Для работы с табличными данными часто используют продукт Microsoft Excel. В таблицы Excel помещают как списки покупок, так и отчетности компаний. Благодаря распространенности данного формата разработчики создали инструменты для автоматизации обработки данных.
Pandas является средством работы с табличными данными и умеет работать с файлами формата Excel-таблиц: .xls и .xlsx. И каждый разработчик должен уметь работать с такими форматами наравне с текстовыми файлами и файлами формата json и html.
В этом уроке мы познакомимся с основными методами библиотеки Pandas для работы с табличными данными в формате Microsoft Excel: .xls и .xlsx. Мы научимся их читать и записывать. Также мы разберем работу с файлами, в которых есть несколько листов, а также форматирование данных при записи.
Обработка Excel файлов в Python
Среди форматов файлов Excel наиболее популярными являются:
- .xls — использовался в версиях Microsoft Excel до 2007
- .xlsx — используется во всех версиях после 2007
Для работы с обоими типами в Python есть ряд открытых библиотек:
- xlwt
- openpyxl
- XlsxWriter
- xlrd
В библиотеке Pandas не реализован свой функционал работы с Excel-файлами, но есть единый интерфейс для работы с каждой из указанных выше библиотек.
Чтобы использовать этот функционал, нужно установить указанные библиотеки в окружение, в котором установлена библиотека Pandas. Библиотеки не являются взаимозаменяемыми и дополняют друг друга — лучше установить их все.
Чтение таблиц из Excel файлов
Чтобы читать файлы в Pandas, используется метод read_excel(). Ему на вход подается путь к читаемому файлу:
В примере выше прочитан файл продаж четырех магазинов за неделю и размещен в объекте DataFrame. Pandas по умолчанию добавил столбец индексов — последовательность целых чисел от 0 до 6.
Чтобы указать, какой из столбцов является столбцом индексов, необходимо указать его номер в параметре index_col. В нашем случае это первый столбец, в котором указаны дни недели:
Если перед таблицей некоторые строки содержали записи, то попытка прочтения не приведет к ожидаемому результату. Pandas будет стараться положить данные в строках до таблицы в качестве индексов столбцов:
Для корректного прочтения необходимо пропустить некоторое количество строк при прочтении. Для этого нужно использовать параметр skiprows и указать количество пропускаемых строк:
Итоговый вариант корректного чтения, где пропущены две строки и использован один столбец в качестве столбца индексов, выглядит следующим образом:
Запись таблиц в Excel файл
Также в Excel-файл можно записывать результаты работы программы. Эту задачу можно разделить на два типа по сложности используемого синтаксиса:
- Быстрая запись на один лист — записывается одна таблица, которая будет размещена на одном листе файла Excel
- Создание файла с несколькими листами — если результаты работы программы располагаются в нескольких итоговых таблицах, то для формирования единого файла Excel с несколькими листами потребуется применить определенные правила создания
Быстрая запись на один лист
В качестве результатов работы программы используем среднее по магазинам за неделю:
Сформируем итоговую таблицу на основе исходной и добавим аналитические результаты:
Чтобы быстро записать данную таблицу, достаточно воспользоваться методом to_excel(). Формат файла .xls или .xlsx необходимо указать в расширении файла. Pandas автоматически определит, какой библиотекой воспользоваться для конкретного формата:
Создание файла с несколькими листами
Чтобы задать имя листа, на котором располагается таблица, необходимо указать его в параметре sheet_name. В данном примере получится лист Total:
Попробуем добавить к сформированному файлу лист итогов только для первого магазина:
Все выполнено без ошибок, но в итоговом файле листа Total нет. Чтобы перезаписать файл и удалить предыдущий, вызовем функцию to_excel().
Для корректной записи или дозаписи нужно использовать следующую конструкцию. В одном файле запишем итоговую таблицу на один лист, а для каждого магазина создадим отдельный лист только с его итогами:
В коде выше создается экземпляр класса ExcelWriter на "движке" библиотеки xlsxwriter. Далее мы используем инициализированный экземпляр excel_writer в качестве первого параметра метода to_excel(). Конструкция with...as... позволяет безопасно работать с потоком данных и закрыть файл, даже когда возникают ошибки записи.
