Convertire Excel in DataFrame Pandas.

Utilizzando Aspose.Cells per Python via .NET API, è possibile convertire Excel, TSV, CSV, Json e molti formati diversi in DataFrame pandas.

Convertire Excel in DataFrame Pandas tramite dati json.

Ecco un esempio di snippet di codice per dimostrare come esportare i dati dell’excel in un DataFrame pandas tramite dati json utilizzando Aspose.Cells per Python via .NET:

1. Creare un documento di lavoro e aggiungere alcuni valori.
2. Esportare i dati dell’excel in una stringa JSON.
3. Utilizzare la libreria pandas per leggere i dati 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)

Convertire direttamente il DataFrame di Pandas in Excel

Ecco un esempio di snippet di codice per dimostrare come esportare i dati dell’excel direttamente in un DataFrame pandas utilizzando Aspose.Cells per Python via .NET:

1. Creare un documento di lavoro e aggiungere alcuni valori.
2. Attraversare i dati di Excel ed esportare i dati nel DataFrame di Pandas usando Aspose.Cells per Python via .NET.

import pandas as pd
from aspose.cells import Workbook, Worksheet, Cells

# 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 = []
header_row = None
for row in cells.rows.__iter__():
    if row is None:
        continue
    header_row = row
    for cell in row.__iter__():
        columnDatas.append(cell.value)
    break

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

row_index = 0
for row in cells.rows.__iter__():
    if row is None:
        continue
    if row == header_row:
        continue

    row_values = []
    for cell in row.__iter__():
        row_values.append(cell.value)

    # print(row_values)
    result.loc[row_index] = row_values
    row_index += 1

print(result)