Importul fișierelor non-plate de pe web

Felicitări! Tocmai ai încărcat un fișier plat de pe web într-un DataFrame, fără să-l salvezi mai întâi local, folosind funcția pd.read_csv() din pandas. Această funcție este extrem de utilă, deoarece are variante înrudite care îți permit să încarci tot felul de fișiere, nu doar pe cele plate. În acest exercițiu interactiv, vei folosi pd.read_excel() pentru a importa un fișier Excel.

URL-ul fișierului este

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

Sarcina ta este să folosești pd.read_excel() pentru a citi toate foile din fișier, să afișezi numele foilor și apoi să afișezi primele rânduri din prima foaie folosind numele ei, nu indexul.

Reține că rezultatul funcției pd.read_excel() este un dicționar Python în care cheile sunt numele foilor, iar valorile corespunzătoare sunt DataFrame-urile aferente.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul intermediar de date în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Atribuie URL-ul fișierului variabilei url.
Citește fișierul din url într-un dicționar xls folosind pd.read_excel(), ținând cont că, pentru a importa toate foile, trebuie să transmiți None argumentului sheet_name.
Afișează numele foilor din fișierul Excel; acestea vor fi cheile dicționarului xls.
Afișează primele rânduri din prima foaie folosind numele foii, nu indexul acesteia! Numele foii este '1700'

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul