Python работа с таблицами: библиотеки для работы с данными / Блог компании OTUS. Онлайн-образование / Хабр

импорт данных и настройка среды / Блог компании OTUS. Онлайн-образование / Хабр

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

ПЕРЕВОД

Оригинал статьи — www.datacamp.com/community/tutorials/python-excel-tutorial

Автор — Karlijn Willems

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.

Ответы на эти простые вопросы позволят понять, не противоречит ли ваша таблица стандарту. Конечно, приведенный чек-лист не является исчерпывающим: существует много правил, на соответствие которым вы можете проверять данные в таблице, чтобы убедиться, что таблица не является “гадким утенком”. Однако, приведенный выше чек-лист наиболее актуален, если вы хотите убедиться, что таблица содержит качественные данные.

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.

После внесения необходимых изменений (или когда вы внимательно просмотрите свои данные), убедитесь, что внесенные изменения сохранены. Это важно, потому что позволит еще раз взглянуть на данные, при необходимости отредактировать, дополнить или внести изменения, сохраняя формулы, которые, возможно, использовались для расчета.

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:

# 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('.')

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:

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

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

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 ():

# Import pandas
import pandas as pd

# Assign spreadsheet filename to `file`
file = 'example.xlsx'

# Load spreadsheet
xl = pd.ExcelFile(file)

# Print the sheet names
print(xl.sheet_names)

# Load a sheet into a DataFrame by name: df1
df1 = xl.parse('Sheet1')

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:

# Import pandas
import pandas as pd

# Load csv
df = pd.read_csv("example.csv") 

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:

# Install `XlsxWriter` 
pip install XlsxWriter

# Specify a writer
writer = pd.ExcelWriter('example.xlsx', engine='xlsxwriter')

# Write your DataFrame to a file     
yourData.to_excel(writer, 'Sheet1')

# Save the result 
writer.save()

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:

# Write the DataFrame to csv
df.to_csv("example.csv")

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!

# 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 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…

Интеграция MS Excel и Python / Хабр

Добрый день, уважаемые читатели.

В сегодняшней статье я хотел бы, как можно подробнее, рассмотреть интеграцию приложений Python и MS Excel. Данные вопрос может возникнуть, например, при создании какой-либо системы онлайн отчетности, которая должна выгружать результаты в общепринятый формат ну или какие-либо другие задачи. Также в статье я покажу и обратную интеграцию, т.е. как использовать функцию написанную на python в Excel, что также может быть полезно для автоматизации отчетов.

Работаем с файлами MS Excel на Python

Для работы с Excel файлами из Python мне известны 2 варианта:

1. Использование библиотек, таких как xlrd, xlwt, xlutils или openpyxl
2. Работа с com-объектом

Рассмотрим работу с этими способами подробнее. В качестве примера будем использовать готовый файл excel из которого мы сначала считаем данные из первой ячейки, а затем запишем их во вторую. Таких простых примеров будет достаточно для первого ознакомления.

Использование библиотек

Итак, первый метод довольно простой и хорошо описан. Например, есть отличная статья для описания работы c xlrd, xlwt, xlutils. Поэтому в данном материале я приведу небольшой кусок кода с их использованием.

Для начала загрузим нужные библиотеки и откроем файл xls на чтение и выберем

нужный лист с данными:

import xlrd, xlwt
#открываем файл
rb = xlrd.open_workbook('../ArticleScripts/ExcelPython/xl.xls',formatting_info=True)

#выбираем активный лист
sheet = rb.sheet_by_index(0)

Теперь давайте посмотрим, как считать значения из нужных ячеек:

#получаем значение первой ячейки A1
val = sheet.row_values(0)[0]

#получаем список значений из всех записей
vals = [sheet.row_values(rownum) for rownum in range(sheet.nrows)]

Как видно чтение данных не составляет труда. Теперь запишем их в другой файл. Для этого создам новый excel файл с новой рабочей книгой:

wb = xlwt.Workbook()
ws = wb.add_sheet('Test')

Запишем в новый файл полученные ранее данные и сохраним изменения:

#в A1 записываем значение из ячейки A1 прошлого файла
ws.write(0, 0, val[0])

#в столбец B запишем нашу последовательность из столбца A исходного файла
i = 0
for rec in vals:
    ws.write(i,1,rec[0])
    i =+ i

#сохраняем рабочую книгу
wb.save('../ArticleScripts/ExcelPython/xl_rec.xls')

Из примера выше видно, что библиотека xlrd отвечает за чтение данных, а xlwt — за запись, поэтому нет возможности внести изменения в уже созданную книгу без ее копирования в новую. Кроме этого указанные библиотеки работают только с файлами формата xls (Excel 2003) и у них нет поддержки нового формата xlsx (Excel 2007 и выше).

Чтобы успешно работать с форматом xlsx, понадобится библиотека openpyxl. Для демонстрации ее работы проделаем действия, которые были показаны для предыдущих библиотек.

Для начала загрузим библиотеку и выберем нужную книгу и рабочий лист:

import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook(filename = '../ArticleScripts/ExcelPython/openpyxl.xlsx')
sheet = wb['test']

Как видно из вышеприведенного листинга сделать это не сложно. Теперь посмотрим как можно считать данные:

#считываем значение определенной ячейки
val = sheet['A1'].value

#считываем заданный диапазон
vals = [v[0].value for v in sheet.range('A1:A2')]

Отличие от прошлых библиотек в том, что openpyxl дает возможность отображаться к ячейкам и последовательностям через их имена, что довольно удобно и понятно при чтении программы.

Теперь посмотрим как нам произвести запись и сохранить данные:

#записываем значение в определенную ячейку
sheet['B1'] = val

#записываем последовательность
i = 0
for rec in vals:
    sheet.cell(row=i, column=2).value = rec
    i =+ 1

# сохраняем данные
wb.save('../ArticleScripts/ExcelPython/openpyxl.xlsx')

Из примера видно, что запись, тоже производится довольно легко. Кроме того, в коде выше, можно заметить, что openpyxl кроме имен ячеек может работать и с их индексами.

К недостаткам данной библиотеки можно отнести, то что, как и в предыдущем примере, нет возможности сохранить изменения без создания новой книги.

Как было показано выше, для более менее полноценной работы с excel файлами, в данном случае, нужно 4 библиотеки, и это не всегда удобно. Кроме этого, возможно нужен будет доступ к VBA (допустим для какой-либо последующей обработки) и с помощью этих библиотек его не получить.

Однако, работа с этими библиотеками достаточно проста и удобна для быстрого создания Excel файлов их форматирования, но если Вам надо больше возможностей, то следующий подпункт для Вас.

Работа с com-объектом

В своих отчетах я предпочитаю использовать второй способ, а именно использование файла Excel через com-объект с использованием библиотеки win32com. Его преимуществом, является то, что вы можете выполнять с файлом все операции, которые позволяет делать обычный Excel с использованием VBA.

Проиллюстрируем это на той же задаче, что и предыдущие примеры.

Для начала загрузим нужную библиотеку и создадим COM объект.

import win32com.client
Excel = win32com.client.Dispatch("Excel.Application")

Теперь мы можем работать с помощью объекта Excel мы можем получить доступ ко всем возможностям VBA. Давайте, для начала, откроем любую книгу и выберем активный лист. Это можно сделать так:

wb = Excel.Workbooks.Open(u'D:\\Scripts\\DataScience\\ArticleScripts\\ExcelPython\\xl.xls')
sheet = wb.ActiveSheet

Давайте получим значение первой ячейки и последовательности:

#получаем значение первой ячейки
val = sheet.Cells(1,1).value

#получаем значения цепочки A1:A2
vals = [r[0].value for r in sheet.Range("A1:A2")]

Как можно заметить, мы оперируем здесь функциями чистого VBA. Это очень удобно если у вас есть написанные макросы и вы хотите использовать их при работе с Python при минимальных затратах на переделку кода.

Посмотрим, как можно произвести запись полученных значений:

#записываем значение в определенную ячейку
sheet.Cells(1,2).value = val

#записываем последовательность
i = 1
for rec in vals:
    sheet.Cells(i,3).value = rec
    i = i + 1

#сохраняем рабочую книгу
wb.Save()

#закрываем ее
wb.Close()

#закрываем COM объект
Excel.Quit()

Из примера видно, что данные операции тоже довольно просто реализовываются. Кроме этого, можно заметить, что изменения мы сохранили в той же книге, которую открыли для чтения, что достаточно удобно.