Чтение таблиц из Excel файлов с несколькими листами
Чтобы прочитать файл с несколькими листами, не хватит метода read_excel(), поскольку будет прочитан только первый лист из файла:
При этом можно прочитать конкретный лист, если указать его название в параметре sheet_name:
Чтобы прочитать несколько листов и не переоткрывать файл, достаточно использовать экземпляр класса ExcelFile и его метод parse(). В последнем указывается имя нужного листа и дополнительные параметры чтения, аналогичные методу read_excel().
Данный подход для чтения файла Excel удобен, чтобы получить список всех листов. Для этого нужно посмотреть на атрибут sheet_names:
Если использовать наработки выше, можно собрать словарь из датафреймов, в которых будут располагаться все таблицы файла. Чтобы получить нужный датафрейм, нужно обратиться к словарю по ключу с соответствующим названием листа:
Форматирование таблиц
За время своего развития Excel накопил довольно мощный функционал, чтобы анализировать и презентовать данные: создание графиков, цветовая подсветка результатов по условию, настройка шрифтов и многое другое.
В примере ниже мы форматируем итоговые аналитические данные: если значения в таблице превышают порог в одиннадцать заказов, то они раскрашиваются в один цвет, иначе — в другой. Цветовая дифференциация данных удобна, чтобы быстро оценивать результаты и искать закономерности в данных:
В примере выше используются методы движка xlsxwriter. Разбор всех возможностей форматирования данных при записи выходит за рамки данного урока. Можно глубже погрузиться в данную тему через документацию с примерами по следующей ссылке.
Выводы
В этом уроке мы познакомились с основными методами библиотеки Pandas для работы с табличными данными в формате Microsoft Excel: .xls, .xlsx. Мы научились их читать и записывать.
Также мы уделили внимание работе с файлами, в которых есть несколько листов, а также форматированию данных при записи. Набор этих навыков позволяет строить процессы по автоматизации обработки и анализу табличных данных, которые представляются в формате Excel.
<!DOCTYPE html>
<html class="h-100" data-bs-theme="light" data-mantine-color-scheme="light" lang="ru" prefix="og: https://ogp.me/ns#">
<head>
<meta content="width=device-width, initial-scale=1.0" name="viewport">
<meta content="IE=Edge" http-equiv="X-UA-Compatible">
<link crossorigin="true" href="https://cdn.hexlet.io" rel="preconnect">
<link href="https://mc.yandex.ru" rel="preconnect">
<meta content="aa2vrdtq64dub8knuf83lwywit311w" name="facebook-domain-verification">
<link href="/favicon.ico" rel="icon" sizes="any">
<link href="/favicon.svg" rel="icon" type="image/svg+xml">
<link href="/apple-touch-icon.png" rel="apple-touch-icon">
<link href="/manifest.webmanifest" rel="manifest">
<script>
//<![CDATA[
window.gon={};gon.ym_counter="25559621";gon.is_bot=true;gon.applications={};gon.current_user={"id":null,"last_viewed_notification_id":null,"email":null,"state":null,"first_name":"","last_name":"","created_at":"2026-02-26 18:17:58 UTC","current_program":null,"current_team":null,"full_name":"","guest":true,"can_use_paid_features":false,"is_hexlet_employee":false,"sanitized_phone_number":"","can_subscribe":true,"can_renew_education":false};gon.token="JK-j5M1SSDZ7JUk9nezStGviM0Sqg2fDLUXLFY-Vy6vLfmjTPyzlVs1mbaWR4yLDq-se7qK0mWGQpVFB3ZIsxQ";gon.locale="ru";gon.language="ru";gon.theme="light";gon.rails_env="production";gon.mobile=false;gon.google={"analytics_key":"UA-1360700-51","optimize_key":"GTM-5QDVFPF"};gon.captcha={"google_v3_site_key":"6LenGbgZAAAAAM7HbrDbn5JlizCSzPcS767c9vaY","yandex_site_key":"ysc1_Vyob5ZPPUdPBsu0ykt8bVFdzsfpoVjQChLGl2b4g19647a89","verification_failed":null};gon.social_signin=false;gon.typoreporter_google_form_id="1FAIpQLSeibfGq-KvWQ2Fyru-zkFFRVTLBuzXAHAoEyN1p49FtDmNoNA";
//]]>
</script>
<meta charset="utf-8">
<title>Работа с Excel-файлами в Pandas | Python: Pandas</title>
<meta name="description" content="Работа с Excel-файлами в Pandas / Python: Pandas: Овладеем навыками работы с популярными форматами файлов .xlsx и .xls приложения Microsoft Excel с использованием средств библиотеки Pandas">
<link rel="canonical" href="https://ru.hexlet.io/courses/python-pandas/lessons/excel-workflow/theory_unit">
<meta name="robots" content="noarchive">
<meta property="og:title" content="Работа с Excel-файлами в Pandas">
<meta property="og:title" content="Python: Pandas">
<meta property="og:description" content="Работа с Excel-файлами в Pandas / Python: Pandas: Овладеем навыками работы с популярными форматами файлов .xlsx и .xls приложения Microsoft Excel с использованием средств библиотеки Pandas">
