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파이썬 엑셀 예제

Excel에서 피벗 테이블을 좋아하지 않는 사람은 데이터를 분석하고, 정보를 빠르게 개요하고, 매우 쉬운 인터페이스로 데이터를 슬라이스하고 주사위하는 데 도움이되며, 데이터에 대한 그래프를 플롯하고, 계산적 열 등을 추가하는 데 도움이됩니다. 아니, 우리는 작동 할 수있는 인터페이스를 가지고 있지 않습니다, 우리는 명시적으로 출력을 얻기 위해 코드를 작성해야합니다, 아니, 그것은 당신을 위해 차트를 생성하지 않습니다,하지만 난 우리가 피벗 테이블에 대해 학습하지 않고 자습서를 완료 할 수 있다고 생각하지 않습니다. Python에서 얻으려고하는 데이터가있는 통합 문서에는 다음 시트가 있습니다 : 종종 정보 처리의 어려운 부분은 처리 자체가 아니라 프로그램에 적합한 형식으로 데이터를 얻는 것입니다. 그러나 스프레드시트를 Python에 로드하면 손으로 할 수있는 것보다 훨씬 빠르게 데이터를 추출하고 조작 할 수 있습니다. 이렇게 하려면 데이터베이스에서 데이터를 가져오고 일반적으로 스프레드시트 형식으로 표시 가능한 형식으로 조작해야 합니다. 파이썬에 대한 경험이 있기 때문에 스프레드 시트를 만드는 데 이것을 적용하기로 결정했습니다. 이 데이터를 손으로 계산하는 데 몇 시간이 걸렸을 것입니다. 이 프로그램은 몇 초 만에 그것을했다. OpenPyXL을 사용하면 Excel 스프레드시트에 저장된 정보를 추출하고 계산을 수행하는 데 아무런 문제가 없습니다. http://nostarch.com/automatestuff/ 전체 프로그램을 다운로드할 수 있습니다. 때때로 CSV 파일을 파이썬으로 가져와야 할 수도 있습니다. 이 경우 팬더를 사용하여 CSV 파일을 파이썬으로 가져오는 방법을 설명하는 다음 자습서를 확인할 수 있습니다.

파이썬에서 데이터를 읽는 것으로 이미 시작할 수 있습니까? 팬더를 사용하여 Excel 파일을 파이썬으로 쉽게 가져올 수 있습니다. 이 목표를 달성하려면 read_excel을 사용해야 합니다. 이제 파이썬에서 스프레드 시트 데이터를 얻는 데 사용할 수있는 다른 패키지도 확인해 보겠습니다. 그림 12-1. 통합 문서 시트의 탭은 Excel의 왼쪽 아래 모서리에 있습니다. 버튼을 클릭한 다음 Excel 파일이 저장된 위치를 선택하기만 하면 됩니다. for 루프가 완료되면 countyData 사전에는 카운티 및 주별로 키인 모든 인구 및 요로 정보가 포함됩니다. 이 시점에서 텍스트 파일이나 다른 Excel 스프레드시트에 이 코드를 작성하도록 더 많은 코드를 프로그래밍할 수 있습니다. 지금은 pprint.pformat() 함수를 사용하여 census2010.py 라는 파일에 대규모 문자열로 countyData 사전 값을 작성해 보겠습니다. 프로그램 하단에 다음 코드를 추가 (for 루프 외부에 유지되도록 indented하지 않도록 유지하십시오): 그러나 여러 프로젝트가 동시에 실행되고 동일한 Python installa를 공유하지 않으려면 얼마나 쉬운지 고려하십시오. 기. 또는 프로젝트에 충돌하는 요구 사항이 있는 경우 가상 환경이 편리합니다! 위의 코드는 “Sheet 1″이라는 단일 시트를 포함하는 “Sample.xls”라는 이름의 빈 Excel 파일을 만듭니다.