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Importieren von nicht-flachen Dateien aus dem Web

Herzlichen Glückwunsch! Du hast gerade eine flache Datei aus dem Internet in einen DataFrame geladen, ohne sie vorher mit der Funktion pandas lokal zu speichern pd.read_csv(). Diese Funktion ist super cool, denn sie hat enge Verwandte, mit denen du alle Arten von Dateien laden kannst, nicht nur flache. In dieser interaktiven Übung verwendest du pd.read_excel(), um eine Excel-Tabelle zu importieren.

Die URL der Tabellenkalkulation lautet

'https://assets.datacamp.com/course/importing_data_into_r/latitude.xls'

Deine Aufgabe ist es, mit pd.read_excel() alle Blätter einzulesen, die Blattnamen auszudrucken und dann den Kopf des ersten Blattes mit seinem Namen und nicht mit seinem Index zu drucken.

Beachte, dass die Ausgabe von pd.read_excel() ein Python-Wörterbuch mit Blattnamen als Schlüssel und entsprechenden DataFrames als entsprechende Werte ist.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Daten in Python importieren für fortgeschrittene Anfänger

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Weisen Sie die URL der Datei der Variablen url zu.
  • Lies die Datei in url in ein Wörterbuch xls mit Hilfe von pd.read_excel() und erinnere dich daran, dass du None an das Argument sheet_name übergeben musst, um alle Blätter zu importieren.
  • Drucke die Namen der Blätter in der Excel-Tabelle aus; diese werden die Schlüssel des Wörterbuchs xls sein.
  • Drucke den Kopf des ersten Blattes mit dem Blattnamen, nicht mit dem Index des Blattes! Der Name des Blattes ist '1700'

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

# Import package
import pandas as pd

# Assign url of file: url


# Read in all sheets of Excel file: xls


# Print the sheetnames to the shell


# Print the head of the first sheet (using its name, NOT its index)
Bearbeiten und Ausführen von Code