Однако, внимательный читатель, обратит внимание на переменную i, которая инициализируется не 0, как принято python, а 1. Это связано с тем, что мы работаем с индексами ячеек как из VBA, а там нумерация начинается не с 0, а с 1.

На этом закончим разбор способов работы с excel файлами в python и перейдем к обратной задаче.

Вызываем функции Python из MS Excel

Может возникнуть такая ситуация, что у вас уже есть какой-либо функция, которая обрабатывает данные на python, и нужно перенести ее функциональность в Excel. Конечно же можно переписать ее на VBA, но зачем?

Для использования функций python в Excel есть прекрасная надстройка ExcelPython. С ее помощью вы сможете вызывать функции написанные на python прямо из Excel, правда придется еще написать небольшую обертку на VBA, и все это будет показано ниже.

Итак, предположим у нас есть функция, написанная на python, которой мы хотим воспользоваться:

def get_unique(lists):
    sm = 0
    for i in lists:
        sm = sm + int(i.pop()) 
    return sm

На вход ей подается список, состоящий из списков, это одно из условий, которое должно выполняться для работы данной функции в Excel.

Сохраним функцию в файле plugin.py и положим его в ту же директорию, где будет лежать наш excel файл, с которым мы будем работать.

Теперь установим ExcelPython. Установка происходит через запуск exe-файла и не вызывает затруднений.

Когда все приготовления выполнены, открываем тестовый файл excel и вызовем редактор VBA (Alt+F11). Для работы с вышеуказанной надстройкой необходимо ее подключить, через Tools->References, как показано на рисунке:

Ну что же, теперь можно приступить к написанию функции-обертки для нашего Python-модуля plugin.py. Выглядеть она будет следующим образом:

Function sr(lists As Range)
    On Error GoTo do_error
        Set plugin = PyModule("plugin", AddPath:=ThisWorkbook.Path)
        Set result = PyCall(plugin, "get_unique", PyTuple(lists.Value2))
        sr = WorksheetFunction.Transpose(PyVar(result))
        Exit Function
do_error:
        sr = Err.Description
End Function

Итак, что же происходит в данной функции?

Для начала, с помощью PyModule, мы подключаем нужный модуль. Для этого в качестве параметров ей передается имя модуля без расширения, и путь до папки в которой он находится. На выходе работы PyModule мы получаем объект для работы с модулем.

Затем, с помощью PyCall, вызываем нужную нам функцию из указанного модуля. В качестве параметров PyCall получает следующее:

1. Объект модуля, полученный на предыдущем шаге
2. Имя вызываемой функции
3. Параметры, передаваемые функции (передаются в виде списка)

Функция PyTuple, получает на вход какие-либо значения и преобразует их в объект tuple языка Python.
Ну и, соответственно, PyVar выполняет операцию преобразования результата функции python, к типу понятному Excel.

Теперь, чтобы убедиться в работоспособности нашей связки, вызовем нашу свежеиспеченую функцию на листе в Excel:

Как видно из рисунка все отработало правильно.

Надо отметить, что в данном материале используется старая версия ExcelPython, и на GitHub’e автора доступна новая версия.

Заключение

В качестве заключения, надо отметить, примеры в данной статье самые простые и для более глубоко изучения данных методов, я рекомендую обратиться к
документации по нужным пакетам.

Также хочу заметить, что указанные пакеты не являются единственными и в статье опущено рассмотрение, таких пакетов как xlsxwriter для генерации excel файлов или xlwings, который может работать с Excel файлами «на лету», а также же PyXLL, который выполняет аналогичные функции ExcelPython.

Кроме этого в статье я попытался несколько обобщить разборасанный по сети материал, т.к. такие вопросы часто фигурируют на форумах и думаю некоторым будет полезно иметь, такую «шпаргалку» под рукой.

Начинаем работу с Google Sheets на Python. От регистрации до чтения данных / Хабр

Довольно долго я обходился выгрузкой данных в Excel, но мода меняется, пользователи хотят в облака.

Начав переводить ряд проектов на Python, решил, что самое время сменить (или дополнить) Excel чем-то более современным.

Когда я впервые столкнулся с необходимостью работы c таблицами Google из Python, то пребывал в иллюзии, что все это можно сделать в пару кликов. Реальность оказалась менее радужной, но другого глобуса у нас нет.

Мне очень помогли статьи:

Как обычно – когда впервые за что-то берешься, то сталкиваешься с массой вопросов, которые потом вызывают лишь недоумение – как можно было об этом вообще задумываться. Элементарно же!

Возможно, я просто шел длинным путем – буду рад, если вы меня поправите.

Все действия выполнялись на компьютере с Windows + Python 3.6.6, также использовался Jupyter Notebook.

Основные трудности у меня возникали на этапе предварительных настроек. Найти работоспособный код не представляет особого труда.

Код, использованный в статье, доступен в репозитории

Регистрация в сервисах Google и установка библиотек

Для работы с таблицами нужно зарегистрироваться на Google, настроить проект и установить необходимые библиотеки.

Официальная документация на английском языке находится здесь.

Сначала нужно зарегистрироваться на gmail.com (это вы можете сделать самостоятельно). Потом нужно создать проект (так Google предоставляет доступ к своим сервисам).

Это долгий и нудный процесс, который позволяет понять, почему интерфейсы от Google называют не самыми удобными и интуитивно понятными (некоторые считают, что социальная сеть Google+ не взлетела именно по этой причине).

Для этого зайдите на страницу console.developers.google.com/cloud-resource-manager и нажать «Создать проект»

Введите имя проекта и нажмите «Создать»

В обновленном списке проектов зайдите в меню «Права доступа»

В открывшемся окне нажмите «Добавить», внесите свой email с домена gmail.com и выберите группу «Проект» — «Владелец»

Сохраните изменения.

Может показаться странным, что вы создали проект но вынуждены сами себе выдавать права. И это на самом деле странно, но именно такой путь пришлось пройти на момент написания этого курса, чтобы все начало работать как надо.

Снова зайдите на страницу console.developers.google.com/cloud-resource-manager

Выберите на своем проекте меню «Настройки»

В открывшемся окне выберите «Сервисные аккаунты», а затем «Создать сервисный аккаунт»

Введите название аккаунта и нажмите «Создать»

Выберите роль «Владелец» и нажмите «Продолжить»

В появившемся окне нажмите «Создать ключ»

Выберите тип ключа «json» и нажмите «Создать»

Будет создан и сразу же скачан файл с ключами. Сохраните его, именно благодаря ему мы сможем получать доступ к сервисам Google.

Нажмите на кнопку с тремя горизонтальными штрихами, слева от надписи «Google APIs», выберите пункт «API и сервисы», а в нем подпункт «Панель управления».

В открывшемся окне нажмите «Включить API и сервисы»

Введите в строку поиска «google drive» и кликните на сервисе «Google Drive API»

Нажмите «Включить»

Сайт уведомит вас, что API включено и предупредит, что нужно создать учетные данные. Игнорируйте это предупреждение (ведь мы уже создали сервисный аккаунт).

Снова заходите в панель управления

В открывшемся окне нажмите «Включить API и сервисы»

Введите в строку поиска «sheet» и кликните на сервисе «Google Sheets API»

Убедитесь, что это API подключено. Оно должно включиться автоматически, при подключении Google Drive API. Если оно подключено, вы увидите кнопку «Управление API», если нет — кнопку «Включить». Включите его, при необходимости.

В последний раз зайдите на страницу console.developers.google.com/cloud-resource-manager

Выберите на своем проекте меню «Настройки»

В открывшемся окне выберите «Сервисные аккаунты», а затем скопируйте и сохраните email сервисного аккаунта. Он пригодится вам, чтобы выдавать доступ к таблицам.

Теперь переходим к установке библиотек. Выполните в консоли команду

pip3 install --upgrade google-api-python-client

а затем

pip3 install oauth3client

Возможно, что при запуске второй команды вы получите сообщение, что библиотека oauth3client уже установлена.

Зайдите на страницу raw.githubusercontent.com/gsuitedevs/python-samples/master/sheets/quickstart/quickstart.py

Нажмите правую кнопку мышки и выберите «Сохранить как»

Сохраните файл под именем quickstart.py

и запустите его командой

python quickstart.py

Откроется новая страница в браузере (возможно, он скажет, что страница небезопасная, но смело идите вперед) и вам надо будет принять условия.

На этом наш путь завершен.

