группу Получить и преобразовать данные. Подключения к данным хранятся вместе с книгой, и вы можете просмотреть их, выбрав пункт Данные –> Запросы и подключения.
Подключение к данным может быть отключено на вашем компьютере. Для подключения данных пройдите по меню Файл –> Параметры –> Центр управления безопасностью –> Параметры центра управления безопасностью –> Внешнее содержимое. Установите переключатель на одну из опций: включить все подключения к данным (не рекомендуется) или запрос на подключение к данным.
Настройка доступа к внешним данным; чтобы увеличить изображение кликните на нем правой кнопкой мыши и выберите Открыть картинку в новой вкладке
Подробнее о подключении к внешним источникам данных см. Кен Пульс и Мигель Эскобар. Язык М для Power Query. При использовании таблиц, подключенных к данным можно переставлять и удалять столбцы, не изменяя запрос. Excel продолжает сопоставлять запрошенные данные с правильными столбцами. Однако ширина столбцов обычно автоматически устанавливается при обновлении. Чтобы запретить Excel автоматически устанавливать ширину столбцов Таблицы при обновлении, щелкните правой кнопкой мыши в любом месте Таблицы и пройдите по меню Конструктор –> Данные из внешней таблицы –> Свойства, а затем снимите флажок Задать ширину столбца.
Свойства Таблицы, подключенной к внешним данным
Подключение к базе данных
Для подключения к базе данных SQL Server выберите Данные –> Получить данные –> Из базы данных –> Из базы данных SQL Server. Появится мастер подключения к данным, предлагающий элементы управления для указания имени сервера и типа входа, который будет использоваться для открытия соединения. Обратитесь к своему администратору SQL Server или ИТ-администратору, чтобы узнать, как ввести учетные данные для входа.
Подключение к базе данных SQL Server
При импорте данных в книгу Excel их можно загрузить в модель данных, предоставив доступ к ним другим инструментам анализа, таким как Power Pivot.
Существует много различных типов доступных источников данных, и иногда шаблоны соединений по умолчанию, представленные Excel, не работают.
Импорт данных из базы данных Microsoft Access
Мы научимся импортировать данные из базы данных MS Access. Следуйте инструкциям ниже
Шаг 1 – Откройте новую пустую книгу в Excel.
Шаг 2 – Перейдите на вкладку ДАННЫЕ на ленте.
Шаг 3 – Нажмите « Доступ» в группе «Получить внешние данные». Откроется диалоговое окно « Выбор источника данных ».
Шаг 4 – Выберите файл базы данных Access, который вы хотите импортировать. Файлы базы данных Access будут иметь расширение .accdb.
Откроется диалоговое окно «Выбор таблицы», в котором отображаются таблицы, найденные в базе данных Access. Вы можете импортировать все таблицы в базе данных одновременно или импортировать только выбранные таблицы на основе ваших потребностей анализа данных.
Шаг 5 – Установите флажок Включить выбор нескольких таблиц и выберите все таблицы.
Шаг 6 – Нажмите ОК. Откроется диалоговое окно « Импорт данных ».
Как вы заметили, у вас есть следующие опции для просмотра данных, которые вы импортируете в свою рабочую книгу:
- Таблица
- Отчет сводной таблицы
- PivotChart
- Power View Report
У вас также есть возможность – только создать соединение . Далее отчет по сводной таблице выбран по умолчанию.
Excel также дает вам возможность поместить данные в вашу книгу –
- Существующий лист
- Новый лист
Вы найдете еще один флажок, который установлен и отключен. Добавьте эти данные в модель данных . Каждый раз, когда вы импортируете таблицы данных в свою книгу, они автоматически добавляются в модель данных в вашей книге. Вы узнаете больше о модели данных в следующих главах.
Вы можете попробовать каждый из вариантов, чтобы просмотреть импортируемые данные и проверить, как эти данные отображаются в вашей рабочей книге.
-
Если вы выберете « Таблица» , опция «Существующая рабочая таблица» будет отключена, будет выбрана опция « Новая рабочая таблица», и Excel создаст столько таблиц, сколько будет импортировано таблиц из базы данных. Таблицы Excel отображаются в этих таблицах.
-
Если вы выберете Отчет сводной таблицы , Excel импортирует таблицы в рабочую книгу и создаст пустую сводную таблицу для анализа данных в импортированных таблицах. У вас есть возможность создать сводную таблицу на существующем листе или новом листе.
Таблицы Excel для импортированных таблиц данных не будут отображаться в книге. Однако вы найдете все таблицы данных в списке полей сводной таблицы вместе с полями в каждой таблице.
-
Если вы выберете PivotChart , Excel импортирует таблицы в рабочую книгу и создаст пустую PivotChart для отображения данных в импортированных таблицах. У вас есть возможность создать сводную диаграмму на существующем или новом листе.
Таблицы Excel для импортированных таблиц данных не будут отображаться в книге. Однако вы найдете все таблицы данных в списке полей PivotChart вместе с полями в каждой таблице.
-
Если вы выберите Power View Report , Excel импортирует таблицы в рабочую книгу и создаст Power View Report в новой рабочей таблице. В последующих главах вы узнаете, как использовать отчеты Power View для анализа данных.
