Importer des fichiers non plats à partir du Web

Félicitations! Vous venez de charger un fichier plat du Web dans un DataFrame sans l'enregistrer localement au préalable, grâce à la fonction pd.read_csv() de pandas. Cette fonction est super pratique, car elle a des proches cousines qui vous permettent de charger toutes sortes de fichiers, pas seulement les fichiers plats. Dans cet exercice interactif, vous allez utiliser pd.read_excel() pour importer une feuille de calcul Excel.

L'URL de la feuille de calcul est

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

Votre tâche consiste à utiliser pd.read_excel() pour lire toutes ses feuilles, afficher les noms des feuilles, puis afficher l'en-tête de la première feuille en utilisant son nom, pas son index.

Notez que le résultat de pd.read_excel() est un dictionnaire Python dont les clés sont les noms des feuilles et les valeurs correspondantes sont des DataFrame correspondants.

Cette activité fait partie du cours

Importation intermédiaire de données en Python

Voir le cours

Instructions de l’exercice

Attribuez l'URL du fichier à la variable url.
Lisez le fichier pointé par url dans un dictionnaire xls à l'aide de pd.read_excel() en vous rappelant que, pour importer toutes les feuilles, vous devez passer None à l'argument sheet_name.
Affichez les noms des feuilles dans la feuille de calcul Excel; ce seront les clés du dictionnaire xls.
Affichez l'en-tête de la première feuille en utilisant le nom de la feuille, pas son index! Le nom de la feuille est '1700'

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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)

Modifier et exécuter le code