Hướng dẫn how do you send an excel file to the path in python? - làm cách nào để bạn gửi tệp excel tới đường dẫn trong python?
Làm cách nào để làm cho chức năng df.to_excel của tôi ghi vào đường dẫn đầu ra? Sau khi tập lệnh của tôi chạy, tôi không thấy các tệp trong thư mục output_path mà tôi đã xác định. Show
Tôi đã thử pip install xlrd2 Nhưng tôi nhận được một tệp lỗi "", dòng 36, trong df.to_excel (writer, output_path, index = none, sheet_name = ws) TypeError: to_excel () có nhiều giá trị cho đối số 'sheet_name'. Chương 4. Làm việc với các tệp ExcelWorking with Excel FilesKhông giống như dữ liệu của chương trước, không phải tất cả dữ liệu trong này và chương sau sẽ dễ dàng nhập vào Python mà không cần một chút công việc. Điều này là do một số định dạng dữ liệu được tạo ra để có thể đọc được máy, trong khi những định dạng khác, chẳng hạn như các định dạng mà chúng ta sẽ xem xét tiếp theo, có nghĩa là được tương tác với các công cụ máy tính để bàn. Trong chương này và tiếp theo, chúng tôi sẽ xem xét hai loại tệp excel và pdfs và cung cấp một số hướng dẫn chung để làm theo nếu bạn gặp phải một loại tệp khác. Cho đến nay trong cuốn sách này, các giải pháp mà bạn đã tìm hiểu về việc nhập dữ liệu là khá tiêu chuẩn. Trong chương này, chúng tôi sẽ bắt đầu tìm hiểu về các quá trình sẽ thay đổi rất nhiều mỗi khi bạn thực hiện chúng. Mặc dù các quy trình khó khăn hơn, mục tiêu cuối cùng là như nhau: trích xuất các thông tin hữu ích và đưa nó vào một định dạng có thể sử dụng trong Python. Các ví dụ chúng tôi sử dụng trong chương này và tiếp theo chứa dữ liệu từ báo cáo năm 2014 của UNICEF về tình trạng của trẻ em thế giới. Dữ liệu có sẵn ở định dạng PDF và Excel. Khi bạn phải trích xuất dữ liệu từ các tệp ở các định dạng khó khăn hơn này, bạn có thể nghĩ rằng có ai đó ghét bạn, vì nó có thể gây đau đớn. Chúng tôi đảm bảo với bạn trong hầu hết các trường hợp, người đã tạo tệp với dữ liệu bên trong chỉ đơn giản là không xác định tầm quan trọng của việc phát hành nó ở định dạng có thể đọc được bằng máy. Cài đặt các gói PythonTrước khi chúng ta có thể tiếp tục, chúng ta cần tìm hiểu cách cài đặt các gói Python bên ngoài (hoặc thư viện). Cho đến thời điểm này, chúng tôi đã sử dụng các thư viện Python đạt tiêu chuẩn với Python khi bạn cài đặt nó. Bạn có nhớ nhập các gói pip install xlrd3 và pip install xlrd4 trong Chương & NBSP; 3 không? Đó là những gói trong thư viện tiêu chuẩn, họ đi kèm với cài đặt Python của bạn. Python đi kèm với một tập hợp các thư viện được sử dụng thường xuyên. Bởi vì nhiều thư viện phục vụ một mục đích thích hợp, bạn phải cài đặt chúng một cách rõ ràng. Điều này là vì vậy máy tính của bạn không bị cồng kềnh với mọi thư viện Python có sẵn. Các gói Python được thu thập trong một thư mục trực tuyến có tên PYPI, nơi lưu trữ các gói cùng với siêu dữ liệu của chúng và bất kỳ tài liệu nào. Trong chương này, chúng tôi đang xem xét các tập tin Excel. Nếu bạn truy cập PYPI trong trình duyệt của mình, bạn có thể tìm kiếm các thư viện liên quan đến Excel và xem danh sách kết quả gói phù hợp bạn có thể tải xuống. Đây là một cách để khám phá gói nào bạn nên sử dụng. Chúng tôi sẽ sử dụng PIP từ thời điểm này để cài đặt các gói. Có nhiều cách để cài đặt PIP, và bạn nên đã làm như vậy trong Chương & NBSP; 1 của cuốn sách này. Đầu tiên, chúng tôi sẽ đánh giá dữ liệu Excel. Hãy cài đặt gói để làm điều đó pip install xlrd5. Để cài đặt gói, chúng tôi sử dụng PIP theo cách sau: pip install xlrd Để xóa gói, chúng tôi sẽ chạy lệnh pip install xlrd6: pip uninstall xlrd Hãy thử cài đặt, gỡ cài đặt, và sau đó cài đặt lại pip install xlrd5. Thật tốt khi được xử lý các lệnh pip install xlrd8, vì bạn sẽ sử dụng chúng trong suốt cuốn sách này và sự nghiệp gây tranh cãi dữ liệu của bạn. Tại sao chúng tôi chọn pip install xlrd5 khi có nhiều gói có thể? Chọn một thư viện Python là một quá trình không hoàn hảo. Có nhiều cách khác nhau để đi về lựa chọn của bạn. Đừng lo lắng về việc cố gắng tìm ra thư viện phù hợp là gì. Khi bạn đang hoàn thiện các kỹ năng của mình và bạn tìm thấy một vài tùy chọn, hãy sử dụng thư viện có ý nghĩa với bạn. Điều đầu tiên chúng tôi đề xuất là tìm kiếm trên web để xem thư viện nào người khác đề xuất. Nếu bạn tìm kiếm ex excel bằng Pythonâ, bạn sẽ tìm thấy các bề mặt thư viện pip install xlrd5 ở đầu kết quả tìm kiếm. Tuy nhiên, câu trả lời không phải lúc nào cũng rõ ràng. Trong Chương & NBSP; 13, chúng ta sẽ tìm hiểu thêm về quá trình lựa chọn khi xem xét các thư viện Twitter. Phân tích các tập tin excelĐôi khi, cách dễ nhất để trích xuất dữ liệu từ một tờ Excel là tìm ra cách tốt hơn để lấy dữ liệu. Có những lúc phân tích cú pháp không phải là câu trả lời. Trước khi bạn bắt đầu phân tích cú pháp, hãy tự hỏi mình những câu hỏi sau:
Nếu bạn đã cạn kiệt các tùy chọn này và bạn vẫn không có dữ liệu bạn cần, bạn sẽ cần sử dụng Python để phân tích tệp Excel của bạn. Bắt đầu với phân tích cú phápThư viện chúng tôi xác định cho các tệp excel phân tích cú pháp là pip install xlrd5. Thư viện này là một phần của một loạt các thư viện để làm việc với các tệp Excel trong Python. Có ba thư viện chính để xử lý các tệp Excel: pip install xlrd5 Đọc các tập tin Excel python parse_excel.py3 Ghi và định dạng các tệp excel python parse_excel.py4 Một tập hợp các công cụ cho các hoạt động nâng cao hơn trong Excel (yêu cầu pip install xlrd5 và python parse_excel.py3) Bạn sẽ cần cài đặt riêng biệt nếu bạn muốn sử dụng chúng; Tuy nhiên, trong chương này, chúng tôi sẽ chỉ sử dụng pip install xlrd5. Bởi vì chúng tôi muốn đọc các tệp Excel vào Python, bạn sẽ cần đảm bảo rằng bạn đã cài đặt pip install xlrd5 trước khi tiếp tục: pip install xlrd Thiết lập môi trường làm việc của bạn cho tệp excel này bằng cách thực hiện như sau (hoặc một cái gì đó giống như nó, tùy thuộc vào hệ thống tổ chức của bạn):