Таблицы Excel для импортированных таблиц данных не будут отображаться в книге. Однако вы найдете все таблицы данных в списке полей Power View Report вместе с полями в каждой таблице.
-
Если вы выберете опцию – Только создать соединение , между базой данных и вашей книгой будет установлено соединение для передачи данных. Таблицы или отчеты не отображаются в книге. Однако импортированные таблицы по умолчанию добавляются в модель данных в вашей книге.
Вам необходимо выбрать любой из этих параметров в зависимости от вашего намерения импортировать данные для анализа данных. Как вы заметили выше, независимо от выбранной вами опции, данные импортируются и добавляются в модель данных в вашей рабочей книге.
Если вы выберете « Таблица» , опция «Существующая рабочая таблица» будет отключена, будет выбрана опция « Новая рабочая таблица», и Excel создаст столько таблиц, сколько будет импортировано таблиц из базы данных. Таблицы Excel отображаются в этих таблицах.
Если вы выберете Отчет сводной таблицы , Excel импортирует таблицы в рабочую книгу и создаст пустую сводную таблицу для анализа данных в импортированных таблицах. У вас есть возможность создать сводную таблицу на существующем листе или новом листе.
Таблицы Excel для импортированных таблиц данных не будут отображаться в книге. Однако вы найдете все таблицы данных в списке полей сводной таблицы вместе с полями в каждой таблице.
Если вы выберете PivotChart , Excel импортирует таблицы в рабочую книгу и создаст пустую PivotChart для отображения данных в импортированных таблицах. У вас есть возможность создать сводную диаграмму на существующем или новом листе.
Таблицы Excel для импортированных таблиц данных не будут отображаться в книге. Однако вы найдете все таблицы данных в списке полей PivotChart вместе с полями в каждой таблице.
Если вы выберите Power View Report , Excel импортирует таблицы в рабочую книгу и создаст Power View Report в новой рабочей таблице. В последующих главах вы узнаете, как использовать отчеты Power View для анализа данных.
Таблицы Excel для импортированных таблиц данных не будут отображаться в книге. Однако вы найдете все таблицы данных в списке полей Power View Report вместе с полями в каждой таблице.
Если вы выберете опцию – Только создать соединение , между базой данных и вашей книгой будет установлено соединение для передачи данных. Таблицы или отчеты не отображаются в книге. Однако импортированные таблицы по умолчанию добавляются в модель данных в вашей книге.
Вам необходимо выбрать любой из этих параметров в зависимости от вашего намерения импортировать данные для анализа данных. Как вы заметили выше, независимо от выбранной вами опции, данные импортируются и добавляются в модель данных в вашей рабочей книге.
Импорт данных с веб-страницы
Иногда вам может понадобиться использовать данные, которые обновляются на веб-сайте. Вы можете импортировать данные из таблицы на веб-сайте в Excel.
Шаг 1 – Откройте новую пустую книгу в Excel.
Шаг 2 – Перейдите на вкладку ДАННЫЕ на ленте.
Шаг 3 – Нажмите « Из Интернета» в группе « Получить внешние данные ». Откроется диалоговое окно « Новый веб-запрос ».
Шаг 4 – Введите URL-адрес веб-сайта, с которого вы хотите импортировать данные, в поле рядом с адресом и нажмите «Перейти».
Шаг 5 – Данные на сайте появляются. Рядом с данными таблицы будут отображаться желтые значки со стрелками, которые можно импортировать.
Шаг 6 – Нажмите желтые значки, чтобы выбрать данные, которые вы хотите импортировать. Это превращает желтые значки в зеленые поля с галочкой, как показано на следующем снимке экрана.
Шаг 7 – Нажмите кнопку «Импорт» после того, как вы выбрали то, что вы хотите.
Откроется диалоговое окно « Импорт данных ».
Шаг 8 – Укажите, куда вы хотите поместить данные и нажмите Ok.
Шаг 9 – Организовать данные для дальнейшего анализа и / или представления.
Копировать-вставить данные из Интернета
Другой способ получения данных с веб-страницы – копирование и вставка необходимых данных.
Шаг 1 – Вставьте новый лист.
Шаг 2 – Скопируйте данные с веб-страницы и вставьте их на лист.
Шаг 3 – Создайте таблицу с вставленными данными.
Импорт данных из текстового файла
Если у вас есть данные в файлах .txt или .csv или .prn , вы можете импортировать данные из этих файлов, рассматривая их как текстовые файлы. Следуйте инструкциям ниже
Шаг 1 – Откройте новый лист в Excel.
Шаг 2 – Перейдите на вкладку ДАННЫЕ на ленте.
Шаг 3 – Нажмите « Из текста» в группе «Получить внешние данные». Откроется диалоговое окно « Импорт текстового файла ».
Вы можете видеть, что текстовые файлы с расширениями .prn, .txt и .csv принимаются.
Шаг 4 – Выберите файл. Имя выбранного файла появится в поле Имя файла. Кнопка «Открыть» изменится на кнопку «Импорт».
Шаг 5 – Нажмите кнопку «Импорт». Мастер импорта текста – появляется диалоговое окно « Шаг 1 из 3 ».
