कई Excel वर्कशीट्स से डेटा लोड और कंबाइन करने की प्रक्रिया ऑटोमेट करें

अब आप listings.xlsx Excel फ़ाइल में सभी तीन एक्सचेंजों की लिस्टिंग जानकारी को for लूप लागू करके ऑटोमेटिक रूप से इम्पोर्ट करने के लिए तैयार हैं. आप यह करेंगे:

pd.ExcelFile() ऑब्जेक्ट के sheet_names एट्रिब्यूट से शीट के नाम प्राप्त करें.
एक खाली लिस्ट बनाइए.
ऐसा for लूप लिखिए जो इन शीट नामों पर इटरेट करे, Excel फ़ाइल में उसी शीट नाम से डेटा पढ़कर एक वैरिएबल में रखे. चाहें तो एक रेफरेंस कॉलम जोड़ें. हर इटरेशन में इस वैरिएबल की सामग्री को लिस्ट में अपेंड करें.
लिस्ट में मौजूद DataFrames को कंकेटनेट करें.

हमेशा की तरह, अगर ज़रूरत पड़े तो इस अध्याय के पिछले अभ्यासों या pandas डॉक्यूमेंटेशन को देखें. pandas पहले से pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

फ़ाइल listings.xlsx का उपयोग करके pd.ExcelFile() ऑब्जेक्ट बनाएँ और वैरिएबल xls को असाइन करें.
xls के .sheet_names एट्रिब्यूट से शीट के नाम निकालें और exchanges को असाइन करें.
एक खाली लिस्ट बनाएँ और वैरिएबल listings को असाइन करें.
exchange को इटरेटर वैरिएबल बनाकर for लूप से exchanges पर इटरेट करें. हर इटरेशन में:
- मिसिंग वैल्यूज़ को संभालने के लिए xls को डेटा सोर्स, exchange को sheet_name आर्ग्युमेंट, और 'n/a' को na_values देकर pd.read_excel() चलाएँ. परिणाम को listing में असाइन करें.
- listing में 'Exchange' नाम का नया कॉलम बनाएँ और इसका मान exchange (इटरेटर वैरिएबल) रखें.
- तैयार listing DataFrame को listings में अपेंड करें.
pd.concat() का उपयोग करके listings की सामग्री को कंकेटनेट करें और listing_data में असाइन करें.
.info() चलाकर listing_data की सामग्री जाँचें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create the pd.ExcelFile() object
xls = ____

# Extract the sheet names from xls
exchanges = ____.____

# Create an empty list: listings


# Import the data
for exchange in exchanges:
    listing = pd.____(____, sheet_name=____, na_values='n/a')
    listing['Exchange'] = ____
    listings.____(____)

# Concatenate the listings: listing_data
listing_data = pd.____(____)

# Inspect the results
listing_data.info()

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