Чтение файла Excel в формате XLSB с помощью библиотеки Pandas

iconНа чтение6 мин
iconОпубликовано
iconОбновлено

Pandas является одной из самых популярных библиотек для работы с данными в Python. Она предоставляет удобные и мощные инструменты для анализа, манипуляции и визуализации данных. Одним из распространенных форматов файлов, с которыми приходится работать, является Excel. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью Pandas можно загрузить и анализировать данные из файла Excel XLSB.

XLSB (Binary Excel) является бинарным форматом файлов Excel, который имеет некоторые преимущества перед другими форматами, такими как XLSX или CSV. Файлы XLSB обычно меньше по размеру и быстрее загружаются, поскольку они хранят данные в бинарном формате.

Для чтения файла XLSB в Pandas мы будем использовать функцию read_excel(). Для начала нам потребуется установить необходимую библиотеку, которая позволит Pandas работать с файлами XLSB. Для этого нужно выполнить команду

pip install pyxlsb

. После этого мы сможем использовать read_excel() для загрузки данных из файла XLSB.

Как использовать Pandas для чтения файлов Excel XLSB

Формат XLSB (Binary Excel) является очень эффективным форматом для хранения данных в файле Excel. Файлы XLSB обычно имеют более компактный размер по сравнению с форматом XLSX, что делает их полезными при работе с большим объемом данных. К сожалению, Pandas не может прочитать файлы XLSB напрямую, но мы можем использовать дополнительные библиотеки для этого.

Одна из таких библиотек — pyxlsb. Она предоставляет возможность чтения файлов XLSB с помощью Pandas. Прежде чем начать, убедитесь, что у вас установлена библиотека pyxlsb. Вы можете установить ее с помощью pip:

  • pip install pyxlsb

После установки pyxlsb мы можем использовать его для чтения файла XLSB в Pandas DataFrame. Вот простой пример кода:

import pandas as pdimport pyxlsbdef read_xlsb(filename):with pyxlsb.open_workbook(filename) as wb:with wb.get_sheet(1) as sheet:data = []for row in sheet.rows():data.append([item.v for item in row])return pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])filename = 'example.xlsb'df = read_xlsb(filename)

В этом примере мы определяем функцию read_xlsb, которая принимает имя файла в качестве параметра. Мы открываем файл XLSB с помощью pyxlsb.open_workbook, затем получаем первый лист с данными (wb.get_sheet(1)) и читаем его в список данных. Затем мы создаем Pandas DataFrame из этого списка данных, пропуская первую строку (заголовки столбцов).

После выполнения этого кода переменная df будет содержать данные из файла XLSB в виде Pandas DataFrame. Теперь вы можете использовать Pandas для выполнения различных операций над данными, таких как фильтрация, агрегирование, визуализация и т. д.

Таким образом, с помощью библиотеки pyxlsb мы можем использовать Pandas для чтения файлов Excel XLSB. Это отличное решение для работы с большими объемами данных в формате XLSB.

Установка и импорт необходимых библиотек

Для чтения файла Excel XLSB с помощью Pandas, необходимо установить и импортировать следующие библиотеки:

  1. Библиотека Pandas. Установка: !pip install pandas. Импорт: import pandas as pd.
  2. Библиотека xlrd. Установка: !pip install xlrd. Импорт: не требуется, так как Pandas автоматически использует xlrd для чтения файлов Excel.

После установки и импорта этих библиотек, вы будете готовы приступить к чтению файла Excel XLSB с помощью Pandas.

Загрузка файла Excel XLSB с помощью Pandas

Библиотека Pandas предоставляет простой и эффективный способ для работы с данными из файлов Excel. Однако, когда речь идет о файлах Excel с расширением XLSB, возникают некоторые сложности. В данной статье мы рассмотрим, как можно загрузить файл Excel XLSB с помощью Pandas.

Для начала потребуется установить необходимую библиотеку. Откройте терминал или командную строку и выполните следующую команду:

pip install pandas

После установки библиотеки Pandas можно приступить к чтению файла Excel XLSB. Для этого используется функция read_excel(). Однако, по умолчанию она не поддерживает файлы XLSB.

Для чтения XLSB файлов существуют несколько способов. Например, можно воспользоваться дополнительной библиотекой pyxlsb, которая расширяет функциональность Pandas и позволяет работать с файлами XLSB:

pip install pyxlsb

После установки библиотеки pyxlsb можно использовать ее вместе с Pandas для загрузки файла XLSB. Ниже приведен пример кода, демонстрирующий этот процесс:

import pandas as pdfrom pyxlsb import open_workbook# Путь к файлу XLSBfile_path = "путь_к_файлу.xlsb"# Открываем файл XLSB с помощью pyxlsbxlsb_file = open_workbook(file_path)# Получаем список имен листов в файлеsheet_names = xlsb_file.sheets# Загружаем лист данных в Pandas DataFramedf = pd.read_excel(xlsb_file, sheet_name=sheet_names[0])# Вывод данныхprint(df)

Указываем путь к файлу XLSB, открываем его с помощью функции open_workbook() из библиотеки pyxlsb. Затем получаем список имен листов в файле и загружаем первый лист данных в Pandas DataFrame с помощью функции read_excel().

После загрузки данных можно осуществлять необходимые манипуляции с ними, такие как фильтрация, сортировка, агрегация и другие операции, поддерживаемые Pandas.

Таким образом, используя библиотеку pyxlsb, можно легко загрузить файл Excel XLSB с помощью Pandas и продолжить работу с данными в удобном формате.

Использование полученных данных

После загрузки данных из файла Excel XLSB с помощью библиотеки Pandas, мы можем использовать их для анализа, визуализации и получения необходимой информации.

Прежде всего, давайте посмотрим на структуру данных, используя метод head():

import pandas as pddf = pd.read_excel('file.xlsb', engine='pyxlsb')print(df.head())

Этот код выведет первые 5 строк данных из файла, что поможет нам понять, какие столбцы доступны и какая информация представлена в каждом из них.

Мы также можем получить информацию о типах данных в каждом столбце с помощью метода info():

print(df.info())

Этот метод выведет подробную информацию о данных, включая количество непустых значений и типы данных в каждом столбце.

Далее, мы можем выполнять различные операции с данными, например, группировать и агрегировать данные, создавать новые столбцы, фильтровать данные и многое другое.

Например, чтобы найти сумму значений в столбце ‘Сумма’, можно использовать метод sum():

total_sum = df['Сумма'].sum()print('Общая сумма:', total_sum)

Чтобы отфильтровать данные по определенным условиям, мы можем использовать метод query(). Например, чтобы выбрать только строки с суммой больше 1000:

filtered_df = df.query('Сумма > 1000')print(filtered_df)

Полученные данные также можно визуализировать с помощью библиотеки Matplotlib или других библиотек визуализации данных.

Например, чтобы построить гистограмму значений в столбце ‘Сумма’, можно использовать метод hist():

import matplotlib.pyplot as pltdf['Сумма'].hist()plt.title('Гистограмма сумм')plt.xlabel('Сумма')plt.ylabel('Частота')plt.show()

Это позволяет наглядно представить распределение значений в столбце.

Таким образом, после загрузки данных из файла Excel XLSB с помощью Pandas, мы можем выполнять различные операции с данными, делать анализ и визуализацию, чтобы получить необходимую информацию для наших задач и исследований.

Добавить комментарий

Вам также может понравиться