تحويل Excel إلى إطار بيانات Pandas

باستخدام Aspose.Cells for Python via .NET API، يمكنك تحويل Excel، TSV، CSV، Json والعديد من التنسيقات المختلفة إلى إطار بيانات Pandas

تحويل Excel إلى إطار بيانات Pandas عبر بيانات json

إليك مقطع من الكود الخاص بمثال يظهر كيفية تصدير بيانات Excel إلى إطار بيانات Pandas عبر بيانات json باستخدام Aspose.Cells for Python via .NET:

1. إنشاء كتاب عمل وإضافة بعض القيم.
2. تصدير بيانات Excel إلى سلسلة JSON.
3. استخدام مكتبة pandas لقراءة بيانات JSON.

import pandas as pd
from aspose.cells.utility import JsonUtility, JsonLayoutOptions
from aspose.cells import Workbook, Worksheet, Cells, JsonSaveOptions

# Create a new Aspose.Cells Workbook
workbook = Workbook()

# Get the first worksheet
worksheet = workbook.worksheets[0]

# Get the cells
cells = worksheet.cells

# Add some values
cells.get("A1").value = "Name"
cells.get("B1").value = "Age"
cells.get("C1").value = "City"
cells.get("A2").value = "Alice"
cells.get("B2").value = 25
cells.get("C2").value = "New York"
cells.get("A3").value = "Bob"
cells.get("B3").value = 30
cells.get("C3").value = "San Francisco"
cells.get("A4").value = "Charlie"
cells.get("B4").value = 35
cells.get("C4").value = "Los Angeles"

jsonSaveOptions = JsonSaveOptions()

# Save data to json string
json = JsonUtility.export_range_to_json(cells.max_display_range, jsonSaveOptions);

print(json)

# Read json string using pandas
dfData = pd.read_json(json)

print(dfData)

تحويل إطار بيانات Pandas إلى Excel مباشرة

إليك مقطع من الكود الخاص بمثال يظهر كيفية تصدير بيانات Excel إلى إطار بيانات Pandas مباشرة باستخدام Aspose.Cells for Python via .NET:

1. إنشاء كتاب عمل وإضافة بعض القيم.
2. عبور بيانات Excel وتصدير البيانات إلى إطار بيانات Pandas باستخدام Aspose.Cells for Python via .NET.

import pandas as pd
from aspose.cells.utility import JsonUtility, JsonLayoutOptions
from aspose.cells import Workbook, Worksheet, Cells, JsonSaveOptions

# Create a new Aspose.Cells Workbook
workbook = Workbook()

# Get the first worksheet
worksheet = workbook.worksheets[0]

# Get the cells
cells = worksheet.cells

# Add some values
cells.get("A1").value = "Name"
cells.get("B1").value = "Age"
cells.get("C1").value = "City"
cells.get("A2").value = "Alice"
cells.get("B2").value = 25
cells.get("C2").value = "New York"
cells.get("A3").value = "Bob"
cells.get("B3").value = 30
cells.get("C3").value = "San Francisco"
cells.get("A4").value = "Charlie"
cells.get("B4").value = 35
cells.get("C4").value = "Los Angeles"

rowCount = cells.max_data_row
columnCount = cells.max_data_column


columnDatas=[]
for c in range(columnCount + 1):
    currCell = cells.get_cell(0, c)
    columnDatas.append(currCell.value)

result = pd.DataFrame(columns=columnDatas, dtype=object)

for i in range(1, rowCount + 1):
    rowarray = []
    for j in range(columnCount + 1):
        currCell = cells.get_cell(i, j)
        rowarray.append(currCell.value)
    
    print(rowarray)
    result.loc[i - 1] = rowarray

print(result)