Заполнение и форматирование таблицы

Создадим первую таблицу

# Подключаем библиотеки
import httplib2 
import apiclient.discovery
from oauth3client.service_account import ServiceAccountCredentials	

CREDENTIALS_FILE = 'seraphic-effect-248407-7ac2c44ec709.json'  # Имя файла с закрытым ключом, вы должны подставить свое

# Читаем ключи из файла
credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(CREDENTIALS_FILE, ['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets', 'https://www.googleapis.com/auth/drive'])

httpAuth = credentials.authorize(httplib2.Http()) # Авторизуемся в системе
service = apiclient.discovery.build('sheets', 'v4', http = httpAuth) # Выбираем работу с таблицами и 4 версию API 

spreadsheet = service.spreadsheets().create(body = {
    'properties': {'title': 'Первый тестовый документ', 'locale': 'ru_RU'},
    'sheets': [{'properties': {'sheetType': 'GRID',
                               'sheetId': 0,
                               'title': 'Лист номер один',
                               'gridProperties': {'rowCount': 100, 'columnCount': 15}}}]
}).execute()
spreadsheetId = spreadsheet['spreadsheetId'] # сохраняем идентификатор файла
print('https://docs.google.com/spreadsheets/d/' + spreadsheetId)

Если все прошло без ошибок — на экран будет выведена ссылка на таблицу.

В этой ссылки использован идентификатор файла, мы сохраняем его в переменной spreadsheetId и будем использовать в дальнейшем.

Переходите по ней. Google сообщит вам, что у вас нет доступа

Не запрашивайте разрешение! Вам придет уведомление, что невозможно доставить письмо с запросом на адрес, который сам Google назначил системному аккаунту. А изменить этот адрес нельзя. Возможно, это не работает только в бесплатном режиме.

Но мы можем выдать себе доступ через Google Drive. Вам нужно заменить адрес [email protected] на свой.

driveService = apiclient.discovery.build('drive', 'v3', http = httpAuth) # Выбираем работу с Google Drive и 3 версию API
access = driveService.permissions().create(
    fileId = spreadsheetId,
    body = {'type': 'user', 'role': 'writer', 'emailAddress': '[email protected]'},  # Открываем доступ на редактирование
    fields = 'id'
).execute()

Теперь у вас есть доступ, не закрывайте таблицу, мы будем управлять ею и сразу же смотреть на изменения.

У каждого документа есть свой код — spreadsheetId — именно от отображается в адресной строке, когда мы открываем таблицу в браузере (в URL-е страницы с открытой таблицей он находится между «https://docs.google.com/spreadsheets/d/» и «/edit#gid=0»).

Мы сохранили его в переменной spreadsheetId и дальше будем с ним работать.

Сначала немного теории.

В каждом файле (spreadsheet) находятся листы-вкладки (sheet).

Каждый sheet имеет свой числовой код (sheetId). У первого созданного в документе листа этот Id равен 0. Остальные листы имеют сильно отличные от нуля Id (т.е. они не нумеруются подряд).

Убедимся в этом

# Добавление листа
results = service.spreadsheets().batchUpdate(
    spreadsheetId = spreadsheetId,
    body = 
{
  "requests": [
    {
      "addSheet": {
        "properties": {
          "title": "Еще один лист",
          "gridProperties": {
            "rowCount": 20,
            "columnCount": 12
          }
        }
      }
    }
  ]
}).execute()


# Получаем список листов, их Id и название
spreadsheet = service.spreadsheets().get(spreadsheetId = spreadsheetId).execute()
sheetList = spreadsheet.get('sheets')
for sheet in sheetList:
    print(sheet['properties']['sheetId'], sheet['properties']['title'])
    
sheetId = sheetList[0]['properties']['sheetId']

print('Мы будем использовать лист с Id = ', sheetId)

На экране появится нечто вроде:

0 Лист номер один

415832263 Еще один лист

Мы будем использовать лист с Id = 0

В самом деле, первый лист имеет Id равный нулю, а второй пронумерован иначе.

Еще один вопрос: как указывать диапазоны ячеек. Видимо, таблицы Google разрабатывали разные команды, под руководством разных менеджеров и при помощи разных архитекторов. Потому, что координаты ячеек задаются двумя разными способами.

Вариант 1: в формате текста «Лист номер один!B2:D5», т.е. имя листа, после него восклицательный знак, после — левая верхняя ячейка в формате «буква (колонка) + цифра (строка)» + правая нижняя ячейка в таком же формате.

{"range": "Лист номер один!B2:D5"}

Вариант 2: в json-формате, с указанием ID листа и координат левой верхней и правой нижней ячеек в числовом виде (номер строки и номер столбца)

{"range":
    {
    "sheetId": sheetId, # ID листа
    "startRowIndex": 1, # Со строки номер startRowIndex 
    "endRowIndex": 5,# по endRowIndex - 1 (endRowIndex не входит!)
    "startColumnIndex": 0, # Со столбца номер startColumnIndex 
    "endColumnIndex": 1 # по endColumnIndex - 1
    }}

Разные функции используют разные форматы.

Теперь мы знаем достаточно, чтобы заполнить ячейки данными, нарисовать рамку и выделить заголовки.

results = service.spreadsheets().values().batchUpdate(spreadsheetId = spreadsheetId, body = {
    "valueInputOption": "USER_ENTERED", # Данные воспринимаются, как вводимые пользователем (считается значение формул)
    "data": [
        {"range": "Лист номер один!B2:D5",
         "majorDimension": "ROWS",     # Сначала заполнять строки, затем столбцы
         "values": [
                    ["Ячейка B2", "Ячейка C2", "Ячейка D2"], # Заполняем первую строку
                    ['25', "=6*6", "=sin(3,14/2)"]  # Заполняем вторую строку
                   ]}
    ]
}).execute()

Заполняем несколько ячеек данными. Т.к. указан параметр USER_ENTERED, таблица воспринимает эти данные так, как восприняла бы ввод руками пользователя — преобразует числовые значения в числа, а значения, начинающиеся со знака «равно» в формулы.

Посмотрите в вашу таблицу, она заполнилась данными

Зададим ширину колонок. Функция batchUpdate может принимать несколько команд сразу, так что мы одним запросом установим ширину трех групп колонок. В первой и третьей группе одна колонка, а во второй — две.

results = service.spreadsheets().batchUpdate(spreadsheetId = spreadsheetId, body = {
  "requests": [

    # Задать ширину столбца A: 20 пикселей
    {
      "updateDimensionProperties": {
        "range": {
          "sheetId": sheetId,
          "dimension": "COLUMNS",  # Задаем ширину колонки
          "startIndex": 0, # Нумерация начинается с нуля
          "endIndex": 1 # Со столбца номер startIndex по endIndex - 1 (endIndex не входит!)
        },
        "properties": {
          "pixelSize": 20 # Ширина в пикселях
        },
        "fields": "pixelSize" # Указываем, что нужно использовать параметр pixelSize  
      }
    },

    # Задать ширину столбцов B и C: 150 пикселей
    {
      "updateDimensionProperties": {
        "range": {
          "sheetId": sheetId,
          "dimension": "COLUMNS",
          "startIndex": 1,
          "endIndex": 3
        },
        "properties": {
          "pixelSize": 150
        },
        "fields": "pixelSize"
      }
    },

    # Задать ширину столбца D: 200 пикселей
    {
      "updateDimensionProperties": {
        "range": {
          "sheetId": sheetId,
          "dimension": "COLUMNS",
          "startIndex": 3,
          "endIndex": 4
        },
        "properties": {
          "pixelSize": 200
        },
        "fields": "pixelSize"
      }
    }
  ]
}).execute()

Посмотрите на таблицу, ширины колонок изменились.

