Làm cách nào để xóa tệp excel từ trang web bằng python?
Sau khi chúng tôi đã thu thập dữ liệu từ bất kỳ trang web nào, điều quan trọng là phải lưu dữ liệu đó để chúng tôi có thể truy cập dữ liệu đó để sử dụng trong tương lai hoặc thực hiện một số phân tích hoặc làm sạch dữ liệu đó. Cạo dữ liệu và chỉ hiển thị trên màn hình không có ý nghĩa gì Show
Khi xử lý dữ liệu văn bản, chúng ta có thể lưu nó theo nhiều cách như trong tệp CSV, tệp Excel, tệp Văn bản, Bảng tính Google trong Cơ sở dữ liệu như MySQL, MongoDB, v.v. Đối với Hình ảnh, Video, Âm thanh và các loại phương tiện khác, chúng tôi có thể lưu nó trên hệ thống cục bộ hoặc trong cơ sở dữ liệu Lưu dữ liệu vào tệp CSV hoặc Excel là phương pháp phổ biến nhất và được sử dụng nhiều nhất đối với dữ liệu văn bản vì nó dễ thực hiện, có thể truy cập và chia sẻ dễ dàng. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem cách lưu dữ liệu văn bản vào tệp CSV và Excel Đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ truy cập https. // vi. wikipedia. org/wiki/List_of_large_recorded_music_markets và cạo dữ liệu dạng bảng để lưu dữ liệu đó trước vào tệp CSV sau đó vào Excel. Trang Wikipedia này chứa các danh sách Thị trường âm nhạc được ghi nhận lớn nhất từ 2004 đến 2017. Chúng tôi sẽ cạo dữ liệu cho năm 2017 Có hai cách để lưu dữ liệu vào CSV và Excel1. Sử dụng mô-đun CSV 2. Sử dụng Pandas Dataframe Cá nhân tôi thích sử dụng khung dữ liệu gấu trúc hơn vì nó dễ sử dụng hơn nhiều và chúng tôi có thể trực quan hóa và làm sạch dữ liệu ngay lập tức bằng cách sử dụng nó. Tuy nhiên, chúng ta sẽ học cả hai phương pháp trong hướng dẫn này Trước tiên, hãy truy cập trang web và kiểm tra dữ liệu chúng tôi muốn cạo Để lấy dữ liệu trong bảng Dữ liệu IFPI 2017, là dữ liệu dạng bảng Chúng ta có thể thấy tên của các cột nằm dưới thẻ quảng cáo và phần còn lại của dữ liệu nằm dưới thẻ tbody. Vì vậy, sử dụng hai thẻ này và vòng lặp, chúng tôi có thể loại bỏ dữ liệu Dưới đây là mã chi tiết để cạo và lưu trữ dữ liệu vào tệp CSV và Excel. Chi tiết xem video Các tổ chức và doanh nghiệp lớn thường lưu trữ dữ liệu trong bảng tính và yêu cầu giao diện để nhập dữ liệu này vào ứng dụng web của họ. Ý tưởng chung là tải tệp lên, đọc nội dung của tệp và lưu trữ tệp trong tệp hoặc cơ sở dữ liệu mà ứng dụng web sử dụng. Các tổ chức cũng có thể cần xuất dữ liệu từ một ứng dụng web. Ví dụ: họ có thể cần xuất điểm của tất cả học sinh trong một lớp. Một lần nữa, bảng tính là phương tiện ưa thích Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ thảo luận về các cách khác nhau để xử lý các tệp này và phân tích chúng để lấy thông tin cần thiết bằng Python Sơ lược về bảng tính nhanhTrước khi phân tích cú pháp bảng tính, bạn phải hiểu cách chúng được cấu trúc. Tệp bảng tính là một tập hợp các trang tính và mỗi trang tính là một tập hợp các ô dữ liệu được đặt trong một lưới, tương tự như một bảng. Trong một trang tính, một ô dữ liệu được xác định bởi hai giá trị. số hàng và cột của nó Chẳng hạn, trong ảnh chụp màn hình ở trên, bảng tính chỉ chứa một trang tính, “Trang tính 1”. Ô “2A” tương ứng với hàng thứ hai và cột đầu tiên. Giá trị của ô 2A là 1 Mặc dù các chương trình có GUI gán các chữ cái cho tên của các cột, khi chúng tôi phân tích dữ liệu, chúng tôi sẽ bắt đầu đánh số hàng và cột từ 0. Nghĩa là, ô 2A sẽ tương ứng với (1, 0), 4B tương ứng với (1,3), 3C tương ứng với (2, 2), v.v. Thiết lập môi trường PythonChúng tôi sẽ sử dụng Python 3 để đọc và viết bảng tính. Để đọc và ghi các tệp XLSX, bạn cần cài đặt mô-đun Pandas. Bạn có thể làm như vậy thông qua một trong các trình cài đặt Python. 8 hoặc 9. Pandas sử dụng mô-đun 0 để đọc bảng tính mới (. xlsx) và mô-đun 1 để đọc các bảng tính kế thừa (. tệp xls). Cả hai 0 và 1 này đều được cài đặt dưới dạng phần phụ thuộc khi bạn cài đặt Pandas
