Імпорт не плоских файлів з інтернету
Вітаємо! Ви щойно завантажили плоский файл з інтернету у DataFrame, не зберігаючи його локально, за допомогою функції pandas pd.read_csv(). Ця функція дуже зручна, адже має близьких «родичів», які дають змогу завантажувати файли різних типів, не лише плоскі. У цій інтерактивній вправі ви використаєте pd.read_excel() для імпорту електронної таблиці Excel.
URL таблиці:
'https://assets.datacamp.com/course/importing_data_into_r/latitude.xls'
Ваше завдання — скористатися pd.read_excel(), щоб прочитати всі її аркуші, вивести назви аркушів, а потім надрукувати шапку першого аркуша, використовуючи його назву, а не індекс.
Зверніть увагу, що результат pd.read_excel() — це словник Python, де назвами ключів є назви аркушів, а значеннями — відповідні DataFrame.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень імпортування даних у Python
Інструкції до вправи
- Присвойте URL файлу змінній
url. - Прочитайте файл за адресою
urlу словникxlsза допомогоюpd.read_excel(), пам'ятаючи, що щоб імпортувати всі аркуші, потрібно передатиNoneаргументуsheet_name. - Виведіть назви аркушів у електронній таблиці Excel; це будуть ключі словника
xls. - Виведіть шапку першого аркуша, використовуючи назву аркуша, а не його індекс! Назва аркуша —
'1700'
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)