Нарисуем рамку вокруг таблицы

# Рисуем рамку
results = service.spreadsheets().batchUpdate(
    spreadsheetId = spreadsheetId,
    body = {
        "requests": [
            {'updateBorders': {'range': {'sheetId': sheetId,
                             'startRowIndex': 1,
                             'endRowIndex': 3,
                             'startColumnIndex': 1,
                             'endColumnIndex': 4},
                   'bottom': {  
                   # Задаем стиль для верхней границы
                              'style': 'SOLID', # Сплошная линия
                              'width': 1,       # Шириной 1 пиксель
                              'color': {'red': 0, 'green': 0, 'blue': 0, 'alpha': 1}}, # Черный цвет
                   'top': { 
                   # Задаем стиль для нижней границы
                              'style': 'SOLID',
                              'width': 1,
                              'color': {'red': 0, 'green': 0, 'blue': 0, 'alpha': 1}},
                   'left': { # Задаем стиль для левой границы
                              'style': 'SOLID',
                              'width': 1,
                              'color': {'red': 0, 'green': 0, 'blue': 0, 'alpha': 1}},
                   'right': { 
                   # Задаем стиль для правой границы
                              'style': 'SOLID',
                              'width': 1,
                              'color': {'red': 0, 'green': 0, 'blue': 0, 'alpha': 1}},
                   'innerHorizontal': { 
                   # Задаем стиль для внутренних горизонтальных линий
                              'style': 'SOLID',
                              'width': 1,
                              'color': {'red': 0, 'green': 0, 'blue': 0, 'alpha': 1}},
                   'innerVertical': { 
                   # Задаем стиль для внутренних вертикальных линий
                              'style': 'SOLID',
                              'width': 1,
                              'color': {'red': 0, 'green': 0, 'blue': 0, 'alpha': 1}}
                              
                              }}
        ]
    }).execute()

Объединим ячейки над таблицей и впишем в них заголовок

# Объединяем ячейки A2:D1
results = service.spreadsheets().batchUpdate(
    spreadsheetId = spreadsheetId,
    body = {
        "requests": [
            {'mergeCells': {'range': {'sheetId': sheetId,
                          'startRowIndex': 0,
                          'endRowIndex': 1,
                          'startColumnIndex': 1,
                          'endColumnIndex': 4},
                'mergeType': 'MERGE_ALL'}}
        ]
    }).execute()
# Добавляем заголовок таблицы
results = service.spreadsheets().values().batchUpdate(spreadsheetId = spreadsheetId, body = {
    "valueInputOption": "USER_ENTERED",
# Данные воспринимаются, как вводимые пользователем (считается значение формул)
    "data": [
        {"range": "Лист номер один!B1",
         "majorDimension": "ROWS", # Сначала заполнять строки, затем столбцы
         "values": [["Заголовок таблицы" ] 
                   ]}
    ]
}).execute()

Установим формат у ячеек заголовка таблицы

# Установка формата ячеек
results = service.spreadsheets().batchUpdate(
    spreadsheetId = spreadsheetId,
    body = 
{
  "requests": 
  [
    {
      "repeatCell": 
      {
        "cell": 
        {
          "userEnteredFormat": 
          {
            "horizontalAlignment": 'CENTER',
            "backgroundColor": {
                "red": 0.8,
                "green": 0.8,
                "blue": 0.8,
                "alpha": 1
            },
            "textFormat":
             {
               "bold": True,
               "fontSize": 14
             }
          }
        },
        "range": 
        {
          "sheetId": sheetId,
          "startRowIndex": 1,
          "endRowIndex": 2,
          "startColumnIndex": 1,
          "endColumnIndex": 4
        },
        "fields": "userEnteredFormat"
      }
    }
  ]
}).execute()

Есть простой способ узнать, какую ширину или цвет нужно задать ячейке. Для этого достаточно вручную отформатировать одну из ячеек и прочитать ее свойства.

ranges = ["Лист номер один!C2:C2"] # 
          
results = service.spreadsheets().get(spreadsheetId = spreadsheetId, 
                                     ranges = ranges, includeGridData = True).execute()
print('Основные данные')
print(results['properties'])
print('\nЗначения и раскраска')
print(results['sheets'][0]['data'][0]['rowData'] )
print('\nВысота ячейки')
print(results['sheets'][0]['data'][0]['rowMetadata'])
print('\nШирина ячейки')
print(results['sheets'][0]['data'][0]['columnMetadata'])

Получаем в ответ

Основные данные

{‘title’: ‘Первый тестовый документ’, ‘locale’: ‘ru_RU’, ‘autoRecalc’: ‘ON_CHANGE’, ‘timeZone’: ‘Etc/GMT’, ‘defaultFormat’: {‘backgroundColor’: {‘red’: 1, ‘green’: 1, ‘blue’: 1}, ‘padding’: {‘top’: 2, ‘right’: 3, ‘bottom’: 2, ‘left’: 3}, ‘verticalAlignment’: ‘BOTTOM’, ‘wrapStrategy’: ‘OVERFLOW_CELL’, ‘textFormat’: {‘foregroundColor’: {}, ‘fontFamily’: ‘arial,sans,sans-serif’, ‘fontSize’: 10, ‘bold’: False, ‘italic’: False, ‘strikethrough’: False, ‘underline’: False}}}

Значения и раскраска

[{‘values’: [{‘userEnteredValue’: {‘stringValue’: ‘Ячейка C2’}, ‘effectiveValue’: {‘stringValue’: ‘Ячейка C2’}, ‘formattedValue’: ‘Ячейка C2’, ‘userEnteredFormat’: {‘backgroundColor’: {‘red’: 1, ‘green’: 0.6}, ‘horizontalAlignment’: ‘CENTER’, ‘textFormat’: {‘fontSize’: 14, ‘bold’: True, ‘italic’: True}}, ‘effectiveFormat’: {‘backgroundColor’: {‘red’: 1, ‘green’: 0.6}, ‘padding’: {‘top’: 2, ‘right’: 3, ‘bottom’: 2, ‘left’: 3}, ‘horizontalAlignment’: ‘CENTER’, ‘verticalAlignment’: ‘BOTTOM’, ‘wrapStrategy’: ‘OVERFLOW_CELL’, ‘textFormat’: {‘foregroundColor’: {}, ‘fontFamily’: ‘Arial’, ‘fontSize’: 14, ‘bold’: True, ‘italic’: True, ‘strikethrough’: False, ‘underline’: False}, ‘hyperlinkDisplayType’: ‘PLAIN_TEXT’}}]}]

Высота ячейки

[{‘pixelSize’: 21}]

Ширина ячейки

[{‘pixelSize’: 150}]

Этот код выведет свойства ячейки C2. Можно выбрать шрифт и цвет заливки вручную (в таблице), в потом увидеть, как они отражаются в json.

Чтение данных из таблицы

Чтобы особенности чтения данных проявились в полной мере, я вручную заполнил ячейки B4, C7 и D5 как показано на рисунке.

Код для чтения данных

ranges = ["Лист номер один!A2:F8"] # 
          
results = service.spreadsheets().values().batchGet(spreadsheetId = spreadsheetId, 
                                     ranges = ranges, 
                                     valueRenderOption = 'FORMATTED_VALUE',  
                                     dateTimeRenderOption = 'FORMATTED_STRING').execute() 
sheet_values = results['valueRanges'][0]['values']
print(sheet_values)

Результат

[[», ‘Ячейка B2’, ‘Ячейка C2’, ‘Ячейка D2′], [», ’25’, ’36’, ‘0,9999996829’]]

Некоторые параметры функции: valueRenderOption — формат чтения числовых данных.

• FORMATTED_VALUE — чтение с учетом формата отображения. Т.е. что было видно в таблице, то и прочитается. Например, в ячейке D3 число 0,9999999, но выбран формат «два знака после запятой», поэтому отображается «1,00», именно в таком формате оно и прочитается.
• UNFORMATTED_VALUE — читается содержимое ячейки, без учета настроек форматирование (т.е. прочиталось бы 0,9999999)
• FORMULA — отображается формула (в этом случае «=sin(3,14/2)». Если в ячейке введено число, то в этом режиме оно и прочитается.

Этот код читает данные и построчно выводит их на экран. Читаемый диапазон A2:F8.
Как видно на экране:

• Если ни одна ячейка в читаемой строке не заполнена — данные по строке не выводятся.
• Данные после последней заполненной ячейки не выводятся.

Как работать с документами Excel, используя Python

Я считаю, что вы использовали Microsoft Excel в некоторых случаях. Он очень эффективен при работе с электронными таблицами, таблицами, диаграммами и т. Д. Но при чем тут Python?

Python меняет игру, когда дело доходит до файлов Excel, потому что он может автоматизировать сложные вещи, с которыми вы можете столкнуться при выполнении некоторых задач, связанных с Excel. Например, вам может потребоваться найти информацию в сотнях таблиц бюджетов компании. Очень сложно, не правда ли? В этом уроке я покажу вам, как легко использовать Python для работы с документами Excel.

О, не беспокойтесь, если на вашем компьютере не установлен Microsoft Excel. Вы можете использовать другие альтернативы, чтобы пройти этот учебник, такие как LibreOffice Calc и OpenOffice Calc .

Итак, начнем!

