Как в питоне выгрузить двухъярусную таблицу

pandas read_excel multiple tables on the same sheet

Is it possible to read multiple tables from a sheet excel file using pandas ? Something like: read table1 from row0 until row100 read table2 from row 102 until row202 .

3 Answers 3

I wrote the following code to identify the multiple tables automatically, in case you have many files you need to process and don’t want to look in each one to get the right row numbers. The code also looks for non-empty rows above each table and reads those as table metadata.

Использование Python и Excel для обработки и анализа данных. Часть 1: импорт данных и настройка среды

Если Вы только начинаете свой путь знакомства с возможностями Python, ваши познания еще имеют начальный уровень — этот материал для Вас. В статье мы опишем, как можно извлекать информацию из данных, представленных в Excel файлах, работать с ними используя базовый функционал библиотек. В первой части статьи мы расскажем про установку необходимых библиотек и настройку среды. Во второй части — предоставим обзор библиотек, которые могут быть использованы для загрузки и записи таблиц в файлы с помощью Python и расскажем как работать с такими библиотеками как pandas, openpyxl, xlrd, xlutils, pyexcel.

В какой-то момент вы неизбежно столкнетесь с необходимостью работы с данными Excel, и нет гарантии, что работа с таким форматами хранения данных доставит вам удовольствие. Поэтому разработчики Python реализовали удобный способ читать, редактировать и производить иные манипуляции не только с файлами Excel, но и с файлами других типов.

Отправная точка — наличие данных

Когда вы начинаете проект по анализу данных, вы часто сталкиваетесь со статистикой собранной, возможно, при помощи счетчиков, возможно, при помощи выгрузок данных из систем типа Kaggle, Quandl и т. д. Но большая часть данных все-таки находится в Google или репозиториях, которыми поделились другие пользователи. Эти данные могут быть в формате Excel или в файле с .csv расширением.

Данные есть, данных много. Анализируй — не хочу. С чего начать? Первый шаг в анализе данных — их верификация. Иными словами — необходимо убедиться в качестве входящих данных.
В случае, если данные хранятся в таблице, необходимо не только подтвердить качество данных (нужно быть уверенным, что данные таблицы ответят на поставленный для исследования вопрос), но и оценить, можно ли доверять этим данным.

Проверка качества таблицы

Чтобы проверить качество таблицы, обычно используют простой чек-лист. Отвечают ли данные в таблице следующим условиям:

• данные являются статистикой;
• различные типы данных: время, вычисления, результат;
• данные полные и консистентные: структура данных в таблице — систематическая, а присутствующие формулы — работающие.

Бест-практикс табличных данных

Читать данные таблицы при помощи Python — это хорошо. Но данные хочется еще и редактировать. Причем редактирование данных в таблице, должно соответствовать следующим условиям:

• первая строка таблицы 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 в строке в наборе данных. Лучше использовать подчеркивания, регистр (первая буква каждого раздела текста — заглавная) или соединительные слова;
• отдавайте предпочтение коротким названиям;
• старайтесь избегать использования названий, которые содержат символы ?, $,%, ^, &, *, (,),-,#, . <,>, /, |, \, [ ,] ,<, и >;
• удаляйте любые комментарии, которые вы сделали в файле, чтобы избежать дополнительных столбцов или полей со значением NA;
• убедитесь, что любые недостающие значения в наборе данных отображаются как NA.

Если вы работаете с Microsoft Excel, вы наверняка знаете, что есть большое количество вариантов сохранения файла помимо используемых по умолчанию расширения: .xls или .xlsx (переходим на вкладку “файл”, “сохранить как” и выбираем другое расширение (наиболее часто используемые расширения для сохранения данных с целью анализа — .CSV и.ТХТ)). В зависимости от варианта сохранения поля данных будут разделены знаками табуляции или запятыми, которые составляют поле “разделитель”. Итак, данные проверены и сохранены. Начинаем готовить рабочее пространство.