Từ thư mục này, hãy nhập lệnh sau vào thiết bị đầu cuối của bạn để chạy tập lệnh từ dòng lệnh: python parse_excel.py Đến cuối chương này, chúng tôi sẽ viết một kịch bản để phân tích dữ liệu hôn nhân và lao động trẻ em được lưu trữ trong tệp Excel này. Để bắt đầu kịch bản của chúng tôi, chúng tôi cần nhập pip install xlrd5 và mở sổ làm việc Excel của chúng tôi bằng Python. Chúng tôi lưu trữ tệp đã mở trong biến 0:
Không giống như CSV, Sách Excel có thể có nhiều tab hoặc tờ. Để nhận được dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi sẽ chỉ rút ra trang tính với dữ liệu chúng tôi muốn. Nếu bạn có một vài tờ, bạn chỉ có thể đoán được chỉ số, nhưng điều đó sẽ không hoạt động nếu bạn có nhiều tờ. Vì vậy, bạn nên biết về sổ lệnh.sheet_by_name (________ 51), trong đó 1 là tên của trang tính bạn muốn truy cập. Hãy kiểm tra tên của các tờ chúng ta có:
Tờ mà chúng tôi đang tìm kiếm là 3. Vì vậy, hãy đưa nó vào kịch bản của chúng tôi:
Nếu bạn chạy mã đó, nó sẽ thoát với một lỗi cung cấp cho bạn thông tin sau:information:
Tại thời điểm này, bạn có thể thực sự bối rối. Vấn đề nằm ở sự khác biệt giữa những gì chúng ta thấy và những gì thực sự tồn tại. Nếu bạn mở sổ làm việc Excel của mình và chọn tên của tờ bằng cách nhấp đúp vào nó, bạn sẽ thấy rằng có thêm một khoảng trống ở cuối. Không gian này không thể nhìn thấy đối với người dùng trong trình duyệt. Trong Chương & NBSP; 7, chúng ta sẽ học cách khắc phục sự cố này trong Python. Hiện tại, hãy cập nhật mã của bạn để phản ánh không gian. Thay đổi dòng này:
với điều này: pip install xlrd0 Bây giờ, nếu chúng ta chạy kịch bản của chúng ta thì nó sẽ hoạt động. Bạn sẽ thấy đầu ra tương tự như thế này: pip install xlrd1 Hãy khám phá những gì chúng ta có thể làm với một tờ. Thêm phần sau sau khi bạn gán biến 4 và chạy lại tập lệnh của bạn: pip install xlrd2 Trong danh sách trả lại, bạn sẽ thấy một phương thức gọi là 5. Chúng tôi sẽ sử dụng phương pháp này để lặp lại trên tất cả các hàng. Nếu chúng tôi viết 6, tổng số hàng sẽ được trả lại. Hãy thử ngay bây giờ: pip install xlrd3 Bạn nên lấy lại 7. Chúng ta cần lặp lại trên mỗi hàng, điều đó có nghĩa là chúng ta cần một vòng 8. Như chúng tôi đã học trong cách nhập dữ liệu CSV, 8 lặp lặp lại các mục trong danh sách, vì vậy chúng tôi cần biến 7 thành một danh sách chúng tôi có thể lặp lại hơn 303 lần. Để làm điều này, chúng tôi sẽ sử dụng hàm 1. Với việc bổ sung hàm 1, chúng tôi có thể chuyển đổi 7 thành một danh sách vòng lặp 8 của chúng tôi có thể lặp lại, tập lệnh của chúng tôi sẽ trông giống như sau: pip install xlrd4Loops trên Chỉ số 5 trong 6, sẽ là danh sách 303 số nguyên tăng thêm một. Loops over the index 5 in 6, which will be a list of 303 integers incrementing by one. Đầu ra 5, sẽ là các số từ 0 đến 302. Từ đây, chúng ta cần phải tra cứu trên mỗi hàng để rút nội dung của mỗi hàng thay vì chỉ in số. Để thực hiện tra cứu, chúng tôi sẽ sử dụng 5 làm tham chiếu chỉ mục để thực hiện hàng thứ n. Để có được các giá trị của mỗi hàng, chúng tôi sẽ sử dụng 9, đó là một