Шаг 6 – Выберите опцию «С разделителями», чтобы выбрать тип файла, и нажмите «Далее».
Откроется мастер импорта текста – шаг 2 из 3 .
Шаг 7 – В разделе «Разделители» выберите « Другое» .
Шаг 8 – В поле рядом с Другой введите | (Это разделитель в текстовом файле, который вы импортируете).
Шаг 9 – Нажмите Далее.
Откроется мастер импорта текста – шаг 3 из 3 .
Шаг 10 – В этом диалоговом окне вы можете установить формат данных столбца для каждого из столбцов.
Шаг 11. После завершения форматирования данных столбцов нажмите кнопку «Готово». Откроется диалоговое окно « Импорт данных ».
Вы увидите следующее –
-
Таблица выбрана для просмотра и отображается серым цветом. Таблица – единственный вариант просмотра, который у вас есть в этом случае.
-
Вы можете поместить данные либо в существующий рабочий лист, либо в новый рабочий лист.
-
Вы можете установить или не устанавливать флажок Добавить эти данные в модель данных.
-
Нажмите OK после того, как вы сделали выбор.
Таблица выбрана для просмотра и отображается серым цветом. Таблица – единственный вариант просмотра, который у вас есть в этом случае.
Вы можете поместить данные либо в существующий рабочий лист, либо в новый рабочий лист.
Вы можете установить или не устанавливать флажок Добавить эти данные в модель данных.
Нажмите OK после того, как вы сделали выбор.
Данные появятся на указанном вами листе. Вы импортировали данные из текстового файла в книгу Excel.
Импорт данных из другой книги
Возможно, вам придется использовать данные из другой книги Excel для анализа данных, но кто-то другой может поддерживать другую книгу.
Чтобы получать последние данные из другой книги, установите соединение данных с этой книгой.
Шаг 1 – Нажмите DATA> Соединения в группе Соединения на ленте.
Откроется диалоговое окно « Подключения к книге».
Шаг 2. Нажмите кнопку «Добавить» в диалоговом окне «Подключения к книге». Откроется диалоговое окно « Существующие подключения ».
Шаг 3 – Нажмите кнопку Обзор для более … Откроется диалоговое окно « Выбор источника данных ».
Шаг 4 – Нажмите кнопку « Новый источник» . Откроется диалоговое окно мастера подключения к данным .
Шаг 5 – Выберите Other / Advanced в списке источников данных и нажмите Next. Откроется диалоговое окно «Свойства ссылки на данные».
Шаг 6 – Установите свойства канала передачи данных следующим образом –
-
Перейдите на вкладку « Соединение ».
-
Нажмите Использовать имя источника данных.
-
Нажмите стрелку вниз и выберите « Файлы Excel» в раскрывающемся списке.
-
Нажмите ОК.
Перейдите на вкладку « Соединение ».
Нажмите Использовать имя источника данных.
Нажмите стрелку вниз и выберите « Файлы Excel» в раскрывающемся списке.
Нажмите ОК.
Откроется диалоговое окно « Выбрать рабочую книгу ».
Шаг 7 – Найдите место, где у вас есть рабочая книга для импорта. Нажмите ОК.
Откроется диалоговое окно « Мастер подключения к данным » с выбором базы данных и таблицы.
Примечание. В этом случае Excel обрабатывает каждый рабочий лист, который импортируется, как таблицу. Имя таблицы будет именем рабочего листа. Таким образом, чтобы иметь значимые имена таблиц, назовите / переименуйте рабочие листы в зависимости от ситуации.
Шаг 8 – Нажмите Далее. Откроется диалоговое окно мастера подключения к данным с сохранением файла подключения к данным и завершением.
Шаг 9 – Нажмите кнопку Готово. Откроется диалоговое окно « Выбор таблицы ».
Как вы заметили, Name – это имя листа, которое импортируется как тип TABLE. Нажмите ОК.
Соединение данных с выбранной вами рабочей книгой будет установлено.
Импорт данных из других источников
Excel предоставляет вам возможность выбора различных других источников данных. Вы можете импортировать данные из них в несколько шагов.
Шаг 1 – Откройте новую пустую книгу в Excel.
Шаг 2 – Перейдите на вкладку ДАННЫЕ на ленте.
Шаг 3 – Нажмите Из других источников в группе Получить внешние данные.
Появляется выпадающий список с различными источниками данных.
Вы можете импортировать данные из любого из этих источников данных в Excel.
Задача для получения данных в Excel
И для того чтобы более понятно рассмотреть данную возможность, мы это будем делать как обычно на примере. Другими словами допустим, что нам надо выгрузить данные, одной таблицы, из базы SQL сервера, средствами Excel, т.е. без помощи вспомогательных инструментов, таких как Management Studio SQL сервера.
Примечание! Все действия мы будем делать, используя Excel 2010. SQL сервер у нас будет MS Sql 2008.
И для начала разберем исходные данные, допустим, есть база test, а в ней таблица test_table, данные которой нам нужно получить, для примера будут следующими:
Эти данные располагаются в таблице test_table базы test, их я получил с помощью простого SQL запроса select, который я выполнил в окне запросов Management Studio. И если Вы программист SQL сервера, то Вы можете выгрузить эти данные в Excel путем простого копирования (данные не большие), или используя средство импорта и экспорта MS Sql 2008.
