Importowanie plików niezłożonych z internetu

Świetnie! Udało ci się wczytać plik płaski z internetu bezpośrednio do DataFrame — bez wcześniejszego zapisywania go lokalnie — używając funkcji pd.read_csv() z biblioteki pandas. To naprawdę przydatna funkcja, bo ma bliskie odpowiedniki pozwalające wczytywać różne typy plików, nie tylko płaskie. W tym ćwiczeniu użyjesz pd.read_excel(), aby zaimportować arkusz kalkulacyjny Excel.

URL arkusza to:

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

Twoim zadaniem jest użycie pd.read_excel() do wczytania wszystkich arkuszy, wyświetlenie ich nazw, a następnie wyświetlenie początku pierwszego arkusza przy użyciu jego nazwy, a nie indeksu.

Zwróć uwagę, że wynikiem działania pd.read_excel() jest słownik Pythona, w którym kluczami są nazwy arkuszy, a wartościami — odpowiadające im obiekty DataFrame.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Importowanie danych w Pythonie – poziom średniozaawansowany

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Przypisz adres URL pliku do zmiennej url.
Wczytaj plik wskazany przez url do słownika xls za pomocą pd.read_excel() — pamiętaj, że aby zaimportować wszystkie arkusze, należy przekazać wartość None do argumentu sheet_name.
Wyświetl nazwy arkuszy w pliku Excel; będą to klucze słownika xls.
Wyświetl początek pierwszego arkusza używając jego nazwy, a nie indeksu! Nazwa arkusza to '1700'.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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)

Edytuj i uruchom kod