phương thức khác được trả về bởi 0 trước đó. Chúng ta có thể thấy từ tài liệu 9 rằng phương thức mong đợi một số chỉ mục và trả về các giá trị hàng tương ứng. Cập nhật vòng lặp 8 của bạn để phản ánh điều này và chạy lại tập lệnh của bạn: pip install xlrd5Uses 5 làm chỉ số để tra cứu các giá trị của hàng. Bởi vì nó nằm trong vòng lặp 8 trải dài chiều dài của trang tính, chúng tôi gọi phương thức này cho mỗi hàng trong bảng của chúng tôi. Uses 5 as the index to look up the rowâs values. Because it is in a 8 loop that spans the length of the sheet, we call this method for each row in our sheet. Khi bạn chạy mã này, bạn sẽ thấy một danh sách cho mỗi hàng. Sau đây là một tập hợp con của dữ liệu bạn sẽ thấy: pip install xlrd6 Bây giờ chúng ta có thể thấy từng hàng, chúng ta cần rút thông tin chúng ta muốn. Để giúp chúng tôi xác định thông tin nào chúng tôi cần và làm thế nào để có được nó, việc mở tệp trong một chương trình hiển thị các tệp Excel, chẳng hạn như Microsoft Excel trên Windows hoặc số trên Mac. Nếu bạn truy cập tab thứ hai trên bảng tính, bạn sẽ nhận thấy khá nhiều hàng tiêu đề. Ghi chú Trong mã của chúng tôi, chúng tôi sẽ nhắm đến việc lấy văn bản tiếng Anh. Tuy nhiên, nếu bạn muốn có một thử thách thêm, hãy cố gắng rút ra các tiêu đề và quốc gia của Pháp hoặc Tây Ban Nha. Trên tab thứ hai, hãy xem thông tin bạn có thể trích xuất và suy nghĩ về cách tổ chức tốt nhất nó. Chúng tôi cung cấp một cách có thể để làm điều này ở đây, nhưng có nhiều cách khác nhau sử dụng các cấu trúc dữ liệu khác nhau. Đối với bài tập này, chúng tôi sẽ rút ra thống kê hôn nhân và lao động trẻ em. Sau đây là một cách để tổ chức dữ liệu mà chúng ta sẽ sử dụng điều này như một ví dụ để làm việc hướng tới: pip install xlrd7 nếu bạn đang xem dữ liệu trong Excel, một số số trong số này có thể xuất hiện. Điều này là do Excel thường sẽ số tròn. Chúng tôi đang hiển thị các số bạn sẽ tìm thấy khi bạn sử dụng Python để phân tích các ô. If you are viewing the data in Excel, some of these numbers might appear off. This is because Excel will often round numbers. We are showing the numbers you will find when you use Python to parse the cells. Mẹo Lập kế hoạch những gì bạn muốn kết quả trông như thế nào và viết một ví dụ về dữ liệu của bạn sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian khi bạn bắt đầu mã hóa. Một khi bạn đã xác định được cách bạn muốn định dạng dữ liệu của mình, bạn có thể tự hỏi mình, tôi cần làm gì tiếp theo để đến đó? Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn cảm thấy bị chặn ở bước tiếp theo. Có hai cấu trúc Python mà chúng tôi sẽ sử dụng để rút dữ liệu ra. Phương pháp đầu tiên chúng tôi sẽ sử dụng là vòng lặp 8 lồng nhau, đó là vòng lặp 8 bên trong vòng lặp 8 khác. Điều này thường được sử dụng khi bạn có các hàng x có chứa các đối tượng y. Để truy cập vào mỗi đối tượng, bạn cần một vòng 8 cho mỗi hàng, sau đó một vòng 8 khác cho mỗi đối tượng. Chúng tôi cũng đã sử dụng