OpenPyXL

OpenPyXL — это библиотека, используемая для чтения и записи файлов Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm . Это библиотека, которую мы будем использовать в этом руководстве для работы с документами Excel.

Первое, что нам нужно сделать, чтобы использовать эту библиотеку, это установить OpenPyXL .

Установка OpenPyXL

Для установки OpenPyXL мы будем использовать pip , который (на основе Википедии):

Система управления пакетами, используемая для установки и управления программными пакетами, написанными на Python. Многие пакеты можно найти в индексе пакетов Python (PyPI) .

Вы можете выполнить шаги, указанные в Руководстве пользователя по Python Packaging, для установки pip , но если у вас Python 2.7.9 и выше или Python 3.4 и выше, у вас уже есть pip !

OpenPyXL теперь можно просто установить, введя следующую команду (в терминале Mac OS X):

pip install openpyxl

Открытие документа Excel

После установки OpenPyXL мы готовы начать работу с документами Excel. Первая обычная задача, которую мы выполняем для документа Excel, — это открыть этот документ. Загрузите файл Excel sample.xlsx , чтобы следовать руководству, или вы можете использовать любой файл Excel, который вам нравится.

Прежде чем мы сможем использовать OpenPyXL , нам нужно import его следующим образом:

import openpyxl

Для открытия документа Excel нам нужен метод load_workbook() . Если вам интересно, что подразумевается под книгой, это просто документ электронной таблицы Excel. Сценарий, который нам нужен для открытия документа Excel, выглядит следующим образом:

Давайте теперь посмотрим type возвращаемый из load_workbook() . Это можно сделать следующим образом:

print type(excel_document)

Это вернет следующее:

Как мы видим, возвращаемым объектом является Workbook , тип данных workbook . Объект Workbook здесь представляет файл Excel.

Название листа

Листы в Excel состоят из столбцов (буквы начинаются с A, B, C и т. Д.) И строк (начиная с 1, 2, 3 и т. Д.). Чтобы проверить, какие листы у нас есть в нашем документе Excel, мы используем метод get_sheet_names() следующим образом:

excel_document.get_sheet_names()

Если мы print вышеприведенную команду, мы получим следующее:

[u'Sheet1']

Таким образом, показывая, что у нас есть один лист, который называется Sheet1 .

Если у вас есть несколько листов, вы можете получить доступ к определенному листу по его имени, используя этот метод: get_sheet_by_name() .

Доступ к клеткам

Теперь, когда мы узнали, как открыть файл Excel и получить лист, давайте посмотрим, насколько просто получить доступ к ячейке на этом листе. Все, что вам нужно сделать, это получить этот лист, а затем определить местоположение (координату) ячейки. Допустим, мы хотим получить доступ к столбцу A строки 2 в имеющемся у нас документе Excel, то есть A2 . Это может быть реализовано следующим образом:

В этом случае вам будет возвращено следующее значение: Abder .

Мы также можем использовать запись строки-столбца. Например, если мы хотим получить доступ к ячейке в строке 5 и столбце 2 , мы набираем следующее:

sheet.cell(row = 5, column = 2).value

Выход в этом случае будет: programmer .

Если мы хотим увидеть тип объекта, представляющий ячейку, мы можем напечатать:

print type(sheet['A2'])

или:

print sheet.cell(row = 5, column = 2)

В этом случае вы получите следующий вывод:

<class 'openpyxl.cell.cell.Cell'>

Это означает, что объект имеет тип Cell .

Доступ к ряду ячеек

Что если вы заинтересованы в доступе к диапазону ячеек, а не только к одной ячейке? Допустим, мы хотим получить доступ к ячейкам от A1 до B3 , как это выглядит в нашем документе Excel?

Это можно сделать с помощью следующего скрипта:

В этом случае вы получите следующий вывод:

Доступ ко всем строкам и столбцам

OpenPyXL позволяет вам получить доступ ко всем строкам и столбцам в вашем документе Excel, используя методы OpenPyXL rows() и columns() соответственно.

Чтобы получить доступ ко всем строкам, мы можем сделать следующее:

Обратите внимание, что мы использовали нотацию [:] для доступа ко всем строкам . Это связано с тем, что возвращаемый тип объекта из whole_document является tuple .

Вывод вышеприведенного скрипта будет следующим:

С другой стороны, если мы хотим получить доступ ко всем столбцам , мы просто делаем следующее:

В этом случае вы получите следующий вывод:

Конечно, вы можете делать больше с документами Excel, как вы можете видеть в документации OpenPyXL .

Вывод

Из этого урока мы заметили, насколько гибкой может быть работа с документами Excel с использованием Python. Помните сценарий, упомянутый в начале урока? Стоит попробовать как проект!

Выучить питон

Изучите Python с нашим полным руководством по питону, независимо от того, начинаете ли вы или начинающий программист, ищущий новые навыки.

SPBDEV Blog — Как я создал приложение для работы с электронными таблицами на Python, чтобы упростить науку о данных

Tags:
Python, data science, machine learning, наука о данных

Рик Ламерс

Сегодня я работаю с открытым исходным кодом Grid studio, веб-приложением для работы с электронными таблицами с полной интеграцией языка программирования Python.

Около года назад я начал возиться с идеей создания IDE-технологии, которая мне всегда была нужна. Тщательно поработав с Microsoft Excel, R (Studio) и Python, я представлял, как некоторые их интегрированные версии облегчат мою жизнь.

Зачем?

Основная проблема, которую я решил решить с помощью Grid studio, — это разрозненный рабочий процесс, который я испытывал при переходе назад и вперед между несколькими инструментами, такими как R studio и Excel, при работе над проектами по науке о данных.

При экспорте этого CSV-файла за миллиардный раз, испытывая зависание окон приложений, когда число моих строк было слишком велико, или попытке сделать что-то прямое, такое как чтение в JSON-файле, я довольствовался этим. Существующие инструменты не предоставили мне среду и связанный с ней рабочий процесс, который позволил мне быть продуктивным.

Вот почему я решил создать что-то, что интегрировало бы мой рабочий процесс в единое, современное и простое в использовании приложение, подходящее для моих потребностей в науке о данных.

Как это работает?

Grid studio — это веб-приложение, которое очень похоже на обычную программу для работы с электронными таблицами, например, Google Sheets или Microsoft Excel. Однако его убийственной особенностью является глубокая интеграция языка Python.

Просмотр данных в табличной структуре и непосредственное управление ими очевидны практически для всех, кто пользовался компьютером.

Сочетание этого простого пользовательского интерфейса с мощью полноценного языка программирования, такого как Python, действительно выделяет его.

Сценарии на Python максимально просты: просто напишите несколько строк и выполните его напрямую.

Основная интеграция: чтение и запись на листах

В основе интеграции Python лежит интерфейс чтения и записи в вашей электронной таблице. Высокопроизводительное соединение между данными ваших листов и данными в вашем процессе Python.

Просто напишите на листе следующее:

sheet(«A1:A3», [1, 2, 3])

И прочитайте с листа, как здесь:

my_matrix = sheet(«A1:A3»)

С помощью этой простой, но мощной функции вы можете читать и писать напрямую с листов и на них, чтобы автоматизировать ввод, извлечение, визуализацию и многое другое.

Написание пользовательских функций электронных таблиц

Хотя чтение и запись дают вам большую гибкость благодаря простому интерфейсу, иногда имеет смысл писать собственные функции, которые можно вызывать непосредственно в вашей электронной таблице.

Стандартные функции электронных таблиц, такие как AVERAGE, SUM, IF и т. д., уже доступны по умолчанию. Но что, если вам нужно больше?

Просто напишите нужную вам функцию!

def UPPERCASE(a):

    return str(a).uppercase()

Теперь вызовите эту функцию в своей электронной таблице, как если бы вы работали с обычной функцией.

Использование экосистемы Python

Используя всю мощь экосистемы Python, вы получаете мгновенный доступ к современным инструментам обработки данных:

Это обеспечивает простой доступ к мощным моделям, таким как линейная регрессия и SVM для моделирования ваших данных.

Docker Runtime

Приложение работает в контейнере Docker, который дает вам легкий доступ к полностью упакованной и изолированной среде UNIX (даже в Windows!) Со всем готовым к работе: Python, scikit-learn, numpa, pandas, terminal, wget, zip и многие другие. 

Это делает установку Grid studio такой же простой, как загрузка готового образа Docker и запуск одной команды.