Подготовка рабочего пространства

Подготовка рабочего пространства — одна из первых вещей, которую надо сделать, чтобы быть уверенным в качественном результате анализа.

Первый шаг — проверка рабочей директории.

Когда вы работаете в терминале, вы можете сначала перейти к директории, в которой находится ваш файл, а затем запустить Python. В таком случае необходимо убедиться, что файл находится в директории, из которой вы хотите работать.

Для проверки дайте следующие команды:

Эти команды важны не только для загрузки данных, но и для дальнейшего анализа. Итак, вы прошли все проверки, вы сохранили данные и подготовили рабочее пространство. Уже можно начать чтение данных в Python? 🙂 К сожалению пока нет. Нужно сделать еще одну последнюю вещь.

Установка пакетов для чтения и записи Excel файлов

Несмотря на то, что вы еще не знаете, какие библиотеки будут нужны для импорта данных, нужно убедиться, что у все готово для установки этих библиотек. Если у вас установлен Python 2> = 2.7.9 или Python 3> = 3.4, нет повода для беспокойства — обычно, в этих версиях уже все подготовлено. Поэтому просто убедитесь, что вы обновились до последней версии 🙂

Для этого запустите в своем компьютере следующую команду:

В случае, если вы еще не установили pip, запустите скрипт python get-pip.py, который вы можете найти здесь (там же есть инструкции по установке и help).

Установка Anaconda

Установка дистрибутива Anaconda Python — альтернативный вариант, если вы используете Python для анализа данных. Это простой и быстрый способ начать работу с анализом данных — ведь отдельно устанавливать пакеты, необходимые для data science не придется.

Это особенно удобно для новичков, однако даже опытные разработчики часто идут этим путем, ведь Anakonda — удобный способ быстро протестировать некоторые вещи без необходимости устанавливать каждый пакет отдельно.

Anaconda включает в себя 100 наиболее популярных библиотек Python, R и Scala для анализа данных в нескольких средах разработки с открытым исходным кодом, таких как Jupyter и Spyder. Если вы хотите начать работу с Jupyter Notebook, то вам сюда.

Чтобы установить Anaconda — вам сюда.

Загрузка файлов Excel как Pandas DataFrame

Ну что ж, мы сделали все, чтобы настроить среду! Теперь самое время начать импорт файлов.

Один из способов, которым вы будете часто пользоваться для импорта файлов с целью анализа данных — импорт с помощью библиотеки Pandas (Pandas — программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных). Работа Pandas с данными происходит поверх библиотеки NumPy, являющейся инструментом более низкого уровня. Pandas — мощная и гибкая библиотека и она очень часто используется для структуризации данных в целях облегчения анализа.

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

Если вы не установили Anaconda, просто запустите pip install pandas, чтобы установить пакет Pandas в вашей среде, а затем выполните команды, приведенные выше.

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

Разделителем, который эта функция будет учитывать, является по умолчанию запятая, но вы можете, если хотите, указать альтернативный разделитель. Перейдите к документации, если хотите узнать, какие другие аргументы можно указать, чтобы произвести импорт.

Как записывать Pandas DataFrame в Excel файл

Предположим, после анализа данных вы хотите записать данные в новый файл. Существует способ записать данные Pandas DataFrames (с помощью функции to_excel ). Но, прежде чем использовать эту функцию, убедитесь, что у вас установлен XlsxWriter, если вы хотите записать свои данные на несколько листов в файле .xlsx:

Обратите внимание, что в фрагменте кода используется объект ExcelWriter для вывода DataFrame. Иными словами, вы передаете переменную writer в функцию to_excel (), и указываете имя листа. Таким образом, вы добавляете лист с данными в существующую книгу. Также можно использовать ExcelWriter для сохранения нескольких разных DataFrames в одной книге.

То есть если вы просто хотите сохранить один файл DataFrame в файл, вы можете обойтись без установки библиотеки XlsxWriter. Просто не указываете аргумент, который передается функции pd.ExcelWriter (), остальные шаги остаются неизменными.