Để đọc và ghi các tệp CSV, bạn cần có mô-đun 4 được cài đặt sẵn với Python. Bạn cũng có thể đọc các tệp CSV thông qua PandasĐọc bảng tínhNếu bạn có một tệp và bạn muốn phân tích cú pháp dữ liệu trong đó, bạn cần thực hiện các thao tác sau theo thứ tự này
Mở tệp bảng tínhTrước tiên hãy mở một tệp bằng Python. Để theo dõi, bạn có thể sử dụng bảng tính mẫu sau đây, với sự hỗ trợ của Learning Container
Phân khúc Quốc gia Sản phẩm Dải chiết khấu Đơn vị bán Giá sản xuất Giá bán Tổng doanh thu Giảm giá Bán hàng Giá vốn hàng bán Lợi nhuận Ngày Số tháng Tên tháng Năm 0Chính phủ CanadaCarreteraKhông có1618. 532032370. 00. 032370. 016185. 016185. 02014-01-011Tháng một năm 20141Chính phủĐứcCarreteraNone1321. 032026420. 00. 026420. 013210. 013210. 02014-01-011Jan20142MidmarketPhápCarreteraNone2178. 031532670. 00. 032670. 021780. 010890. 02014-06-016June20143MidmarketĐứcCarreteraNone888. 031513320. 00. 013320. 08880. 04440. 02014-06-016June20144MidmarketMexicoCarreteraNone2470. 031537050. 00. 037050. 024700. 012350. 02014-06-016Jun2014 Pandas đọc bảng tính dưới dạng bảng và lưu trữ dưới dạng khung dữ liệu Pandas Nếu tệp của bạn có các ký tự không phải ASCII, bạn nên mở tệp ở định dạng unicode như sau
Nếu bảng tính của bạn rất lớn, bạn có thể thêm một đối số 6, đối số này chỉ tải một số cột nhất định vào khung dữ liệu. Chẳng hạn, đối số sau sẽ chỉ đọc năm cột đầu tiên 2Phân khúcQuốc giaSản phẩmDải chiết khấuĐơn vị bán0Chính phủCanadaCarreteraNone1618. 51Chính phủĐứcCarreteraNone1321. 02MidmarketPhápCarreteraNone2178. 03MidmarketĐứcCarreteraNone888. 04Trung cấpMexicoCarreteraNone2470. 0 Ngoài ra, bạn có thể sử dụng các đối số 7 và 8 để chỉ đọc một số hàng nhất định hoặc bỏ qua một số hàng nhất định ở đầu, tương ứngMở một trang tính cụ thểBạn có thể chọn một trang tính nhất định từ bảng tính của mình bằng cách sử dụng đối số 9. Theo mặc định, hàm read_excel() phân tích trang tính đầu tiên trong tệp. Bạn có thể cung cấp tên của trang tính dưới dạng chuỗi hoặc chỉ mục của trang tính (bắt đầu từ 0) 6 7Bạn cũng có thể chọn một số trang tính sẽ được lưu trữ dưới dạng chính tả của các khung dữ liệu Pandas bằng cách chuyển một danh sách đối số 9 9Lấy dữ liệu từ các ôKhi bạn đã chọn trang tính vào khung dữ liệu, bạn có thể trích xuất giá trị của một ô dữ liệu cụ thể bằng cách truy vấn vào khung dữ liệu Pandas 0Các. Phương thức iloc() giúp bạn tìm kiếm một giá trị dựa trên vị trí chỉ mục. Trong đoạn mã trên, 21 tìm kiếm giá trị tại vị trí chỉ mục thứ 0. Tương tự, bạn có thể tìm kiếm một giá trị bằng cách sử dụng nhãn thông qua. phương thức loc(). Chẳng hạn, nếu bạn chuyển đối số 22 cho phương thức 23, nó sẽ tìm kiếm nhãn 22 trong chỉ mục 5Bạn có thể truy vấn tập dữ liệu của mình sau khi tập dữ liệu được tải vào khung dữ liệu với các hàm sẵn có trong Pandas. Đây là một bài viết về khám phá các giá trị của khung dữ liệu Pandas của bạn Tạo bảng tínhQuy trình tạo trang tính tương tự như phần trước