Источники
- https://public-pc.com/podklyuchenie-vneshnih-dannyh-v-excel/
- https://exceltable.com/funkcii-excel/vyborka-iz-bazy-dannyh-bizvlech
- http://bussoft.ru/tablichnyiy-redaktor-excel/tipy-dannyh-v-redaktore-elektronnyh-tablicz-ms-excel.html
- https://lumpics.ru/data-types-in-excel/
- https://MicroExcel.ru/tipy-dannyh/
- https://baguzin.ru/wp/glava-8-rabota-s-vneshnimi-dannymi-v-tablitsah-excel/
- https://coderlessons.com/tutorials/bolshie-dannye-i-analitika/izuchite-analiz-dannykh-excel/import-dannykh-v-excel
- https://info-comp.ru/obucheniest/375-excel-get-data-from-sql-server.html
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")
Если вы хотите иметь файл, разделенный табуляцией, вы также можете передать t аргументу sep. Обратите внимание, что есть другие функции, которые вы можете использовать для вывода ваших файлов. Вы можете найти их все здесь.
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.
Чтобы записать ваши Pandas DataFrames обратно в файл Excel, вы можете легко использовать функцию dataframe_to_rows() из модуля utils:
# 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.
Если вы хотите продолжить работу над этой темой, попробуйте воспользоваться PyXll, который позволяет писать функции в Python и вызывать их в Excel.
Содержание
- Применение инструментов заполнения
- Способ 1: встроенный объект для ввода данных Excel
- Способ 2: создание пользовательской формы
- Вопросы и ответы
Для облегчения ввода данных в таблицу в Excel можно воспользоваться специальными формами, которые помогут ускорить процесс заполнения табличного диапазона информацией. В Экселе имеется встроенный инструмент позволяющий производить заполнение подобным методом. Также пользователь может создать собственный вариант формы, которая будет максимально адаптирована под его потребности, применив для этого макрос. Давайте рассмотрим различные варианты использования этих полезных инструментов заполнения в Excel.
Применение инструментов заполнения
Форма заполнения представляет собой объект с полями, наименования которых соответствуют названиям колонок столбцов заполняемой таблицы. В эти поля нужно вводить данные и они тут же будут добавляться новой строкой в табличный диапазон. Форма может выступать как в виде отдельного встроенного инструмента Excel, так и располагаться непосредственно на листе в виде его диапазона, если она создана самим пользователем.
Теперь давайте рассмотрим, как пользоваться этими двумя видами инструментов.
Способ 1: встроенный объект для ввода данных Excel
Прежде всего, давайте узнаем, как применять встроенную форму для ввода данных Excel.
- Нужно отметить, что по умолчанию значок, который её запускает, скрыт и его нужно активировать. Для этого переходим во вкладку «Файл», а затем щелкаем по пункту «Параметры».
- В открывшемся окне параметров Эксель перемещаемся в раздел «Панель быстрого доступа». Большую часть окна занимает обширная область настроек. В левой её части находятся инструменты, которые могут быть добавлены на панель быстрого доступа, а в правой – уже присутствующие.
В поле «Выбрать команды из» устанавливаем значение «Команды не на ленте». Далее из списка команд, расположенного в алфавитном порядке, находим и выделяем позицию «Форма…». Затем жмем на кнопку «Добавить».
- После этого нужный нам инструмент отобразится в правой части окна. Жмем на кнопку «OK».
- Теперь данный инструмент располагается в окне Excel на панели быстрого доступа, и мы им можем воспользоваться. Он будет присутствовать при открытии любой книги данным экземпляром Excel.
- Теперь, чтобы инструмент понял, что именно ему нужно заполнять, следует оформить шапку таблицы и записать любое значение в ней. Пусть табличный массив у нас будет состоять из четырех столбцов, которые имеют названия «Наименование товара», «Количество», «Цена» и «Сумма». Вводим данные названия в произвольный горизонтальный диапазон листа.
- Также, чтобы программа поняла, с каким именно диапазонам ей нужно будет работать, следует ввести любое значение в первую строку табличного массива.
- После этого выделяем любую ячейку заготовки таблицы и щелкаем на панели быстрого доступа по значку «Форма…», который мы ранее активировали.
- Итак, открывается окно указанного инструмента. Как видим, данный объект имеет поля, которые соответствуют названиям столбцов нашего табличного массива. При этом первое поле уже заполнено значением, так как мы его ввели вручную на листе.
- Вводим значения, которые считаем нужными и в остальные поля, после чего жмем на кнопку «Добавить».
- После этого, как видим, в первую строку таблицы были автоматически перенесены введенные значения, а в форме произошел переход к следующему блоку полей, который соответствуют второй строке табличного массива.
- Заполняем окно инструмента теми значениями, которые хотим видеть во второй строке табличной области, и снова щелкаем по кнопке «Добавить».
- Как видим, значения второй строчки тоже были добавлены, причем нам даже не пришлось переставлять курсор в самой таблице.