Визуализация данных

Распространенной задачей в науке о данных является визуализация ваших данных. Учитывая ее важность, в Grid studio встроена поддержка расширенного построения графиков путем интеграции библиотеки Plotly.js и стандартного Python Matplotlib. Это предоставляет вам расширенные возможности построения в четком векторном формате.

Чтобы дать вам некоторые идеи о том, как использовать функции Grid studio, мы покажем, как они могут сочетаться с некоторыми конкретными примерами.

Пример: очистка сети

Этот пример демонстрирует всю мощь нахождения Python под рукой. То, что обычно требует некоторого перемещения между инструментами и файлами, теперь может быть интегрировано в один скрипт.

Выше вы видите, как короткий скрипт легко загружает новостные статьи из Hacker News прямо на лист.

Источник: scrape.py

Пример: оценка нормального распределения

В этом примере показан несколько глупый случай использования оценки нормального распределения с еще более высокой точностью, визуализированный с помощью Plotly.js. Здесь вы можете увидеть, как интерактивное построение графиков может дать вам представление о том, что происходит.

Источник: estimate_normal.py

Как я могу использовать это?

Локальная установка Grid studio очень проста.

(Убедитесь, что у вас установлен Docker)

1. Клонируйте репозиторий с помощью этой команды:

git clone https://github.com/ricklamers/gridstudio

2. Запустите скрипт bash (в Windows используйте, например, Git Bash) с помощью этой команды:

cd gridstudio && ./run.sh

3. Перейдите на http://127.0.0.1:8080 в своем браузере.

Git Bash для Windows — установка Docker 

Примечание: в Linux вам может потребоваться запустить следующее(для шага 2):

cd gridstudio && sudo ./run.sh

так как для запуска Docker требуется доступ sudo.

Релиз + Будущее развитие

Как уже упоминалось во введении, сегодня Grid Studio будет доступна бесплатно и с открытым исходным кодом через репозиторий GitHub.

Если вы сделали это здесь, вы можете сами попробовать и прислать любые отзывы и / или вклады в проект на GitHub.

У меня есть некоторые идеи о том, какие функциональные возможности или функции могут быть добавлены в будущем для улучшения Grid Studio. Тем не менее, поскольку проект теперь имеет открытый исходный код, я думаю, было бы разумно отслеживать их на GitHub и видеть, какие из них имеют самый высокий приоритет в соответствии со всеми участниками.

— Расширение количества «нативных» функций, доступных в электронной таблице (например, AVERAGE, SUM, IF и т. Д.), Возможно, даже достижение четности (и согласованности) с некоторыми существующими пакетами, такими как Calc или Excel Libre Office.

— Подсветка синтаксиса/всплывающие подсказки функций при наборе формул в электронной таблице

— Расширенная сортировка и фильтрация в электронной таблице

— Расширенные элементы управления для интерактивного черчения с Plotly.js

— Общий доступ к рабочим областям/коду более прост (т.е. экспортируется рабочее пространство)

— Формы сотрудничества в реальном времени (это может быть слишком сложно)

— Какой-то API /интерфейс для дополнений /расширений

— Обновление парсера формул до реального парсера на основе грамматики.

— Автозаполнение Python

— Оптимизация производительности

— Надежность интеграции основного Python /листа (без разрыва символа / последовательности)

Python, pandas и решение трёх задач из мира Excel / Блог компании RUVDS.com / Хабр

Excel — это чрезвычайно распространённый инструмент для анализа данных. С ним легко научиться работать, есть он практически на каждом компьютере, а тот, кто его освоил, может с его помощью решать довольно сложные задачи. Python часто считают инструментом, возможности которого практически безграничны, но который освоить сложнее, чем Excel. Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, хочет рассказать о решении с помощью Python трёх задач, которые обычно решают в Excel. Эта статья представляет собой нечто вроде введения в Python для тех, кто хорошо знает Excel.

Загрузка данных

Начнём с импорта Python-библиотеки pandas и с загрузки в датафреймы данных, которые хранятся на листах sales и states книги Excel. Такие же имена мы дадим и соответствующим датафреймам.

import pandas as pd
sales = pd.read_excel('https://github.com/datagy/mediumdata/raw/master/pythonexcel.xlsx', sheet_name = 'sales')
states = pd.read_excel('https://github.com/datagy/mediumdata/raw/master/pythonexcel.xlsx', sheet_name = 'states')

Теперь воспользуемся методом .head() датафрейма sales для того чтобы вывести элементы, находящиеся в начале датафрейма:

print(sales.head())

Сравним то, что будет выведено, с тем, что можно видеть в Excel.
Сравнение внешнего вида данных, выводимых в Excel, с внешним видом данных, выводимых из датафрейма pandas

Тут можно видеть, что результаты визуализации данных из датафрейма очень похожи на то, что можно видеть в Excel. Но тут имеются и некоторые очень важные различия:

• Нумерация строк в Excel начинается с 1, а в pandas номер (индекс) первой строки равняется 0.
• В Excel столбцы имеют буквенные обозначения, начинающиеся с буквы A, а в pandas названия столбцов соответствуют именам соответствующих переменных.

Продолжим исследование возможностей pandas, позволяющих решать задачи, которые обычно решают в Excel.

Реализация возможностей Excel-функции IF в Python

В Excel существует очень удобная функция IF, которая позволяет, например, записать что-либо в ячейку, основываясь на проверке того, что находится в другой ячейке. Предположим, нужно создать в Excel новый столбец, ячейки которого будут сообщать нам о том, превышают ли 500 значения, записанные в соответствующие ячейки столбца B. В Excel такому столбцу (в нашем случае это столбец E) можно назначить заголовок MoreThan500, записав соответствующий текст в ячейку E1. После этого, в ячейке E2, можно ввести следующее:

=IF([@Sales]>500, "Yes", "No")

Использование функции IF в Excel

Для того чтобы сделать то же самое с использованием pandas, можно воспользоваться списковым включением (list comprehension):

sales['MoreThan500'] = ['Yes' if x > 500 else 'No' for x in sales['Sales']]

Списковые включения в Python: если текущее значение больше 500 — в список попадает Yes, в противном случае — No

Списковые включения — это отличное средство для решения подобных задач, позволяющее упростить код за счёт уменьшения потребности в сложных конструкциях вида if/else. Ту же задачу можно решить и с помощью if/else, но предложенный подход экономит время и делает код немного чище. Подробности о списковых включениях можно найти здесь.

Реализация возможностей Excel-функции VLOOKUP в Python

В нашем наборе данных, на одном из листов Excel, есть названия городов, а на другом — названия штатов и провинций. Как узнать о том, где именно находится каждый город? Для этого подходит Excel-функция VLOOKUP, с помощью которой можно связать данные двух таблиц. Эта функция работает по принципу левого соединения, когда сохраняется каждая запись из набора данных, находящегося в левой части выражения. Применяя функцию VLOOKUP, мы предлагаем системе выполнить поиск определённого значения в заданном столбце указанного листа, а затем — вернуть значение, которое находится на заданное число столбцов правее найденного значения. Вот как это выглядит:

=VLOOKUP([@City],states,2,false)

Зададим на листе sales заголовок столбца F как State и воспользуемся функцией VLOOKUP для того чтобы заполнить ячейки этого столбца названиями штатов и провинций, в которых расположены города.
Использование функции VLOOKUP в Excel

В Python сделать то же самое можно, воспользовавшись методом merge из pandas. Он принимает два датафрейма и объединяет их. Для решения этой задачи нам понадобится следующий код:

sales = pd.merge(sales, states, how='left', on='City')

Разберём его:

1. Первый аргумент метода merge — это исходный датафрейм.
2. Второй аргумент — это датафрейм, в котором мы ищем значения.
3. Аргумент how указывает на то, как именно мы хотим соединить данные.
4. Аргумент on указывает на переменную, по которой нужно выполнить соединение (тут ещё можно использовать аргументы left_on и right_on, нужные в том случае, если интересующие нас данные в разных датафреймах названы по-разному).

Сводные таблицы

Сводные таблицы (Pivot Tables) — это одна из самых мощных возможностей Excel. Такие таблицы позволяют очень быстро извлекать ценные сведения из больших наборов данных. Создадим в Excel сводную таблицу, выводящую сведения о суммарных продажах по каждому городу.
Создание сводной таблицы в Excel

Как видите, для создания подобной таблицы достаточно перетащить поле City в раздел Rows, а поле Sales — в раздел Values. После этого Excel автоматически выведет суммарные продажи для каждого города.

