Excel — это чрезвычайно распространённый инструмент для анализа данных. С ним легко научиться работать, есть он практически на каждом компьютере, а тот, кто его освоил, может с его помощью решать довольно сложные задачи. Python часто считают инструментом, возможности которого практически безграничны, но который освоить сложнее, чем Excel. Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, хочет рассказать о решении с помощью Python трёх задач, которые обычно решают в Excel. Эта статья представляет собой нечто вроде введения в Python для тех, кто хорошо знает Excel.
Загрузка данных
Начнём с импорта Python-библиотеки pandas и с загрузки в датафреймы данных, которые хранятся на листах sales и states книги Excel. Такие же имена мы дадим и соответствующим датафреймам.
import pandas as pd
sales = pd.read_excel('https://github.com/datagy/mediumdata/raw/master/pythonexcel.xlsx', sheet_name = 'sales')
states = pd.read_excel('https://github.com/datagy/mediumdata/raw/master/pythonexcel.xlsx', sheet_name = 'states')
Теперь воспользуемся методом .head() датафрейма sales для того чтобы вывести элементы, находящиеся в начале датафрейма:
print(sales.head())
Сравним то, что будет выведено, с тем, что можно видеть в Excel.
Сравнение внешнего вида данных, выводимых в Excel, с внешним видом данных, выводимых из датафрейма pandas
Тут можно видеть, что результаты визуализации данных из датафрейма очень похожи на то, что можно видеть в Excel. Но тут имеются и некоторые очень важные различия:
- Нумерация строк в Excel начинается с 1, а в pandas номер (индекс) первой строки равняется 0.
- В Excel столбцы имеют буквенные обозначения, начинающиеся с буквы
A, а в pandas названия столбцов соответствуют именам соответствующих переменных.
Продолжим исследование возможностей pandas, позволяющих решать задачи, которые обычно решают в Excel.
Реализация возможностей Excel-функции IF в Python
В Excel существует очень удобная функция IF, которая позволяет, например, записать что-либо в ячейку, основываясь на проверке того, что находится в другой ячейке. Предположим, нужно создать в Excel новый столбец, ячейки которого будут сообщать нам о том, превышают ли 500 значения, записанные в соответствующие ячейки столбца B. В Excel такому столбцу (в нашем случае это столбец E) можно назначить заголовок MoreThan500, записав соответствующий текст в ячейку E1. После этого, в ячейке E2, можно ввести следующее:
=IF([@Sales]>500, "Yes", "No")
Использование функции IF в Excel
Для того чтобы сделать то же самое с использованием pandas, можно воспользоваться списковым включением (list comprehension):
sales['MoreThan500'] = ['Yes' if x > 500 else 'No' for x in sales['Sales']]
Списковые включения в Python: если текущее значение больше 500 — в список попадает Yes, в противном случае — No
Списковые включения — это отличное средство для решения подобных задач, позволяющее упростить код за счёт уменьшения потребности в сложных конструкциях вида if/else. Ту же задачу можно решить и с помощью if/else, но предложенный подход экономит время и делает код немного чище. Подробности о списковых включениях можно найти здесь.
Реализация возможностей Excel-функции VLOOKUP в Python
В нашем наборе данных, на одном из листов Excel, есть названия городов, а на другом — названия штатов и провинций. Как узнать о том, где именно находится каждый город? Для этого подходит Excel-функция VLOOKUP, с помощью которой можно связать данные двух таблиц. Эта функция работает по принципу левого соединения, когда сохраняется каждая запись из набора данных, находящегося в левой части выражения. Применяя функцию VLOOKUP, мы предлагаем системе выполнить поиск определённого значения в заданном столбце указанного листа, а затем — вернуть значение, которое находится на заданное число столбцов правее найденного значения. Вот как это выглядит:
=VLOOKUP([@City],states,2,false)
Зададим на листе sales заголовок столбца F как State и воспользуемся функцией VLOOKUP для того чтобы заполнить ячейки этого столбца названиями штатов и провинций, в которых расположены города.
Использование функции VLOOKUP в Excel
В Python сделать то же самое можно, воспользовавшись методом merge из pandas. Он принимает два датафрейма и объединяет их. Для решения этой задачи нам понадобится следующий код:
sales = pd.merge(sales, states, how='left', on='City')
Разберём его:
- Первый аргумент метода
merge— это исходный датафрейм. - Второй аргумент — это датафрейм, в котором мы ищем значения.
- Аргумент
howуказывает на то, как именно мы хотим соединить данные. - Аргумент
onуказывает на переменную, по которой нужно выполнить соединение (тут ещё можно использовать аргументыleft_onиright_on, нужные в том случае, если интересующие нас данные в разных датафреймах названы по-разному).
Сводные таблицы
Сводные таблицы (Pivot Tables) — это одна из самых мощных возможностей Excel. Такие таблицы позволяют очень быстро извлекать ценные сведения из больших наборов данных. Создадим в Excel сводную таблицу, выводящую сведения о суммарных продажах по каждому городу.
Создание сводной таблицы в Excel
Как видите, для создания подобной таблицы достаточно перетащить поле City в раздел Rows, а поле Sales — в раздел Values. После этого Excel автоматически выведет суммарные продажи для каждого города.
Для того чтобы создать такую же сводную таблицу в pandas, нужно будет написать следующий код:
sales.pivot_table(index = 'City', values = 'Sales', aggfunc = 'sum')
Разберём его:
- Здесь мы используем метод
sales.pivot_table, сообщая pandas о том, что мы хотим создать сводную таблицу, основанную на датафреймеsales. - Аргумент
indexуказывает на столбец, по которому мы хотим агрегировать данные. - Аргумент
valuesуказывает на то, какие значения мы собираемся агрегировать. - Аргумент
aggfuncзадаёт функцию, которую мы хотим использовать при обработке значений (тут ещё можно воспользоваться функциямиmean,max,minи так далее).
Итоги
Из этого материала вы узнали о том, как импортировать Excel-данные в pandas, о том, как реализовать средствами Python и pandas возможности Excel-функций IF и VLOOKUP, а также о том, как воспроизвести средствами pandas функционал сводных таблиц Excel. Возможно, сейчас вы задаётесь вопросом о том, зачем вам пользоваться pandas, если то же самое можно сделать и в Excel. На этот вопрос нет однозначного ответа. Python позволяет создавать код, который поддаётся тонкой настройке и глубокому исследованию. Такой код можно использовать многократно. Средствами Python можно описывать очень сложные схемы анализа данных. А возможностей Excel, вероятно, достаточно лишь для менее масштабных исследований данных. Если вы до этого момента пользовались только Excel — рекомендую испытать Python и pandas, и узнать о том, что у вас из этого получится.
А какие инструменты вы используете для анализа данных?
Напоминаем, что у нас продолжается конкурс прогнозов, в котором можно выиграть новенький iPhone. Еще есть время ворваться в него, и сделать максимально точный прогноз по злободневным величинам.
Автор: ru_vds
