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Importer des fichiers non plats depuis le web

Bravo ! Vous venez de charger un fichier plat depuis le web dans un DataFrame sans l’enregistrer localement au préalable, en utilisant la fonction pandas pd.read_csv(). Cette fonction est très pratique, car elle a des proches cousines qui permettent de charger toutes sortes de fichiers, pas seulement des 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 objectif est d’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, et non son index.

Notez que la sortie de pd.read_excel() est un dictionnaire Python dont les clés sont les noms des feuilles et les valeurs correspondantes sont des DataFrames.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Importation intermédiaire de données en Python</cours>
Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Assignez l’URL du fichier à la variable url.
  • Lisez le fichier de url dans un dictionnaire xls à l’aide de pd.read_excel() en rappelant que, pour importer toutes les feuilles, vous devez passer None à l’argument sheet_name.
  • Affichez les noms des feuilles du classeur 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