Для того чтобы создать такую же сводную таблицу в pandas, нужно будет написать следующий код:

sales.pivot_table(index = 'City', values = 'Sales', aggfunc = 'sum')

Разберём его:

1. Здесь мы используем метод sales.pivot_table, сообщая pandas о том, что мы хотим создать сводную таблицу, основанную на датафрейме sales.
2. Аргумент index указывает на столбец, по которому мы хотим агрегировать данные.
3. Аргумент values указывает на то, какие значения мы собираемся агрегировать.
4. Аргумент aggfunc задаёт функцию, которую мы хотим использовать при обработке значений (тут ещё можно воспользоваться функциями mean, max, min и так далее).

Итоги

Из этого материала вы узнали о том, как импортировать Excel-данные в pandas, о том, как реализовать средствами Python и pandas возможности Excel-функций IF и VLOOKUP, а также о том, как воспроизвести средствами pandas функционал сводных таблиц Excel. Возможно, сейчас вы задаётесь вопросом о том, зачем вам пользоваться pandas, если то же самое можно сделать и в Excel. На этот вопрос нет однозначного ответа. Python позволяет создавать код, который поддаётся тонкой настройке и глубокому исследованию. Такой код можно использовать многократно. Средствами Python можно описывать очень сложные схемы анализа данных. А возможностей Excel, вероятно, достаточно лишь для менее масштабных исследований данных. Если вы до этого момента пользовались только Excel — рекомендую испытать Python и pandas, и узнать о том, что у вас из этого получится.

А какие инструменты вы используете для анализа данных?

Напоминаем, что у нас продолжается конкурс прогнозов, в котором можно выиграть новенький iPhone. Еще есть время ворваться в него, и сделать максимально точный прогноз по злободневным величинам.

Python, введение в БД / Хабр

Здравствуйте, здесь и сейчас я хочу рассказать, что такое базы данных, зачем они нужны, и т.д.; для работы с ними мы будем использовать python и его библиотеку sqlite3.

База данных — совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных

Так нам говорит Яндекс, но если сказать простыми словами, не углубляясь во все эти понятия, то:

Базы данных (БД) — библиотека, хранящая данные в том или ином виде.

То есть как в библиотеку мы можем прийти и взять книгу «Война и мир», зная что она будет лежать в разделе романов, на букву «В», так и из БД мы можем взять запись по определённому аргументу, в данном случае жанру.

И тут возникает вопрос.

Как это сделать?

И что бы ответить на этот вопрос, мы должны кое-что узнать.

Сначала нужно понять, что БД делятся на:

• Реляционные
• Сетевые
• Иерархические

Сетевые и иерархические БД:

Такие БД представляют собой графы и хранят информацию в них же.

• Иерархические — древовидный граф
• Сетевые — полный граф

Данные БД здесь мы рассматривать не будем. Поэтому перейдём к реляционной БД.

Реляционные базы данных

Реляционные БД — БД, в которых данные хранятся в виде таблицы, например Exel.

SQL — именно реляционная БД, и все данные в ней хранятся, в виде таблицы. Например такой:

Я думаю что, на вопрос мы ответили, и можно идти дальше.

За всю жизнь, человечество накопила невероятно много информации, а БД, как мы знаем собирают, и сортирует эту информацию по таблицам (в нашем случае). И БД помогают абсолютно спокойно ориентироваться во всей этой куче информации, добавлять её туда, изменять и т.д.;

Сейчас мы пойдём в практику, но перед этим хотелось бы уточнить кое-что. Сверху я написал такую строку:

SQL — именно реляционная БД, и все данные в ней хранятся, в виде таблицы.

И как вы понимаете, это неверно.
SQL — это структурированный язык запросов (structured query language). Грубо говоря это язык программирования, позволяющий управлять Базами данных, таблицами в них и т.д.

Мой косяк исправили, идём в практику!

Да, это смешно, но мало ли кому-нибудь понадобится

Я не буду описывать алгоритм установки, ведь это давно сделали за меня, если вам нужно установить данный модуль, то просьба идти вот сюда.

import sqlite3 as sql

con = sql.connect('test.db')
with con:
    cur = con.cursor()
    cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test` (id INTEGER)")
    con.commit()

Сначала импорт, потом «con =».

Объясняю, sql.connect(«test.db») — создает файл с именем «test.db», если запустили впервые. То есть принимает на вход путь до файла с расширением .db

cur = con.cursor — позволит нам производить операции с БД, остальное не важно.

cur.execute(…) — создаёт таблицу с именем тест и всего 1 колонкой id, в которой все данные — числа

commit() — грубо говоря, сохранение БД

А давайте создадим программу, которая запрашивает имя и фамилию, и записывает их в БД, а потом по выбору цифр либо выводит, либо записывает снова.

import sqlite3 as sql

print("1 - добавление\n2 - получение")
choice = int(input("> "))
con = sql.connect('test.db')
with con:
    cur = con.cursor()
    cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test` (`name` STRING, `surname` STRING)")

    if choice == 1:
        name = input("Name\n> ")
        surname = input("Surname\n> ")
        cur.execute(f"INSERT INTO `test` VALUES ('{name}', '{surname}')")
    elif choice == 2:
        cur.execute("SELECT * FROM `test`")
        rows = cur.fetchall()
        for row in rows:
            print(row[0], row[1])
    else:
        print("Вы ошиблись")

    con.commit()
    cur.close()

Стандартные моменты пропустим.

cur.execute(«INS…») — Добавление данных

cur.execute(«SeL…») — Получение данных. И так как там отдаётся массив, то мы его перебираем, а после ещё и из кортежа данные берём.

«SELECT», «INSERT», «DROP» и т.д. — это всё SQL.

cur.fetchall() — это что бы в переменную записалось всё, что пришло из БД.

Базы данных — важная и очень нужная вещь. Здесь мы затронули настолько её малую часть, что аж смешно. Поэтому чтобы действительно узнать как это работает, советую почитать об этом всём в интернете, благо информации много. Удачи!

Учебники по

— документация PyTables 3.6.1

Эта глава состоит из серии простых, но исчерпывающих
учебные пособия, которые позволят вам понять основные функции PyTables. Если
вам нужна дополнительная информация о какой-то конкретной переменной экземпляра,
глобальная функция или метод, посмотрите строки документа или перейдите в библиотеку
ссылка в Справочнике по библиотеке. Если вы читаете это в формате PDF или HTML
форматов, перейдите по соответствующей гиперссылке рядом с каждым новым
организация.

Обратите внимание, что в этом документе термины столбец и поле
будут использоваться взаимозаменяемо, как и термины строка и запись .

Начало работы

В этом разделе мы увидим, как определять наши собственные записи в Python и сохранять
их коллекции (т.е. таблица ) в файл. Затем мы выберем некоторые из
данные в таблице с использованием Python вырезают и создают массивы NumPy для хранения этого
выделение как отдельные объекты в дереве.

В examples / tutorial1-1.py вы найдете рабочие версии всех
код в этом разделе. Тем не менее, эта серия руководств была написана для
позволяют воспроизвести его в интерактивной консоли Python.Я призываю вас сделать
параллельное тестирование и проверка созданных объектов (переменных, документов, детей)
объекты и т. д.) в ходе обучения!

Импорт объектов таблиц

Перед запуском вам необходимо импортировать публичные объекты в пакет таблиц.
Обычно вы делаете это, выполнив:

Это рекомендуемый способ импорта таблиц, если вы не хотите загрязнять
ваше пространство имен. Однако в PyTables есть набор элементов первого уровня.
примитивы, поэтому вы можете рассмотреть возможность использования альтернативы:

Если вы собираетесь работать с массивами NumPy (и обычно так и будете), вы
также необходимо импортировать функции из пакета numpy.Итак, большинство PyTables
программы начинаются с:

 >>> import tables # но в этом руководстве мы используем "from tables import \ *"
>>> import numpy
 

Объявление дескриптора столбца

Теперь представьте, что у нас есть детектор частиц, и мы хотим создать таблицу
объект, чтобы сохранить извлеченные из него данные. Сначала вам нужно определить
таблица, количество столбцов в ней, какой объект содержится в каждой
столбец и так далее.