Подобно функциям, которые используются для чтения в .csv-файлах, есть также функция to_csv () для записи результатов обратно в файл с разделителями-запятыми. Он работает так же, как когда мы использовали ее для чтения в файле:

Если вы хотите иметь отдельный файл с вкладкой, вы можете передать a \ t аргументу sep. Обратите внимание, что существуют различные другие функции, которые можно использовать для вывода файлов. Их можно найти здесь.

Использование виртуальной среды

Общий совет по установке библиотек — делать установку в виртуальной среде Python без системных библиотек. Вы можете использовать virtualenv для создания изолированных сред Python: он создает папку, содержащую все необходимое для использования библиотек, которые потребуются для Python.

Чтобы начать работу с virtualenv, сначала нужно его установить. Потом перейти в директорию, где будет находится проект. Создать virtualenv в этой папке и загрузить, если нужно, в определенную версию Python. После этого активируете виртуальную среду. Теперь можно начинать загрузку других библиотек и начинать работать с ними.

Не забудьте отключить среду, когда вы закончите!

Обратите внимание, что виртуальная среда может показаться сначала проблематичной, если вы делаете первые шаги в области анализа данных с помощью Python. И особенно, если у вас только один проект, вы можете не понимать, зачем вообще нужна виртуальная среда.

Но что делать, если у вас несколько проектов, работающих одновременно, и вы не хотите, чтобы они использовали одну и ту же установку Python? Или если у ваших проектов есть противоречивые требования. В таких случаях виртуальная среда — идеальное решение.

Во второй части статьи мы расскажем об основных библиотеках для анализа данных.
Продолжение следует…

Запись DataFrame Pandas в лист Excel

Вы можете сохранить или записать DataFrame в файл Excel или конкретный лист в файле Excel, используя метод pandas.DataFrame.to_excel() класса DataFrame.

В этом руководстве мы узнаем, как записать DataFrame Pandas в файл Excel с помощью примеров программ Python.

Необходимым условием для работы с функциями файлов Excel в pandas является установка модуля openpyxl. Чтобы установить openpyxl с помощью pip, выполните следующую команду.

Пример 1

1. Подготовьте свой DataFrame. В этом примере мы инициализируем DataFrame с несколькими строками и столбцами.
2. Создайте модуль записи Excel с именем выходного файла Excel, в который вы хотите записать наш DataFrame.
3. Вызов функции to_excel() в DataFrame с помощью модуля записи Excel, переданного в качестве аргумента.
4. Сохраните файл Excel, используя метод save() Excel Writer.

Запустите указанную выше программу, и файл Excel будет создан с именем, указанным при создании модуля записи Excel.

Откройте файл Excel, и вы увидите индекс, метки столбцов и данные строк, записанные в файл.

Пример 2: запись на конкретный лист Excel

1. Подготовьте свой DataFrame.
2. Создайте модуль записи Excel с именем желаемого выходного файла Excel.
3. Вызовите функцию to_excel() в DataFrame с записывающим устройством и именем листа Excel, переданными в качестве аргументов.
4. Сохраните файл Excel, используя метод save() Excel Writer.

Откройте файл Excel. Обратите внимание на название листа Excel. Он назван в честь строки, которую мы указали в качестве второго аргумента функции to_excel().

В этом руководстве по Pandas мы узнали, как написать Pandas DataFrame в лист Excel с помощью примеров программ Python.

Python Export to Excel

This tutorial will demonstrate different methods to write tabular data to an excel file in Python.

Export Data to Excel With the DataFrame.to_excel() Function in Python

If we want to write tabular data to an Excel sheet in Python, we can use the to_excel() function in Pandas DataFrame .

A pandas DataFrame is a data structure that stores tabular data. The to_excel() function takes two input parameters: the file’s name and the sheet’s name. We must store our data inside a pandas DataFrame and then call the to_excel() function to export that data into an Excel file.

We need to have the pandas library already installed on our system for this method to work. The command to install the pandas library is given below.

A working demonstration of this approach is given below.