Tạo một tệp mớiĐể tạo một tệp mới, trước tiên chúng ta cần một khung dữ liệu. Hãy tạo lại trang demo từ đầu bài viết 7Sau đó, bạn có thể tạo một tệp bảng tính mới bằng cách gọi hàm to_excel() trên khung dữ liệu, chỉ định tên của tệp mà nó sẽ lưu dưới dạng 0Bạn cũng có thể mở cùng một tệp bằng chức năng 26Thêm trang tínhBạn có thể lưu khung dữ liệu của mình dưới dạng một trang tính nhất định trong sổ làm việc bằng cách sử dụng đối số 9. Giá trị mặc định của đối số này là 28 1Nhiều tùy chọn hơn trong khi lưu bảng tính của bạnBạn có thể sử dụng lớp để có thêm tùy chọn trong khi lưu vào bảng tính của mình. Nếu bạn muốn lưu nhiều khung dữ liệu vào cùng một tệp, bạn có thể sử dụng cú pháp sau 2Để nối thêm khung dữ liệu vào bảng tính hiện có, hãy sử dụng đối số 29. Lưu ý rằng chế độ chắp thêm chỉ được hỗ trợ khi bạn chỉ định công cụ là 0 3Ngoài ra, hãy sử dụng 61 và 62 để đặt giá trị cho giá trị ngày và giờ 4Di sản đọc (. xls) Bảng tínhBạn có thể đọc các bảng tính kế thừa với tiện ích mở rộng 63 bằng cú pháp tương tự trong Pandas 5Trong khi bạn sử dụng cùng chức năng 26, Pandas sử dụng công cụ 1 để đọc nó. Bạn có thể đọc và viết các bảng tính kế thừa bằng cách sử dụng cùng một cú pháp mà chúng ta đã thảo luận trước đó trong hướng dẫn nàyTóm tắt nhanh các tệp CSVCSV là viết tắt của “các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy” (hoặc đôi khi được phân tách bằng ký tự nếu dấu phân cách được sử dụng là một ký tự nào đó không phải là dấu phẩy) và tên này khá dễ hiểu. Một tệp CSV điển hình trông giống như sau 6Bạn có thể chuyển đổi bảng tính thành tệp CSV để dễ dàng phân tích cú pháp. Các tệp CSV có thể được phân tích cú pháp dễ dàng bằng cách sử dụng mô-đun 4 trong Python, ngoài Pandas 7Phần kết luậnNhư tôi đã đề cập trước đó, việc tạo và phân tích bảng tính là không thể tránh khỏi khi bạn làm việc với các ứng dụng web lớn. Do đó, việc làm quen với các thư viện phân tích cú pháp chỉ có thể giúp ích cho bạn khi có nhu cầu. Bạn sử dụng ngôn ngữ kịch bản nào để xử lý bảng tính? Chia sẻ bài viết nàyShaumik Daityari Shaumik là một nhà phân tích dữ liệu vào ban ngày và là một người đam mê truyện tranh vào ban đêm (hoặc có thể, anh ấy là Người Dơi?) Shaumik đã viết hướng dẫn và tạo các chương trình truyền hình trong hơn năm năm. Khi không làm việc, anh ấy bận tự động hóa các công việc hàng ngày thông qua các kịch bản được viết tỉ mỉ Tôi có thể trích xuất dữ liệu từ trang web sang excel không?Chọn Dữ liệu > Nhận & Chuyển đổi > Từ Web. Nhấn CTRL+V để dán URL vào hộp văn bản rồi chọn OK. Trong ngăn Điều hướng, bên dưới Tùy chọn hiển thị, hãy chọn bảng Kết quả .
Python có thể cạo dữ liệu từ trang web không?Một gói hữu ích để quét web mà bạn có thể tìm thấy trong thư viện chuẩn của Python là urllib , chứa các công cụ để làm việc với URL. Đặc biệt, urllib. mô-đun yêu cầu chứa một hàm gọi là urlopen() mà bạn có thể sử dụng để mở một URL trong một chương trình.
Làm cách nào để nhập dữ liệu được trích xuất từ Excel vào trang web bằng Python?1. Có các thư viện để tương tác với các trang tính excel (một tìm kiếm đơn giản trên google sẽ tiết lộ điều đó) 2. . Mở tệp, mở trình duyệt và những thứ khởi tạo khác mà bạn cần làm Đọc các giá trị từ tài liệu excel Gửi giá trị tới trình duyệt Lặp lại bước 2 & 3 mãi mãi |