- Таким образом, заполняем табличный массив всеми значениями, которые хотим в неё ввести.
- Кроме того, при желании, можно производить навигацию по ранее введенным значениям с помощью кнопок «Назад» и «Далее» или вертикальной полосы прокрутки.
- При необходимости можно откорректировать любое значение в табличном массиве, изменив его в форме. Чтобы изменения отобразились на листе, после внесения их в соответствующий блок инструмента, жмем на кнопку «Добавить».
- Как видим, изменение сразу произошло и в табличной области.
- Если нам нужно удалить, какую-то строчку, то через кнопки навигации или полосу прокрутки переходим к соответствующему ей блоку полей в форме. После этого щелкаем по кнопке «Удалить» в окошке инструмента.
- Открывается диалоговое окно предупреждения, в котором сообщается, что строка будет удалена. Если вы уверены в своих действиях, то жмите на кнопку «OK».
- Как видим, строчка была извлечена из табличного диапазона. После того, как заполнение и редактирование закончено, можно выходить из окна инструмента, нажав на кнопку «Закрыть».
- После этого для предания табличному массиву более наглядного визуального вида можно произвести форматирование.
Способ 2: создание пользовательской формы
Кроме того, с помощью макроса и ряда других инструментов существует возможность создать собственную пользовательскую форму для заполнения табличной области. Она будет создаваться прямо на листе, и представлять собой её диапазон. С помощью данного инструмента пользователь сам сможет реализовать те возможности, которые считает нужными. По функционалу он практически ни в чем не будет уступать встроенному аналогу Excel, а кое в чем, возможно, превосходить его. Единственный недостаток состоит в том, что для каждого табличного массива придется составлять отдельную форму, а не применять один и тот же шаблон, как это возможно при использовании стандартного варианта.
- Как и в предыдущем способе, прежде всего, нужно составить шапку будущей таблицы на листе. Она будет состоять из пяти ячеек с именами: «№ п/п», «Наименование товара», «Количество», «Цена», «Сумма».
- Далее нужно из нашего табличного массива сделать так называемую «умную» таблицу, с возможностью автоматического добавления строчек при заполнении соседних диапазонов или ячеек данными. Для этого выделяем шапку и, находясь во вкладке «Главная», жмем на кнопку «Форматировать как таблицу» в блоке инструментов «Стили». После этого открывается список доступных вариантов стилей. На функционал выбор одного из них никак не повлияет, поэтому выбираем просто тот вариант, который считаем более подходящим.
- Затем открывается небольшое окошко форматирования таблицы. В нем указан диапазон, который мы ранее выделили, то есть, диапазон шапки. Как правило, в данном поле заполнено все верно. Но нам следует установить галочку около параметра «Таблица с заголовками». После этого жмем на кнопку «OK».
- Итак, наш диапазон отформатирован, как «умная» таблица, свидетельством чему является даже изменение визуального отображения. Как видим, помимо прочего, около каждого названия заголовка столбцов появились значки фильтрации. Их следует отключить. Для этого выделяем любую ячейку «умной» таблицы и переходим во вкладку «Данные». Там на ленте в блоке инструментов «Сортировка и фильтр» щелкаем по значку «Фильтр».
Существует ещё один вариант отключения фильтра. При этом не нужно даже будет переходить на другую вкладку, оставаясь во вкладке «Главная». После выделения ячейки табличной области на ленте в блоке настроек «Редактирование» щелкаем по значку «Сортировка и фильтр». В появившемся списке выбираем позицию «Фильтр».
- Как видим, после этого действия значки фильтрации исчезли из шапки таблицы, как это и требовалось.
- Затем нам следует создать саму форму ввода данных. Она тоже будет представлять собой своего рода табличный массив, состоящий из двух столбцов. Наименования строк данного объекта будут соответствовать именам столбцов основной таблицы. Исключение составляют столбцы «№ п/п» и «Сумма». Они будут отсутствовать. Нумерация первого из них будет происходить при помощи макроса, а расчет значений во втором будет производиться путем применения формулы умножения количества на цену.
Второй столбец объекта ввода данных оставим пока что пустым. Непосредственно в него позже будут вводиться значения для заполнения строк основного табличного диапазона.
- После этого создаем ещё одну небольшую таблицу. Она будет состоять из одного столбца и в ней разместится список товаров, которые мы будем выводить во вторую колонку основной таблицы. Для наглядности ячейку с заголовком данного перечня («Список товаров») можно залить цветом.
- Затем выделяем первую пустую ячейку объекта ввода значений. Переходим во вкладку «Данные». Щелкаем по значку «Проверка данных», который размещен на ленте в блоке инструментов «Работа с данными».
- Запускается окно проверки вводимых данных. Кликаем по полю «Тип данных», в котором по умолчанию установлен параметр «Любое значение».
- Из раскрывшихся вариантов выбираем позицию «Список».
- Как видим, после этого окно проверки вводимых значений несколько изменило свою конфигурацию. Появилось дополнительное поле «Источник». Щелкаем по пиктограмме справа от него левой клавишей мыши.
