Importera icke-platta filer från webben

Bra jobbat! Du har precis läst in en platt fil från webben direkt till en DataFrame – utan att först spara den lokalt – med hjälp av pandas-funktionen pd.read_csv(). Den här funktionen är väldigt användbar, eftersom den har nära besläktade funktioner som låter dig läsa in alla typer av filer, inte bara platta. I den här övningen använder du pd.read_excel() för att importera ett Excel-kalkylblad.

URL:en till kalkylbladet är

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

Din uppgift är att använda pd.read_excel() för att läsa in alla blad, skriva ut bladnamnen och sedan skriva ut de första raderna i det första bladet med dess namn, inte dess index.

Observera att pd.read_excel() returnerar en Python-ordbok där bladnamnen är nycklar och motsvarande DataFrames är värden.

Den här övningen är en del av kursen

Importera data i Python – fortsättningskurs

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Tilldela filens URL till variabeln url.
Läs in filen från url till en ordbok xls med pd.read_excel(). Kom ihåg att du behöver skicka None till argumentet sheet_name för att importera alla blad.
Skriv ut namnen på bladen i Excel-kalkylbladet – dessa är nycklarna i ordboken xls.
Skriv ut de första raderna i det första bladet med bladnamnet, inte bladets index! Bladnamnet är '1700'

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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)

Redigera och kör kod