một vòng lặp 8 lồng nhau trong một ví dụ trong Chương & NBSP; 3. Chúng tôi sẽ sử dụng vòng lặp 8 lồng nhau để xuất từng ô từ mỗi hàng. Điều này sẽ xuất ra các mục chúng tôi đã thấy trước đó, nơi mỗi hàng được liệt kê. pip install xlrd8Takes Danh sách là mỗi hàng và lưu nó vào biến 2. Điều này làm cho mã của chúng tôi dễ đọc hơn. Takes the list that is each row and saves it to the 2 variable. This makes our code more readable. Các vòng lặp qua từng mục trong danh sách, đại diện cho mỗi ô cho hàng hiện tại. Đầu ra giá trị ô. Nếu bạn chạy mã hoàn chỉnh của mình với vòng lặp 8 lồng nhau, bạn sẽ nhận thấy đầu ra của bạn không còn hữu ích nữa. Điều đó đưa chúng ta đến cơ chế thứ hai để khám phá tập tin Excel của chúng tôi là một bộ đếm. Hãy thêm một bộ đếm vào mã của chúng tôi để chúng tôi có thể bước qua các ô và hàng để tìm những gì chúng tôi muốn rút ra. Hãy cẩn thận ở nơi bạn đặt bộ đếm, bạn sẽ có kết quả rất khác nhau nếu bạn đặt nó ở cấp độ ô so với mức hàng. Đặt lại vòng lặp 8 của bạn để trông giống như mã được hiển thị ở đây: pip install xlrd9Outputs 5 và hàng để chúng ta thực sự có thể xem số hàng nào có thông tin nào Outputs 5 and the row so we can actually see which row number has which information Bây giờ, nếu chúng ta quay trở lại những gì chúng ta muốn đầu ra cuối cùng của chúng ta trông như thế nào, những gì chúng ta thực sự cần tìm ra là nơi tên quốc gia bắt đầu. Hãy nhớ rằng, tên quốc gia là khóa đầu tiên của từ điển đầu ra của chúng tôi: pip uninstall xlrd0 Nếu bạn chạy tập lệnh của mình với bộ đếm trong đó 6, bạn sẽ thấy từ đầu ra mà chúng tôi chưa đến được nơi mà quốc gia bắt đầu. Bởi vì chúng tôi đang bỏ qua một vài dòng để truy cập dữ liệu mà chúng tôi quan tâm, chúng tôi đang tìm cách xác định số hàng nào chúng tôi sẽ cần để bắt đầu thu thập dữ liệu của mình. Từ nỗ lực trước đây của chúng tôi, chúng tôi biết tên quốc gia bắt đầu qua hàng 10. Nhưng làm thế nào chúng tôi có thể biết bắt đầu từ đâu? Câu trả lời là trong ví dụ mã tiếp theo, nhưng trước khi bạn nhìn, hãy thử cập nhật bộ đếm để bắt đầu ở hàng nơi tên quốc gia bắt đầu. . Sau khi bạn xác định số hàng thích hợp, bạn sẽ cần thêm câu lệnh 7 để bắt đầu rút ra các giá trị sau hàng đó. Điều này là vì vậy chúng tôi chỉ làm việc với dữ liệu bên dưới dòng đó. Nếu bạn có thể làm việc đó, mã của bạn sẽ thích một cái gì đó như thế này: pip uninstall xlrd1 dòng này sẽ lặp lại qua 20 hàng đầu tiên để xác định hàng tên quốc gia bắt đầu. This line will iterate through the first 20 rows to identify which row the country names begin on. Tuyên bố 7 này bắt đầu đầu ra tại điểm các hàng quốc gia xuất hiện. Tại thời điểm này, bạn nên có đầu ra trông như thế này: pip uninstall xlrd2 Bây giờ, chúng ta cần biến mỗi hàng thành định dạng từ điển của chúng ta. Điều này sẽ làm cho dữ liệu có ý nghĩa hơn đối với chúng tôi khi chúng tôi cố gắng làm những việc khác với nó trong các chương trong tương lai. Nhìn lại ví dụ trước đây của