- Затем окно проверки вводимых значений сворачивается. Выделяем курсором с зажатой левой клавишей мыши перечень данных, которые размещены на листе в дополнительной табличной области «Список товаров». После этого опять жмем на пиктограмму справа от поля, в котором появился адрес выделенного диапазона.
- Происходит возврат к окошку проверки вводимых значений. Как видим, координаты выделенного диапазона в нем уже отображены в поле «Источник». Кликаем по кнопке «OK» внизу окна.
- Теперь справа от выделенной пустой ячейки объекта ввода данных появилась пиктограмма в виде треугольника. При клике на неё открывается выпадающий список, состоящий из названий, которые подтягиваются из табличного массива «Список товаров». Произвольные данные в указанную ячейку теперь внести невозможно, а только можно выбрать из представленного списка нужную позицию. Выбираем пункт в выпадающем списке.
- Как видим, выбранная позиция тут же отобразилась в поле «Наименование товара».
- Далее нам нужно будет присвоить имена тем трем ячейкам формы ввода, куда мы будем вводить данные. Выделяем первую ячейку, где уже установлено в нашем случае наименование «Картофель». Далее переходим в поле наименования диапазонов. Оно расположено в левой части окна Excel на том же уровне, что и строка формул. Вводим туда произвольное название. Это может быть любое наименование на латинице, в котором нет пробелов, но лучше все-таки использовать названия близкие к решаемым данным элементом задачам. Поэтому первую ячейку, в которой содержится название товара, назовем «Name». Пишем данное наименование в поле и жмем на клавишу Enter на клавиатуре.
- Точно таким же образом присваиваем ячейке, в которую будем вводить количество товара, имя «Volum».
- А ячейке с ценой – «Price».
- После этого точно таким же образом даем название всему диапазону из вышеуказанных трех ячеек. Прежде всего, выделим, а потом дадим ему наименование в специальном поле. Пусть это будет имя «Diapason».
- После последнего действия обязательно сохраняем документ, чтобы названия, которые мы присвоили, смог воспринимать макрос, созданный нами в дальнейшем. Для сохранения переходим во вкладку «Файл» и кликаем по пункту «Сохранить как…».
- В открывшемся окне сохранения в поле «Тип файлов» выбираем значение «Книга Excel с поддержкой макросов (.xlsm)». Далее жмем на кнопку «Сохранить».
- Затем вам следует активировать работу макросов в своей версии Excel и включить вкладку «Разработчик», если вы это до сих пор не сделали. Дело в том, что обе эти функции по умолчанию в программе отключены, и их активацию нужно выполнять принудительно в окне параметров Excel.
- После того, как вы сделали это, переходим во вкладку «Разработчик». Кликаем по большому значку «Visual Basic», который расположен на ленте в блоке инструментов «Код».
- Последнее действие приводит к тому, что запускается редактор макросов VBA. В области «Project», которая расположена в верхней левой части окна, выделяем имя того листа, где располагаются наши таблицы. В данном случае это «Лист 1».
- После этого переходим к левой нижней области окна под названием «Properties». Тут расположены настройки выделенного листа. В поле «(Name)» следует заменить кириллическое наименование («Лист1») на название, написанное на латинице. Название можно дать любое, которое вам будет удобнее, главное, чтобы в нем были исключительно символы латиницы или цифры и отсутствовали другие знаки или пробелы. Именно с этим именем будет работать макрос. Пусть в нашем случае данным названием будет «Producty», хотя вы можете выбрать и любое другое, соответствующее условиям, которые были описаны выше.
В поле «Name» тоже можно заменить название на более удобное. Но это не обязательно. При этом допускается использование пробелов, кириллицы и любых других знаков. В отличие от предыдущего параметра, который задает наименование листа для программы, данный параметр присваивает название листу, видимое пользователю на панели ярлыков.
Как видим, после этого автоматически изменится и наименование Листа 1 в области «Project», на то, которое мы только что задали в настройках.
- Затем переходим в центральную область окна. Именно тут нам нужно будет записать сам код макроса. Если поле редактора кода белого цвета в указанной области не отображается, как в нашем случае, то жмем на функциональную клавишу F7 и оно появится.
- Теперь для конкретно нашего примера нужно записать в поле следующий код:
Sub DataEntryForm()
Dim nextRow As Long
nextRow = Producty.Cells(Producty.Rows.Count, 2).End(xlUp).Offset(1, 0).Row
With Producty
If .Range("A2").Value = "" And .Range("B2").Value = "" Then
nextRow = nextRow - 1
End If
Producty.Range("Name").Copy
.Cells(nextRow, 2).PasteSpecial Paste:=xlPasteValues
.Cells(nextRow, 3).Value = Producty.Range("Volum").Value
.Cells(nextRow, 4).Value = Producty.Range("Price").Value
.Cells(nextRow, 5).Value = Producty.Range("Volum").Value * Producty.Range("Price").Value
.Range("A2").Formula = "=IF(ISBLANK(B2), """", COUNTA($B$2:B2))"
If nextRow > 2 Then
Range("A2").Select
Selection.AutoFill Destination:=Range("A2:A" & nextRow)
Range("A2:A" & nextRow).Select
End If
.Range("Diapason").ClearContents
End With
End Sub
Но этот код не универсальный, то есть, он в неизменном виде подходит только для нашего случая. Если вы хотите его приспособить под свои потребности, то его следует соответственно модифицировать. Чтобы вы смогли сделать это самостоятельно, давайте разберем, из чего данный код состоит, что в нем следует заменить, а что менять не нужно.
