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 grâce à la fonction pandas pd.read_csv(). Cette fonction est très pratique, car elle a des proches parentes qui vous 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 rôle 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, pas 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 les DataFrames correspondants.

Cet exercice fait partie du cours

Importation intermédiaire de données en Python

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Instructions

Affectez l’URL du fichier à la variable url.
Lisez le fichier pointé par url dans un dictionnaire xls avec 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 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 cet exemple de code.

# 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