chúng tôi về cách chúng tôi muốn đầu ra của chúng tôi được tổ chức, chúng tôi sẽ cần một từ điển và chúng tôi sẽ sử dụng các quốc gia làm chìa khóa. Để rút ra tên quốc gia, chúng ta sẽ cần phải thực hiện một số lập chỉ mục. Hãy thêm một từ điển vào mã của chúng tôi, và sau đó rút tên quốc gia ra khỏi mỗi hàng và thêm nó làm chìa khóa cho từ điển của chúng tôi. Cập nhật vòng lặp 8 của bạn để phản ánh điều này: pip uninstall xlrd3 Điều này tạo ra một từ điển trống để lưu trữ dữ liệu của chúng tôi. This creates an empty dictionary to store our data. 0 rút ra đất nước từ mỗi hàng chúng tôi lặp lại. 1 thêm đất nước làm chìa khóa cho từ điển 2. Chúng tôi đặt giá trị cho một từ điển khác, bởi vì đó là nơi chúng tôi sẽ lưu trữ dữ liệu của chúng tôi trong các bước sau. Điều này xuất ra dữ liệu, vì vậy chúng ta có thể thấy nó trông như thế nào. Tại thời điểm này, đầu ra của bạn sẽ trông giống như thế này: pip uninstall xlrd4 Bây giờ, chúng ta cần phải khớp với từng giá trị trong phần còn lại của hàng với các giá trị thích hợp trong bảng tính, sau đó lưu trữ chúng trong từ điển của chúng ta. Ghi chú Khi bạn cố gắng rút ra tất cả các giá trị và kiểm tra chúng so với bảng Excel của bạn, bạn sẽ mắc nhiều lỗi. Đó là tốt và mong đợi. Quá trình này nên được chấp nhận, điều đó có nghĩa là bạn đang làm việc theo cách của mình thông qua vấn đề. Đầu tiên, hãy tạo một phiên bản trống của cấu trúc dữ liệu của chúng tôi, nơi chúng tôi có thể lưu trữ dữ liệu của mình. Cũng hãy xóa bộ đếm của chúng tôi, vì chúng tôi biết rằng các hàng dữ liệu bắt đầu ở dòng 14. Vì chúng tôi biết 3 có thể chấp nhận điểm bắt đầu và điểm cuối, chúng tôi có thể bắt đầu đếm ở mức 14 và kết thúc vào cuối tệp. Hãy xem mã cập nhật của chúng tôi: pip uninstall xlrd5 Chúng tôi có thể xóa tất cả các tài liệu tham khảo của chúng tôi vào bộ đếm và chỉ cần bắt đầu vòng lặp 8 của chúng tôi bắt đầu từ hàng thứ 14 của trang tính của chúng tôi. Dòng này bắt đầu vòng lặp với giá trị 14, vì vậy chúng tôi tự động bỏ qua các dòng chúng tôi không cần cho bộ dữ liệu của mình. We can remove all of our references to the counter and just begin our 8 loop starting at the 14th row of our sheet. This line begins the loop with a value of 14, so we automatically skip the lines we donât need for our dataset. Dòng này mở rộng từ điển sang nhiều dòng để điền vào các điểm dữ liệu khác. Điều này tạo ra khóa 5 và đặt nó bằng với một từ điển khác. Từ điển có các chuỗi để giải thích từng phần của dữ liệu mà nó lưu giữ. Đối với mỗi khóa này, các giá trị là danh sách. Điều này đưa ra các giá trị liên quan đến khóa 6. Dữ liệu đầu ra của chúng tôi cho 6 trông như thế này: pip uninstall xlrd6 Bây giờ hãy điền dữ liệu. Bởi vì chúng tôi có quyền truy cập vào mỗi cột của mỗi hàng bằng chỉ mục, chúng tôi có thể điền vào các danh sách này với các giá trị từ trang tính. Bằng cách nhìn vào tờ của chúng tôi và xếp hàng cột nào liên quan đến phần dữ liệu nào, chúng tôi có thể cập nhật từ điển dữ liệu để phản ánh những điều sau đây: pip uninstall xlrd7 Vì có hai ô cho mỗi cột, mã của chúng tôi lưu trữ cả hai giá trị. Bởi vì trong dòng này, tổng số lao động trẻ em của chúng tôi là cột thứ năm và thứ sáu và chúng tôi biết Python là không chỉ số, chúng tôi muốn các chỉ số thứ tư và thứ năm. Because there are two cells for each of the columns, our code stores both values. Because in this line our child labor totals are the fifth and sixth columns and we know Python is zero-indexed, we want the fourth and fifth indexes. Khi chúng tôi chạy lại mã của mình, chúng tôi sẽ nhận được đầu ra như thế này: pip uninstall xlrd8 Cảnh báo Trước khi bạn tiếp tục, xuất một vài hồ sơ và kiểm tra số trong từ điển. Thật dễ dàng để kết thúc một chỉ mục và phá hỏng phần còn lại của dữ liệu của bạn. Cuối cùng, để xem trước dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi có thể sử dụng 8 thay vì câu lệnh 9. Trong các cấu trúc dữ liệu phức tạp (như từ điển), điều này giúp xem xét lại đầu ra dễ dàng hơn rất nhiều. Thêm phần sau vào cuối tệp của bạn để xem trước dữ liệu theo kiểu định dạng: pip uninstall xlrd9Imports Thư viện 8. Thông thường, các câu lệnh pip install xlrd01 xuất hiện ở đầu tệp, nhưng chúng tôi đang đặt nó ở đây để đơn giản. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ muốn xóa các dòng này, vì chúng không quan trọng đối với kịch bản của bạn. Imports the 8 library. Normally, pip install xlrd01 statements come at the beginning of the file, but we are putting it here for simplicity. After you are done, you will want to delete these lines, because they are not critical to your script. Chuyển dữ liệu cho hàm pip install xlrd02. Nếu bạn cuộn qua đầu ra của mình, bạn sẽ nhận thấy phần lớn trong số đó có vẻ tốt. Nhưng có một vài hồ sơ dường như không đúng chỗ. Nếu bạn nhìn vào bảng tính, bạn nên lưu ý hàng cuối cùng cho các quốc gia là Zimbabwe. Vì vậy, chúng tôi muốn tìm kiếm khi đất nước bằng pip install xlrd03 và thoát ra đó. Để thoát, chúng tôi thêm pip install xlrd04 vào mã của chúng tôi, đó là cách chúng tôi phá vỡ vòng lặp 8 để tiếp tục với phần còn lại của tập lệnh. Hãy thêm vào đó là điểm dừng của chúng tôi. Vào cuối vòng 8, thêm phần sau và chạy lại mã của bạn: pip install xlrd0 nếu đất nước này bằng với Zimbabweâ ¦ If the country is equal to Zimbabwe⦠Thoát ra khỏi vòng 8. Cảnh báo Trước khi bạn tiếp tục, xuất một vài hồ sơ và kiểm tra số trong từ điển. Thật dễ dàng để kết thúc một chỉ mục và phá hỏng phần còn lại của dữ liệu của bạn. Cuối cùng, để xem trước dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi có thể sử dụng 8 thay vì câu lệnh 9. Trong các cấu trúc dữ liệu phức tạp (như từ điển), điều này giúp xem xét lại đầu ra dễ dàng hơn rất nhiều. Thêm phần sau vào cuối tệp của bạn để xem trước dữ liệu theo kiểu định dạng: pip uninstall xlrd9Imports Thư viện 8. Thông thường, các câu lệnh pip install xlrd01 xuất hiện ở đầu tệp, nhưng chúng tôi đang đặt nó ở đây để đơn giản. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ muốn xóa các dòng này, vì chúng không quan trọng đối với kịch bản của bạn. Chuyển dữ liệu cho hàm pip install xlrd02.Nếu bạn cuộn qua đầu ra của mình, bạn sẽ nhận thấy phần lớn trong số đó có vẻ tốt. Nhưng có một vài hồ sơ dường như không đúng chỗ. This is a multiline comment used to generally describe what is going on in this script. Nếu bạn nhìn vào bảng tính, bạn nên lưu ý hàng cuối cùng cho các quốc gia là Zimbabwe. Vì vậy, chúng tôi muốn tìm kiếm khi đất nước bằng pip install xlrd03 và thoát ra đó. Để thoát, chúng tôi thêm pip install xlrd04 vào mã của chúng tôi, đó là cách chúng tôi phá vỡ vòng lặp 8 để tiếp tục với phần còn lại của tập lệnh. Hãy thêm vào đó là điểm dừng của chúng tôi. Vào cuối vòng 8, thêm phần sau và chạy lại mã của bạn:earlier. pip install xlrd0 nếu đất nước này bằng với Zimbabweâ ¦ Thoát ra khỏi vòng 8. Bản tóm tắtĐịnh dạng Excel là một danh mục giữa các loại có thể đọc được. Các tệp Excel không có nghĩa là được đọc bởi các chương trình, nhưng chúng có thể phân tích được. Để xử lý định dạng không đạt tiêu chuẩn này, chúng tôi phải cài đặt các thư viện bên ngoài. Có hai cách để tìm thư viện: bằng cách xem trên PYPI, chỉ mục gói Python hoặc bằng cách tìm kiếm các hướng dẫn và cách xem những gì người khác đã làm. Khi bạn đã xác định thư viện bạn muốn cài đặt, hãy sử dụng lệnh pip install xlrd16 để thực hiện nó; Để gỡ cài đặt thư viện, sử dụng pip install xlrd17. Bên cạnh việc học cách phân tích Excel bằng thư viện pip install xlrd5, chúng tôi cũng đã học được một vài khái niệm lập trình Python mới, được tóm tắt trong bảng & NBSP; 4-1. Bảng 4-1. Khái niệm lập trình Python mớiNew Python programming concepts
Khi bạn đọc và đào sâu vào PDF, bạn sẽ tìm hiểu tầm quan trọng của việc khám phá các lựa chọn thay thế cho dữ liệu bạn có hoặc tìm cách thay thế để xác định vị trí và tìm dữ liệu bạn cần trả lời câu hỏi nghiên cứu của mình. Nhận dữ liệu tranh cãi với Python ngay bây giờ với nền tảng học tập O hèReilly.learning platform. Các thành viên của O hèReilly trải nghiệm đào tạo trực tuyến trực tiếp, cộng với sách, video và nội dung kỹ thuật số từ gần 200 nhà xuất bản.nearly 200 publishers. Làm thế nào gửi dữ liệu từ Excel đến Python?Python viết tệp excel.. Viết tệp Excel bằng mô -đun XLSXWRITRITER.Chúng ta cũng có thể viết tệp Excel bằng mô -đun XLSXWriter..... Viết tệp Excel bằng mô -đun OpenPyXL.Nó được định nghĩa là một gói thường được khuyến nghị nếu bạn muốn đọc và viết..... Viết dữ liệu cho các tệp Excel với XLWT..... Viết tệp với PyExcel .. Python có thể lấy dữ liệu từ Excel không?Người ta có thể lấy thông tin từ bảng tính.Đọc, viết hoặc sửa đổi dữ liệu có thể được thực hiện trong Python có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các phương thức khác nhau.. Reading, writing, or modifying the data can be done in Python can be done in using different methods. |