In the above code, we exported the data inside list1 and list2 as columns into the sample_data.xlsx Excel file with Python’s to_excel() function.

We first stored the data inside both lists into a pandas DataFrame . After that, we called the to_excel() function and passed the names of our output file and the sheet.

Keep in mind that this method will only work as long as the length of both lists is equal. If the lengths aren’t equal, we can compensate for the missing values by filling the shorter list with the None value.

This is the easiest method to write data to an Excel-compatible file in Python.

Export Data to Excel With the xlwt Library in Python

The xlwt library is used to write data into old spreadsheets compatible with Excel versions from 95 to 2003 in Python. It is the standard way for writing data to Excel files in Python.

It is also fairly simple and gives us more control over the Excel file than the previous method. We can create an object of the xlwt.Workbook class and call the .add_sheet() function to create a new sheet in our workbook.

We can then use the write() method to write our data. This write() function takes the row index (starting from 0), the column index (also starting from 0), and the data to be written as input parameters.

We need to install the xlwt library on our machine for this method to work. The command to install the library is given below.

A brief working example of this method is given below.

In Python, we wrote data to the sample_data2.xls file with the xlwt library.

We first created an object of the Workbook class. Using this object, we created a sheet with the add_sheet() method of the Workbook class.

We then wrote our data into the newly created sheet with the write() function. Lastly, when all the data has been properly written to its specified index, we saved the workbook into an Excel file with the save() function of the Workbook class.

This is a pretty straightforward approach, but the only drawback is that we have to remember the row and column index for each cell in our file. We can’t just use A1 and A2 indices. Another disadvantage of this approach is that we can only write files with the .xls extension.

Export Data to Excel With the openpyxl Library in Python

Another method that can be used to write data to an Excel-compatible file is the openpyxl library in Python.

This approach addresses all the drawbacks of the previous methods. We don’t need to remember the exact row and column indices for each data point. Simply specify our cells like A1 or A2 in the write() function.

Another cool advantage of this approach is that it can be used to write files with the new .xlsx file extensions, which wasn’t the case in the previous approach. This method works just like the previous one.

The only difference here is that we have to initialize each cell in addition to a sheet with the cell(row,col) method in the openpyxl library.

The openpyxl is also an external library. We need to install this library for this method to work properly. The command to install the openpyxl library on our machine is below.

A simple working demonstration of this approach is given below.

In the above code, we wrote data to the sample_data3.xlsx Excel file with the openpyxl library in Python.

We first created an object of the Workbook class. We created a sheet with the Workbook.active using this object. We also created a cell object with my_sheet.cell(row = 1, column = 1) .

Instead of writing the exact row and column number, we can also specify the cell name like A1 . We can then assign our newly created cell value with c1.value = «Maisam» .

Lastly, when all the data has been properly written to its specified index, we saved the workbook into an Excel file with the save() function of the Workbook class.

Export Data to Excel With the XlsWriter Library in Python

Another great and simple way to write data to an Excel-compatible file is the XlsWriter library in Python.

This library gives us much more control over our output file than any previous methods mentioned above. This library also supports the latest Excel compatible file extensions like xlsx .

To write data to an Excel file, we first have to create an object of the Workbook class by providing the constructor’s file name as an input parameter. We then have to create a sheet with the add_worksheet() function in the Workbook class.

After adding a sheet, we can write data with the sheet.write(cell, data) function. This sheet.write() function takes two parameters: the cell’s name and the data to be written.

After writing all the data to the sheet, we need to close our workbook with the close() method inside the Workbook class.

The XlsWriter is an external library and does not come pre-installed with Python. We first have to install the XlsWriter library on our machine for this method to work. The command to install the XlsWriter library is given below.

A working demonstration of this approach is shown below.

We wrote data to the sample_data4.xlsx Excel file with Python’s xlswriter library in the above code.

Maisam is a highly skilled and motivated Data Scientist. He has over 4 years of experience with Python programming language. He loves solving complex problems and sharing his results on the internet.