Наш детектор частиц оснащен счетчиком TDC (Time to Digital Converter) с
динамический диапазон 8 бит и АЦП (аналого-цифровой преобразователь) с
диапазон 16 бит.Для этих значений мы определим 2 поля в нашей записи
объект называется TDCcount и ADCcount. Мы также хотим сохранить положение сетки
в котором была обнаружена частица, поэтому мы добавим два новых поля под названием
grid_i и grid_j. Наши приборы также могут измерять давление и
энергия частицы. Разрешающая способность манометра позволяет использовать
поплавок одинарной точности для хранения показаний давления, а значение энергии
потребуется float двойной точности. Наконец, чтобы отследить частицу, которую мы хотим
присвойте ему имя, чтобы идентифицировать тип частицы, и уникальный
числовой идентификатор.Поэтому мы добавим еще два поля: name будет строкой
до 16 символов, а idnumber будет целым числом из 64 бит (чтобы мы могли
для хранения записей о чрезвычайно большом количестве частиц).

Определив наши столбцы и их типы, теперь мы можем объявить новый
Класс частиц, который будет содержать всю эту информацию:

 >>> из импорта таблиц *
>>> Класс Particle (IsDescription):
... name = StringCol (16) # 16-символьная строка
... idnumber = Int64Col () # 64-битное целое число со знаком
... ADCcount = UInt16Col () # Короткое целое число без знака
... TDCcount = UInt8Col () # байт без знака
... grid_i = Int32Col () # 32-битное целое число
... grid_j = Int32Col () # 32-битное целое число
... pressure = Float32Col () # float (с одинарной точностью)
... energy = Float64Col () # double (с двойной точностью)
>>>
 

Этот класс определений не требует пояснений. По сути, вы объявляете класс
переменная для каждого нужного вам поля. В качестве его значения вы назначаете экземпляр
соответствующий подкласс Col в соответствии с типом определенного столбца (данные
тип, длина, форма и т. д.).См. Класс Col и его потомков для
полное описание этих подклассов. См. Также Поддерживаемые типы данных в PyTables для
список типов данных, поддерживаемых конструктором Col.

С этого момента мы можем использовать экземпляры частиц в качестве дескриптора для нашего детектора.
Таблица данных. Позже мы увидим, как передать этот объект, чтобы построить
Таблица. Но сначала мы должны создать файл, в котором все фактические данные помещены в
наша таблица будет сохранена.

Создание файла PyTables с нуля

Используйте функцию верхнего уровня open_file () для создания файла PyTables:

 >>> h5file = open_file ("tutorial1.h5 ", mode =" w ", title =" Тестовый файл ")
 

open_file () — один из объектов, импортированных
`from table import *` statement. Здесь мы говорим, что хотим
создать в текущем рабочем каталоге новый файл с именем «tutorial1.h5» в
«W» режим обряда и с описательной строкой заголовка («Тестовый файл»).
Эта функция пытается открыть файл и в случае успеха возвращает File
(см. Класс File) экземпляр объекта h5file. Корень объекта
tree указывается в корневом атрибуте экземпляра.

Создание новой группы

Теперь, чтобы лучше организовать наши данные, мы создадим группу под названием детектор
который ответвляется от корневого узла. Мы сохраним нашу таблицу данных частиц в
эта группа:

 >>> group = h5file.create_group ("/", 'детектор', 'информация детектора')
 

Здесь мы взяли экземпляр файла h5file и вызвали его
File.create_group () метод для создания новой группы с именем детектор
ответвление от «/» (другой способ сослаться на h5file.корневой объект мы
упомянутый выше). Это создаст новую группу (см. Класс группы)
экземпляр объекта, который будет присвоен группе переменных.

Создание новой таблицы

Давайте теперь создадим объект Table (см. Класс Table) как ответвление
вновь созданная группа. Мы делаем это, вызывая File.create_table ()
метод объекта h5file:

 >>> table = h5file.create_table (group, 'readout', Particle, "Readout example")
 

Создаем экземпляр Table под группу.Присваиваем этой таблице имя узла
« отсчет ». Объявленный ранее класс частиц — это , описание .
параметр (для определения столбцов таблицы) и, наконец, мы устанавливаем
« Readout example » в заголовке таблицы. Со всей этой информацией новый
Экземпляр таблицы создается и назначается переменной table .

Если вам интересно, как сейчас выглядит дерево объектов, просто напечатайте
переменную экземпляра файла h5file и проверьте вывод:

 >>> печать (h5file)
учебник1.h5 (Файл) 'Тестовый файл'
Последняя модификация: «7 марта, среда, 11:06:12 2007».
Дерево объектов:
/ (RootGroup) 'Тестовый файл'
/ детектор (Группа) 'Информация о детекторе'
/ детектор / считывание (Таблица (0,)) 'Пример считывания'
 

Как вы около

.

5. Структуры данных — документация Python 3.8.6

В этой главе описаны некоторые вещи, о которых вы уже узнали более подробно,
а также добавляет несколько новых вещей.

5.1. Подробнее о Списках

Тип данных списка имеет еще несколько методов. Вот все методы списка
объектов:

список. добавить ( x )

Добавить элемент в конец списка. Эквивалентно a [len (a):] = [x] .

список. расширить ( итерация )

Расширьте список, добавив все элементы из итерируемого объекта. Эквивалентно
a [len (a):] = итерация .

список. вставка ( i , x )

Вставьте элемент в заданное место. Первый аргумент — это индекс
элемент, перед которым нужно вставить, поэтому a.insert (0, x) вставляет перед
список, а а.insert (len (a), x) эквивалентно a.append (x) .

список. удалить ( x )

Удаляет из списка первый элемент, значение которого равно x . Это вызывает
ValueError , если такого элемента нет.

список. pop ([ i ])

Удалить элемент в данной позиции в списке и вернуть его.Если нет индекса
указано, a.pop () удаляет и возвращает последний элемент в списке. (The
квадратные скобки вокруг и в сигнатуре метода означают, что параметр
является необязательным, и вы не должны вводить квадратные скобки в этом месте. Вы
будет часто видеть это обозначение в Справочнике по библиотеке Python.)

список. прозрачный ()

Удалить все элементы из списка. Эквивалент del a [:] .

список. индекс ( x [, начало [, конец ]])

Вернуть отсчитываемый от нуля индекс в списке первого элемента, значение которого равно x .
Поднимает

.

Страница не найдена · GitHub Pages

Страница не найдена · GitHub Pages

Файл не найден

Сайт, настроенный по этому адресу, не
содержать запрошенный файл.

Если это ваш сайт, убедитесь, что регистр имени файла соответствует URL-адресу.
Для корневых URL (например, http://example.com/ ) вы должны предоставить
index.html файл.

Прочтите полную документацию
для получения дополнительной информации об использовании GitHub Pages .

.

массивов Python

Примечание: Python не имеет встроенной поддержки массивов,
но вместо них можно использовать списки Python.

Массивы

Примечание: На этой странице показано, как использовать СПИСКИ в качестве Массивов, однако для работы с массивами в Python вам придется импортировать
библиотека, такая как библиотека NumPy.

Массивы используются для хранения нескольких значений в одной переменной:

Пример

Создайте массив, содержащий названия автомобилей:

cars = [«Ford», «Volvo», «BMW»]

Попробуй сам »

Что такое массив?

Массив — это специальная переменная, которая может одновременно хранить более одного значения.

Если у вас есть список элементов (например, список названий автомобилей), сохранение
автомобили в одинарных переменных могут выглядеть так:

car1 = «Ford»
car2 = «Volvo»
car3 = «BMW»

Но что, если вы хотите пройтись по машинам и найти конкретную?
А если бы у вас было не 3 машины, а 300?

Решение — массив!

Массив может содержать множество значений под одним именем, и вы можете
получить доступ к значениям, указав номер индекса.

Доступ к элементам массива

Вы ссылаетесь на элемент массива, ссылаясь на номер индекса .

Длина массива

Используйте метод len () , чтобы вернуть длину
массив (количество элементов в массиве).

Примечание: Длина массива всегда на единицу больше, чем самый высокий индекс массива.

Элементы массива зацикливания

Вы можете использовать for в цикле для перебора всех элементов массива.

Добавление элементов массива

Для добавления элемента в массив можно использовать метод append () .

Удаление элементов массива

Вы можете использовать метод pop () для удаления элемента из массива.

Вы также можете использовать метод remove () для удаления элемента из массива.

Пример

Удалить элемент со значением «Volvo»:

cars.remove («Вольво»)

Попробуй сам »

Примечание: Метод remove () списка
удаляет только первое вхождение указанного значения.

Методы массива

Python имеет набор встроенных методов, которые вы можете использовать для списков / массивов.

Примечание: Python не имеет встроенной поддержки массивов,
но вместо них можно использовать списки Python.

.