🙌🏻Простое комбо для дата-аналитика: 3 фреймворка Python + электронные таблицы
На практике любой аналитик данных работает с датасетами не только в Jupyter Notebook или Google Colab. Иногда приходится табличные файлы открывать Excel и Google Spreadsheets. Поэтому есть потребность в объединении Python-скриптов со встроенными инструментами электронных таблиц. Для этого пригодятся следующие фреймворки:
• XLWings – Python-пакет, который фактически предустановлен на Anaconda и чаще всего используется для автоматизации процессов Excel. Он похож на Openpyxl, но более надежен и удобен. Например, можно написать собственную UDF-функцию на Python для парсинга веб-страниц, машинного обучения или решения NLP-задач для данных в электронной таблице. https://www.xlwings.org/tutorials/
• Mito – интерфейс электронных таблиц для Python, электронная таблица внутри Jupyter, которая генерирует код. Mito поддерживает основные функции Python, как: слияние, соединение, pivot, фильтрация, сортировка, визуализация, добавление столбцов, использование формул электронных таблиц и пр. https://docs.trymito.io/
• Openpyxl – Python-пакеты для чтения из Excel и записи в него. Например, можно подключиться к локальному файлу Excel и получить доступ к определенной ячейке или их группе, извлекая данные в DataFrame. А после обработки можно отправить данные обратно в Excel-файл. На практике этот пакет чаще всего применяется в финансовой сфере, т.к. обработка больших наборов данных в Excel происходит слишком медленно. https://foss.heptapod.net/openpyxl/openpyxl