PYTHON EXCEL || PYTHON IN EXCEL || PYTHON PANDAS смотреть онлайн
PYTHON EXCEL || PYTHON IN EXCEL || PYTHON PANDAS
Code Explanation:
Line 1: import pandas as pd
- This line imports the `pandas` library and assigns it an alias `pd` for convenience in our code.
Line 4-9:Sample Data
- These lines define a sample dataset named `data`. It simulates data with products, sales, and profit. You should replace this data with your own data source.
Line 12: `df = pd.DataFrame(data)`
- This line creates a Pandas DataFrame called `df` using the sample data we defined earlier. A DataFrame is a tabular data structure in Pandas that will be used for further data manipulation.
Line 15-26: Create a Pandas Excel Writer
- This code sets up an Excel writer using `pd.ExcelWriter`. It will create a new Excel file named 'interactive_report.xlsx' using the 'xlsxwriter' engine. This writer allows us to write our DataFrame to an Excel file.
Line 18: `df.to_excel(writer, sheet_name='Raw Data', index=False)`
- This line writes the DataFrame `df` to the Excel file we created. It saves the DataFrame on a sheet named 'Raw Data' and sets `index` to `False`, so the DataFrame's index is not included in the Excel sheet.
Line 21-24: Get Workbook and Worksheet
- These lines retrieve the workbook and worksheet objects from the Excel writer. We'll use these objects to create a Pivot Table and insert a chart.
Line 27-32: Create a Pivot Table
- This code creates a new worksheet called 'Pivot Table' and writes column headers for 'Product,' 'Total Sales,' and 'Total Profit.' This is where we'll generate our Pivot Table.
Line 35-40: Use Pandas to Create a Pivot Table
- Here, we use Pandas to create a Pivot Table named `pivot_df` based on the 'Product' column, summing 'Sales' and 'Profit' values. This data will populate our Pivot Table.
Line 43-53: Write Pivot Table Data to the Worksheet
- This section writes the data from the `pivot_df` DataFrame to the 'Pivot Table' worksheet, effectively creating the Pivot Table.
Line 56-66: Create a Chart
- We create a column chart (`'type': 'column'`) named `chart`. This chart will visualize the data from the Pivot Table.
Line 68-72: Insert the Chart
- Finally, we insert the chart into the 'Pivot Table' worksheet at cell 'E2'.
This code demonstrates how to create an interactive Excel report with a Pivot Table and a chart using Python and the Pandas library.
Python Excel
Python for beginners
Pandas Python
Python for Excel
Excel Python
Openpyxl
Python pandas
Python Excel Automation
Python with Excel
Python and Excel
Pandas Dataframe
Pandas library Python
Python in Excel
Python tutorial
Dataframe and series in Python
Panda's in Python series
CSV file Python
Excel with python
Openpyxl tutorial
Pandas
Pandas Excel
Pandas Excel Python
Pandas Tutorial
Coding for beginners
Python vs Excel
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «PYTHON EXCEL || PYTHON IN EXCEL || PYTHON PANDAS» бесплатно и без регистрации, вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.