Ana Sayfa

Python

Python Pandas Kullanarak Excel Okuma İşlemi

Python Excel Okuma İşlemi

Hepinize merhaba arkadaşlar bu gün sizlere Python ile Excel(.xlsx) dosyasını nasıl okuyabileceğinizden bahsedeceğim.

Gerekli Olan Kütüphaneler

İlk olarak gerekli kütüphaneleri sistemimize kurarak başlayalım. Bu işlem için 2 adet kütüphaneyi kullanıyoruz.

XLRD kütüphanesi kurulumu

pip install xlrd

Projemizde genel olarak pandas kütüphanesini kullanacağız ancak pandas kütüphanesinin çalışması için xlrd kurmamız gerekiyor.

Pandas kütüphanesi kurulumu

pip install pandas

Genel olarak python kullanarak her türlü dataset i okumak için kullanılan kütüphanedir ve projemizde de Excel dosyalarını okumak gibi işlemler için kullanacağız.

Excel Okumaya Başlamak

Her işlemden önce projemize kütüphanemizi dahil etmemiz gerekiyor.

import pandas as pd

Kütüphanemizi projemize dahil ettikten sonra temel kodlarımıza bakalım.

Komutlar

read_excel()

Excel dosyasını bir kısıtlamaya bağlı kalmadan okumamızı sağlayan komuttur, eğer print edersek ilk sayfadaki her şeyi yazdıracaktır.

Örnek bir kullanım isterseniz

df_sheet_index = pd.read_excel('sample.xlsx')

Sayfa (Sheet) Çekmek

Excel üzerinden oluşturduğumuz sayfaları çekmek istersek bunun için iki yöntem bulunmaktadır.

İlki sayfa numarası üzerinden ikincisi ise sayfa ismi üzerinden çekmektir.

Sayfa Numarası İle Sayfayı Çekmek

df_sheet_index = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name=1)

Burada sheet_name = 1 yazan kısma 2 - 3 - 4 gibi çekmek istediğimiz sayfanın kaçıncı sırada olduğunu girmemiz yeterlidir.

Sayfa İsmi İle Sayfayı Çekmek

df_sheet_index = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name="pageName")

burada sheet_name"" yazan yere sayfa ismini yazmamız yeterli olacaktır.

Birden Fazla Sayfayı Çekmek

Eğerki Pandas kütüphanesi ile tüm sayfaları çekmek istemezsek ve sadece belli sayfaların verilerini çekmek istetsek aşağıdaki gibi bir kullanım ile belirli sayfaların verilerini çekebiliriz.

df_sheet_index = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name=["page1", "page2", "page3"])

Burada 1,2 ve 3. sayfadaki verileri çekecektir.

Tüm Sayfaları Çekmek

Eğerki tüm sayfaları çekmek istersek "sheet_nam"e kısmına "None" yazmamız yeterli olacaktır.

df_sheet_index = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name=None)

Çektiğimiz verileri daha sonra ayrıştırmak istersek eğer nasıl yapacağımızı hemen örnek bir kullanım ile görelim.

print(df_sheet_index['sheet1']) // 1. sayfayı göstermek için

print(df_sheet_index['sheet1']) // 2. sayfayı göstermek için

Sadece İstediğimiz Sütunları (Yatay) Çekmek

Eğerki çektiğimiz sayfada sadece belli sütunların verilerinin çekilmesini istiyorsak aşağıdaki komutu ekleyip, sadece o sütunların verilerini okuyabiliriz.

df_sheet_index = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name=["page1", "page2", "page3"], usecols="C,D,E,F,G")

Yukarıdaki komut ile sadece C,D,E,F ve G sütunlarındaki veriler okunacaktır.

Çektiğimiz Verileri Ayrıştırmak (Dikey)

Evet şimdi istediğimiz satırdaki veriye nasıl erişebileceğimize bakalım.

df_sheet_index = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name=["page1", "page2", "page3"], usecols="C,D,E,F,G")
print(df_sheet_index[0]) // ilk satırdaki verileri bize verecektir.
print(df_sheet_index[1]) // ikinci satırdaki verileri bize verecektir.

Evet yukarıdaki örnekteki gibi istediğimiz satırdaki veriyi çekebiliriz, burada önemli olan nokta 0 dan başlayıp hangi satırdaki veriyi çekmek istiyorsak ona göre bir index girmek olacaktır.

Çektiğimiz Verinin O Satırdaki Elemanlarını Çekmek

Bir yukarıda index değeri girerek çektiğimiz veriden nasıl a tablosundaki veya b tablosundaki elemanı çekeceğimiz konusuna gelecek olursak, ".values[]" komutunu kullanıyoruz.

Hemen bir örnek ile pekiştirelim.

df_sheet_index = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name=["page1", "page2", "page3"], usecols="C,D,E,F,G")
print(df_sheet_index[0].values[0]) // o satırdaki ilk tablonun verisini çekmek için komutunu kullanıyoruz.

Buradaki .values kısmındaki 0 kısmına çekmek istediğiniz tablonun index değerini girerek istediğiniz tablodaki veriyi çekebilirsiniz.

Evet arkadaşlar bu yazımızın da burada sonuna geliyoruz, merak ettikleriniz veya takıldığınız bir yer olması durumunda yorum kısmından yorum yaparak sorabilirsiniz.

UrhobA