Hier erfährst du, wie du Excel-Dateien in Python importierst, um sie dann dort analysieren zu können. Du willst Daten in Python analysieren. Doch dazu musst du erst mal an Daten kommen. Neben CSVs liegen Rohdaten auch oft als Excel-Dateien vor. Diese lassen sich fast genauso einfach wie CSV-Dateien in Python importieren (wie du das anstellst, habe ich übrigens im letzten Beitrag beschrieben). Was du für das Tutorial brauchst Wie im Tutrial für den CSV-Import brauchst kannst du auch hier entweder einfach nur mitlesen oder direkt selbst ausprobieren. Für letzteres brauchst du wieder drei Dinge. Python. Numpy Pandas Je nach Python-Distribution ( Anaconda ist sehr beliebt bei Data Scientists) sind Numpy und Pandas schon im Paket enthalten. Als Übungsdatei kannst du dir die unten stehende Exceldatei herunterladen. Pandas, einlesen mehrerer CSV-Dateien mit unterschiedlichen Spaltennamen - Das deutsche Python-Forum. Datei "" herunterladen Diese enthält 20 auf einer Online-Plattform zum Verkauf angebotene Autos mit ihren wichtigsten Eigenschaften. Package importieren Nachdem du die Datei heruntergeladen hast, kannst du Python starten und Pandas wie folgt importieren.
', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None) Parameter filepath_or_buffer Speicherort der zu importierenden csv -Datei delimiter Begrenzer zur Verwendung beim Parsen des Inhalts einer csv -Datei usecols Die Spaltennamen dürfen nur beim Bilden von DataFrame aus der Datei csv einbezogen werden. header welche Zeile/Zeilen als Spaltennamen der Kopfzeile verwendet werden sollen squeeze gibt Pandas-Reihen zurück, wenn die geparsten Daten nur eine Spalte enthalten. Pandas csv einlesen wikipedia. skiprows welche Zeile/Zeilen übersprungen werden sollen Zurück Dataframe gebildet aus CSV Datei mit beschrifteten Achsen. Beispiel-Codes: Pandas lesen CSV -Datei mit der Funktion ad_csv() import pandas as pd df = ad_csv("") print(df) Ausgabe: Country Item Type Sales Channel Order Priority 0 Tuvalu Baby Food Offline H 1 East Timor Meat Online L 2 Norway Baby Food Online L 3 Portugal Baby Food Online H 4 Honduras Snacks Online L 5 New Zealand Fruits Online H 6 Moldova Personal Care Online L Diese Methode lädt die CSV Datei in den DataFrame.
Hier gehen Sie so vor, dass Sie für jede Tabellenzeile ein eigenes Dictionary vorbereiten. Wichtig ist dabei, dass Sie die Kopfzeile der Tabelle (die ja die Spaltennamen enthält) vorher in einer Liste definieren und dem DictWriter-Objekt als Parameter übergeben. Pandas csv einlesen de. header = [ "ID", "Titel", "Autor", "Erscheinungsjahr", "verfügbar"] books_writer = csv. DictWriter ( csv_file, fieldnames = header) books_writer. writeheader () more_input = True while ( more_input == True): title = input ( "Geben Sie einen Titel ein: ") author = input ( "Geben Sie eine Autor*in ein: ") year = input ( "Geben Sie ein Erscheinungsjahr ein: ") available = input ( "Ist das Buch verfügbar? (ja|nein) ") more_input_answer = input ( "Möchten Sie weitere Titel eingeben? (j|n) ") new_book = { "ID": book_id, "Titel": title, "Autor": author, "Erscheinungsjahr": year, "verfügbar": available} if more_input_answer == "n": more_input = False Neben der von Python bereitgestellten csv-Bibliothek, die wir hier behandelt haben, gibt es noch weitere Möglichkeiten der Verarbeitung.
Bis jetzt habe ich verschiedene Möglichkeiten mit dem csv Modul und aktuell dem pandas Modul ausprobiert. Beide ohne Glück. BEARBEITEN (zwei Zeilen + die Kopfzeile meiner Datendatei hinzugefügt. Sorry, aber es ist extrem lang. )
In mich fließt deshalb viel Kaffee. Falls dir der Beitrag also geholfen hat, findest du vielleicht noch ein bisschen Kleingeld zwischen deinen Sofakissen und möchtest mir einen Kaffee spendieren. 🙂
Allgemeines ¶ Ein weiteres Format zur strukturierten Speicherung von Daten, mit dem Sie als Historiker:innen oft zu tun haben, ist CSV (Comma Separated Values). Es dient der textbasierten Speicherung von Tabellen. Sicher sind Sie mit Exceldateien vertraut. "xls" ist jedoch ein proprietäres Format – CSV-Daten sind wesentlich interoperabler. Wie folgendes Beispiel zeigt, sind CSVs so strukturiert, dass eine Tabellen zeile durch eine Zeile dargestellt wird. Tabellen spalten sind dagegen durch ein Trennzeichen getrennt. Pandas csv einlesen text. Darstellung als Tabelle ID Titel Autor Erscheinungsjahr 1 Der Prozess Franz Kafka 1935 2 Half of a Yellow Sun Chimanda Ngozi Adichie 2006 3 Network Effect Martha Wells 2020 Darstellung als CSV ID; Titel; Autor; Erscheinungsjahr 1; Der Prozess; Franz Kafka; 1935 2; Half of a Yellow Sun; Chimanda Ngozi Adichie; 2006 3; Network Effect; Martha Wells; 2020 (aus der Datei: example_data/) Als Trennzeichen werden meist Kommata verwendet, sehr oft aber auch Semikolons. Der Grund dafür liegt in der unterschiedlichen Notation von Kommazahlen im deutsch- und englischsprachigen Raum (Deutsch: 4, 2 / Englisch: 4.