Încarcă datele de listare din două foi de calcul

Procesul de import este la fel de intuitiv când folosești atributul sheet_names al unui obiect pd.ExcelFile().

Dacă transmiți o listă ca argument sheet_name al funcției pd.read_excel() — fie că atribui lista la o variabilă care conține atributul sheet_names al unui obiect pd.ExcelFile(), fie că o scrii direct — se construiește un dicționar. În acest dicționar, cheile sunt numele foilor de calcul, iar valorile sunt DataFrame-urile cu datele din foaia corespunzătoare. Poți extrage valorile dintr-un dicționar furnizând o cheie specifică între paranteze drepte.

În acest exercițiu, vei prelua lista burselor de valori din listings.xlsx, apoi vei folosi această listă pentru a citi datele celor trei burse într-un dicționar. pandas a fost importat ca pd.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează un obiect pd.ExcelFile() folosind fișierul 'listings.xlsx' și atribuie-l variabilei xls.
Salvează atributul sheet_names al obiectului xls ca exchanges.
Folosind exchanges pentru a specifica numele foilor și n/a pentru a indica valorile lipsă în pd.read_excel(), citește datele din toate foile din xls și atribuie rezultatul unui dicționar listings.
Inspectează doar datele 'nasdaq' din noul dicționar folosind .info().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create pd.ExcelFile() object
xls = ____('listings.xlsx')

# Extract sheet names and store in exchanges
exchanges = xls.____

# Create listings dictionary with all sheet data
listings = pd.____(xls, ____=____, ____='n/a')

# Inspect NASDAQ listings
listings[____].info()

Editează și rulează codul