Импорт нетабличных файлов из интернета

Отлично! Вы только что загрузили плоский файл из интернета прямо в DataFrame, не сохраняя его локально, — с помощью функции pd.read_csv() из библиотеки pandas. Эта функция удобна ещё и тем, что у неё есть «родственники», позволяющие загружать файлы самых разных форматов, а не только плоские. В этом упражнении вы воспользуетесь функцией pd.read_excel(), чтобы импортировать таблицу Excel.

URL таблицы:

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

Ваша задача — с помощью pd.read_excel() загрузить все листы файла, вывести их названия, а затем вывести первые строки первого листа по его названию, а не по индексу.

Обратите внимание: результатом работы pd.read_excel() является словарь Python, где ключами служат названия листов, а значениями — соответствующие DataFrame.

Это упражнение является частью курса

Импорт данных в Python: средний уровень

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Присвойте URL файла переменной url.
Прочитайте файл по адресу url в словарь xls с помощью pd.read_excel(). Чтобы импортировать все листы, передайте значение None аргументу sheet_name.
Выведите названия листов электронной таблицы Excel — они являются ключами словаря xls.
Выведите первые строки первого листа по названию листа, а не по его индексу! Название листа — '1700'.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)

Редактировать и запускать код