Итак, первая строка:
Sub DataEntryForm()
«DataEntryForm» — это название самого макроса. Вы можете оставить его как есть, а можете заменить на любое другое, которое соответствует общим правилам создания наименований макросов (отсутствие пробелов, использование только букв латинского алфавита и т.д.). Изменение наименования ни на что не повлияет.
Везде, где встречается в коде слово «Producty» вы должны его заменить на то наименование, которое ранее присвоили для своего листа в поле «(Name)» области «Properties» редактора макросов. Естественно, это нужно делать только в том случае, если вы назвали лист по-другому.
Теперь рассмотрим такую строку:
nextRow = Producty.Cells(Producty.Rows.Count, 2).End(xlUp).Offset(1, 0).Row
Цифра «2» в данной строчке означает второй столбец листа. Именно в этом столбце находится колонка «Наименование товара». По ней мы будем считать количество рядов. Поэтому, если в вашем случае аналогичный столбец имеет другой порядок по счету, то нужно ввести соответствующее число. Значение «End(xlUp).Offset(1, 0).Row» в любом случае оставляем без изменений.
Далее рассмотрим строку
If .Range("A2").Value = "" And .Range("B2").Value = "" Then
«A2» — это координаты первой ячейки, в которой будет выводиться нумерация строк. «B2» — это координаты первой ячейки, по которой будет производиться вывод данных («Наименование товара»). Если они у вас отличаются, то введите вместо этих координат свои данные.
Переходим к строке
Producty.Range("Name").Copy
В ней параметр «Name» означат имя, которое мы присвоили полю «Наименование товара» в форме ввода.
В строках
.Cells(nextRow, 2).PasteSpecial Paste:=xlPasteValues
.Cells(nextRow, 3).Value = Producty.Range("Volum").Value
.Cells(nextRow, 4).Value = Producty.Range("Price").Value
.Cells(nextRow, 5).Value = Producty.Range("Volum").Value * Producty.Range("Price").Value
наименования «Volum» и «Price» означают названия, которые мы присвоили полям «Количество» и «Цена» в той же форме ввода.
В этих же строках, которые мы указали выше, цифры «2», «3», «4», «5» означают номера столбцов на листе Excel, соответствующих колонкам «Наименование товара», «Количество», «Цена» и «Сумма». Поэтому, если в вашем случае таблица сдвинута, то нужно указать соответствующие номера столбцов. Если столбцов больше, то по аналогии нужно добавить её строки в код, если меньше – то убрать лишние.
В строке производится умножение количества товара на его цену:
.Cells(nextRow, 5).Value = Producty.Range("Volum").Value * Producty.Range("Price").Value
Результат, как видим из синтаксиса записи, будет выводиться в пятый столбец листа Excel.
В этом выражении выполняется автоматическая нумерация строк:
If nextRow > 2 Then
Range("A2").Select
Selection.AutoFill Destination:=Range("A2:A" & nextRow)
Range("A2:A" & nextRow).Select
End If
Все значения «A2» означают адрес первой ячейки, где будет производиться нумерация, а координаты «A» — адрес всего столбца с нумерацией. Проверьте, где именно будет выводиться нумерация в вашей таблице и измените данные координаты в коде, если это необходимо.
В строке производится очистка диапазона формы ввода данных после того, как информация из неё была перенесена в таблицу:
.Range("Diapason").ClearContents
Не трудно догадаться, что («Diapason») означает наименование того диапазона, который мы ранее присвоили полям для ввода данных. Если вы дали им другое наименование, то в этой строке должно быть вставлено именно оно.
Дальнейшая часть кода универсальна и во всех случаях будет вноситься без изменений.
После того, как вы записали код макроса в окно редактора, следует нажать на значок сохранения в виде дискеты в левой части окна. Затем можно его закрывать, щелкнув по стандартной кнопке закрытия окон в правом верхнем углу.
- После этого возвращаемся на лист Excel. Теперь нам следует разместить кнопку, которая будет активировать созданный макрос. Для этого переходим во вкладку «Разработчик». В блоке настроек «Элементы управления» на ленте кликаем по кнопке «Вставить». Открывается перечень инструментов. В группе инструментов «Элементы управления формы» выбираем самый первый – «Кнопка».
- Затем с зажатой левой клавишей мыши обводим курсором область, где хотим разместить кнопку запуска макроса, который будет производить перенос данных из формы в таблицу.
- После того, как область обведена, отпускаем клавишу мыши. Затем автоматически запускается окно назначения макроса объекту. Если в вашей книге применяется несколько макросов, то выбираем из списка название того, который мы выше создавали. У нас он называется «DataEntryForm». Но в данном случае макрос один, поэтому просто выбираем его и жмем на кнопку «OK» внизу окна.
- После этого можно переименовать кнопку, как вы захотите, просто выделив её текущее название.
В нашем случае, например, логично будет дать ей имя «Добавить». Переименовываем и кликаем мышкой по любой свободной ячейке листа.
- Итак, наша форма полностью готова. Проверим, как она работает. Вводим в её поля необходимые значения и жмем на кнопку «Добавить».
- Как видим, значения перемещены в таблицу, строке автоматически присвоен номер, сумма посчитана, поля формы очищены.
- Повторно заполняем форму и жмем на кнопку «Добавить».
- Как видим, и вторая строка также добавлена в табличный массив. Это означает, что инструмент работает.
Читайте также:
Как создать макрос в Excel
Как создать кнопку в Excel
В Экселе существует два способа применения формы заполнения данными: встроенная и пользовательская. Применение встроенного варианта требует минимум усилий от пользователя. Его всегда можно запустить, добавив соответствующий значок на панель быстрого доступа. Пользовательскую форму нужно создавать самому, но если вы хорошо разбираетесь в коде VBA, то сможете сделать этот инструмент максимально гибким и подходящим под ваши нужды.
half-horse half-gateway 112 / 79 / 42 Регистрация: 10.05.2016 Сообщений: 517 |
|
1 |
|
10.06.2016, 17:56. Показов 5966. Ответов 8
Всем привет!
0 |
6 / 6 / 9 Регистрация: 16.04.2015 Сообщений: 121 |
|
10.06.2016, 21:19 |
2 |
Насколько я помню: записывай файл сразу в формате Эксель (csv), разделение между строками «;».
0 |
half-horse half-gateway 112 / 79 / 42 Регистрация: 10.05.2016 Сообщений: 517 |
|
11.06.2016, 08:44 [ТС] |
3 |
Я уже догадался, спасибо
0 |
20 / 20 / 6 Регистрация: 09.04.2016 Сообщений: 145 |
|
12.06.2016, 14:57 |
4 |
BlackStoneBlack, а можно готовый код посмотреть?
0 |
BlackStoneBlack half-horse half-gateway 112 / 79 / 42 Регистрация: 10.05.2016 Сообщений: 517 |
||||||||||||||||
12.06.2016, 15:11 [ТС] |
5 |
|||||||||||||||
BlackStoneBlack, а можно готовый код посмотреть? Пожалуйста, смотри:
Получиться должно примерно такое:
0 |
20 / 20 / 6 Регистрация: 09.04.2016 Сообщений: 145 |
|
12.06.2016, 15:15 |
6 |
BlackStoneBlack, а csv = xls формату?
0 |
half-horse half-gateway 112 / 79 / 42 Регистрация: 10.05.2016 Сообщений: 517 |
|
12.06.2016, 15:21 [ТС] |
7 |
BlackStoneBlack, а csv = xls формату? Не совсем: csv имеет обрезанный функционал. Не по теме: Такое решение подойдет для создания простейших БД, для построения каких-либо сложных нужно искать более сложный код. В интернете есть множество примеров на C# для работы с .xlsx-таблицами, для PascalABC.NET каких-либо вменяемых решений нет (по крайней мере, я не нашел). Остатется только переводить из C# на Pascal или юзать Delphi.
0 |
20 / 20 / 6 Регистрация: 09.04.2016 Сообщений: 145 |
|
12.06.2016, 15:23 |
8 |
BlackStoneBlack, сорри, я думал, ты работаешь именно с xls-файлами.
0 |
half-horse half-gateway 112 / 79 / 42 Регистрация: 10.05.2016 Сообщений: 517 |
|
12.06.2016, 15:30 [ТС] |
9 |
BlackStoneBlack, сорри, я думал, ты работаешь именно с xls-файлами. В принципе, я сейчас проверил, что формулы также работают в csv. Если мы, к примеру, вобьем через программу в csv-файл следующее: …то в таблице мы увидим следующее: Если наведем на ячейку C1, то увидим вормулу:
0 |
Каким образом можно записать полученное значение в определенную ячейку существующей таблицы с сохранением форматирования? Заранее благодарен за ответ.
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(filename = 'таблица 1-8.xlsx')
sheet_ranges = wb['Таблица 5']
ws1 = wb.active
sheet = wb['Таблица 5']
def udav():
summ = 0
x = 2
while sheet.cell(row=x, column=3).value is not None:
Nk = sheet.cell(row=x, column=3).value
Nl = sheet.cell(row=x, column=4).value
Gvv = sheet.cell(row=x, column=5).value
nksr = sheet.cell(row=x, column=6).value
value = Nk*Nl*Gvv*nksr
x = x + 1
summ += value
else:
return summ
xudav = udav()
print(xudav)
задан 17 сен 2019 в 11:29
6
Как-то так:
from openpyxl import load_workbook
fn1 = r"C:temptest1.xlsx"
fn2 = r"C:temptest2.xlsx"
wb1 = load_workbook(fn1)
wb2 = load_workbook(fn2)
ws1 = wb1["Sheet1"]
ws2 = wb2["Sheet1"]
cell_coord = "E10"
ws2[cell_coord].value = calc_value(ws1)
wb2.save(fn2)
wb1.close()
wb2.close()
ответ дан 17 сен 2019 в 13:12
1