Всем привет! Я так понимаю, вас интересует тема анализа данных? Иначе вас бы здесь не было! Но для начала данные необходимо импортировать в Python. Помимо баз данных, средством достижения этой цели являются файлы. В сфере науки о данных чаще всего используются файлы в формате csv (значения, разделённые запятыми), но нередко можно встретить также формат Excel (xlsx), потому что почти во всех компаниях Excel по-прежнему является самым популярным программным обеспечением для редактирования таблиц. Я покажу вам, как читать файлы Excel в Python...

Или как подружить Excel и SQL, чтобы не сойти с ума Ты наверняка сталкивался с этим: И вот ты вручную копируешь, вставляешь, сохраняешь в .csv, а потом колдуешь в SQL. Есть способ проще — Python. С его помощью можно: pip install pandas openpyxl sqlalchemy Представим, у нас: А ещё Excel-файл новые_заказы.xlsx с новыми строками. import pandas as pd # Загружаем Excel-файл df = pd.read_excel('новые_заказы.xlsx') # Смотрим, что там print(df.head()) 💬 read_excel — самый быстрый способ вытащить табличку из Excel...

или как подружить Python и Excel и не свихнуться в процессе Excel — это как швейцарский нож для офисных задач, а Python — как электродрель: мощнее, гибче и интереснее. А теперь представьте, что мы объединим эти два инструмента... 😏 В этой статье мы разберём: Прежде всего — Python (ну тут без сюрпризов) и несколько библиотек: pip install openpyxl pandas xlwings Представим: у нас есть Excel-файл, в который менеджеры ручками заносят продажи по регионам. Наша задача — в реальном времени вычислять общее количество продаж и реагировать, если, скажем, продажи где-то резко упали...