Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and
Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and

Wykorzystywanie Pythona i przekraczanie oczekiwań w dziedzinie informatyki

Prawdopodobnie na pewno zdasz sobie sprawę, że Exceed expectations jest aplikacją arkusza kalkulacyjnego stworzonego przez Microsoft. Możesz wykorzystać to skutecznie otwarte urządzenie do uporządkowania, zbadania i przechowywania informacji w tabelach. Co więcej, produkt ten jest zazwyczaj używany w szerokim zakresie zastosowań na całym świecie.

Co więcej, w każdym przypadku odnosi się to do informatyki.

Prędzej czy później będziesz musiał zarządzać tymi arkuszami kalkulacyjnymi, ale generalnie nie będziesz też musiał dalej w nich pracować. To jest powód, dla którego inżynierowie Pythona zastosowali podejście do przeglądania, komponowania i kontrolowania tych zapisów, a ponadto wielu różnych rodzajów dokumentów.

Niniejsze ćwiczenie instruktażowe dostarczy Ci kilku bitów wiedzy na temat tego jak możesz funkcjonować z Exceed expectations i Pythonem. Przedstawi on schemat pakietów, które można wykorzystać do układania i komponowania tych arkuszy kalkulacyjnych do dokumentów z pomocą Pythona. Dowiesz się, jak funkcjonować z pakietami, na przykład pandami, openpyxl, xlrd, xlutils i pyexcel.

Informacja jako etap początkowy

W momencie, gdy rozpoczynasz przedsięwzięcie z zakresu informatyki, będziesz regularnie pracować z informacjami, które zgromadziłeś być może od podstaw, ale prawdopodobnie ogólnie ze zbiorów danych, które pobierasz z różnych miejsc, na przykład, Kaggle, Quandl, i tak dalej.

Niezależnie od tego, jak to może być, jako ogólna zasada, będziesz dodatkowo odkrywać informacje na Google lub na magazynach, które są wspólne dla różnych klientów. Informacje te mogą być w dokumencie Exceed oczekiwania lub zaoszczędzone do rekordu z rozszerzeniem .csv, … Potencjalne wyniki mogą wydawać się niezgłębione tu i tam. Niezależnie od tego, w którym momencie posiadasz informacje, Twoim pierwszym krokiem powinno być upewnienie się, że pracujesz z subiektywnymi informacjami.

W związku z tym, że arkusz kalkulacyjny jest subiektywny, powinieneś nie tylko sprawdzić, czy te informacje są w stanie odpowiedzieć na pytanie egzaminacyjne, które masz jako główny priorytet, ale także czy nie masz jeszcze szansy, że możesz się zwierzyć z informacji zawartych w arkuszu kalkulacyjnym.

Sprawdź, jaki jest charakter Twojego arkusza kalkulacyjnego

Aby sprawdzić ogólny charakter Twojego arkusza kalkulacyjnego, możesz przejść do załączonego programu:

Czy arkusz kalkulacyjny mówi do informacji statycznych?

Czy twój arkusz kalkulacyjny łączy w sobie informacje, liczbę i szczegóły?

Czy informacje w twoim arkuszu kalkulacyjnym są kompletne i wiarygodne?

Czy twój arkusz kalkulacyjny ma dokładną strukturę arkusza?

Czy sprawdziłeś, czy żywe równania w arkuszu kalkulacyjnym są zgodne z prawem?

Ten zestaw zapytań ma na celu upewnienie się, że twój arkusz kalkulacyjny nie “zgrzeszy” przeciwko zalecanym procedurom, które są powszechnie uznane w branży. Oczywiście, powyższa analiza nie jest dokładna: istnieje wiele progresywnych standardów, do których możesz dążyć, aby upewnić się, że Twój arkusz kalkulacyjny nie jest dziwny. W każdym razie, zapytania, które zostały zaplanowane powyżej, mają największe znaczenie, gdy trzeba się upewnić, czy arkusz kalkulacyjny jest subiektywny.

Ustawianie obszaru roboczego

Ustawienie miejsca pracy jest jedną z głównych rzeczy, które możesz zrobić, aby zapewnić sobie dobry start. Pierwszym krokiem jest sprawdzenie katalogu roboczego.

W momencie, gdy pracujesz w terminalu, możesz najpierw sprawdzić w rejestrze, w którym znajduje się twój dokument, a następnie uruchomić Pythona. To również oznacza, że musisz upewnić się, że Twój rejestr znajduje się w indeksie, z którego musisz pracować!

Być może jednak, co ważniejsze, w przypadku gdy właśnie rozpocząłeś swoją sesję w Pythonie i nie masz informacji o katalogu, w którym pracujesz, powinieneś pomyśleć o wykonaniu towarzyszących mu wskazówek:

Wprowadzanie pakietów do wykorzystania i komponowania dokumentów przekraczających oczekiwania

Szokujące, mimo wszystko będziesz musiał osiągnąć jeszcze jedną ostatnią rzecz.

Pomimo tego, że w tym momencie nie masz w pakietach myśli, że będziesz musiał importować swoje informacje, musisz mieć pewność, że masz wszystko przygotowane do wprowadzenia tych pakietów, gdy nadarzy się okazja.

Burden Exceed expectations Records As Pandas DataFrames

To było wszystko, czego oczekiwałeś, aby ustawić swój stan!

Teraz zaczniesz przynosić swoje akta.

Jednym ze sposobów, w jaki będziesz regularnie importował swoje dokumenty, gdy będziesz z nimi pracował w celach informacyjnych, jest korzystanie z pakietu Pandas. Biblioteka Pandas jest oparta na NumPy i daje proste do wykorzystania struktury informacyjne i instrumenty do badania informacji dla języka programowania Python.

Ta niesamowita i elastyczna biblioteka jest tak często, jak to tylko możliwe, wykorzystywana przez (miejmy nadzieję) badaczy informacji w celu wprowadzenia ich do struktur informacyjnych, które są głęboko wyraziste dla ich badań.

W przypadku, gdy posiadasz już Pandas dostępne poprzez Boa constrictor, możesz po prostu układać swoje dokumenty w Pandas DataFrames za pomocą pliku PD.Excel():

Na wypadek, gdybyś nie wprowadził ograniczeń Boa, po prostu wykonaj pip introduce pandas, aby wprowadzić pakiet Pandas w swoim stanie, a następnie wykonaj instrukcje, które są zawarte w powyższym fragmencie kodu.

Trochę ciasta, prawda?

Aby wykorzystać w rekordach .csv, masz porównywalną zdolność do układania informacji w DataFrame: read_csv(). Oto przypadek, jak można wykorzystać tę pojemność:

Ogranicznik, który będzie brany pod uwagę, jest przecinkiem, jednak można określić opcjonalny ogranicznik w razie potrzeby. Przejdź do dokumentacji, aby dowiedzieć się, jakie różne kontrowersje możesz wskazać, aby Twój import był owocny!

Zauważ, że istnieją również możliwości read_table() i read_fwf(), które z reguły ograniczają dokumenty i tabele o stałej szerokości ułożonych linii do ramek danych. Dla głównej pracy, domyślnym ogranicznikiem jest zakładka, jednak możesz ponownie ją uchylić, a ponadto określić wybieralny znak separatora. Ponadto, istnieją również różne pojemności, które można wykorzystać do uzyskania informacji w DataFrame