<meta property="og:url" content="https://ru.hexlet.io/courses/python-pandas/lessons/excel-workflow/theory_unit">
<meta name="csrf-param" content="authenticity_token" />
<meta name="csrf-token" content="8UcyCaQRtmlsqsF6Jn31qNeLHIEeJZoX7xdjHIvt4owelvk-Vm8bCdrp5eIqcgXfF4IxKxYSZLVS9_lI2eoF4g" />
<script src="/vite/assets/inertia-BIn5nEMk.js" crossorigin="anonymous" type="module"></script><link rel="modulepreload" href="/vite/assets/chunk-DsPFFUou.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/preload-helper-BJ4cLWpC.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/init-DOv3_-Z_.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/ahoy-DrlRQ-1D.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/analytics-cb8xch9l.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/ErrorFallbackBlock-naDSYSy9.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/Surface-DL2bpZA-.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/gon-D3e4yh1x.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/mantine-CGMYrt2Y.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/utils-DRqSHbQE.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/routes-CCH8ilKF.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/extends-C-EagtpE.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/inheritsLoose-BBd-DCVI.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/objectWithoutPropertiesLoose-DRHXDhjp.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/index.esm-DAqKOkZ0.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/Button-CGPUux8l.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/CloseButton-D1euiPao.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/Group-BX48WcuU.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/Loader-BQEY8g6v.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/Modal-Cy3HByv7.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/OptionalPortal-1Hza5P2w.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/Stack-CtjJzfw4.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/Textarea-Ck64llAy.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/Box-B5-OOzBf.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/DirectionProvider-Dc9zdUke.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/events-DJQOhap0.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/use-reduced-motion-D2owz4wa.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/use-disclosure-zKtK5W1r.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/use-hotkeys-Cnc_Rwkb.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/random-id-DOQyszCZ.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/notifications.store-C-3AFSMn.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/exports-C_MrNx_T.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/axios-BEvgo0ym.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/dayjs.min-BkKovM-s.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/i18next-BlSq9s7B.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/client-U9M77rxp.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/react-dom-DaLxUz_h.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/useTranslation-Bx1Cdrkz.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/compiler-runtime-6XxiPFnt.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/jsx-runtime-CwjcCKJi.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/react-CkL4ZRHB.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="stylesheet" href="/vite/assets/application-BqhCP46M.js" />
<script src="/vite/assets/application-Df9RExpe.js" crossorigin="anonymous" type="module"></script><link rel="modulepreload" href="/vite/assets/chunk-DsPFFUou.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/autocomplete-VMNbxKGl.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/routes-CCH8ilKF.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/createPopper-C3aM9r1M.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/js.cookie-D1-O8zkX.js" as="script" crossorigin="anonymous"><link rel="stylesheet" href="/vite/assets/application-C8HjmMaq.css" media="screen" />
<script>
window.ym = function(){(ym.a=ym.a||[]).push(arguments)};
window.addEventListener('load', function() {
setTimeout(function() {
ym.l = 1*new Date();
ym(window.gon.ym_counter, "init", {
clickmap: true,
trackLinks: true,
accurateTrackBounce: true,
webvisor: true
});
// Загружаем скрипт
var k = document.createElement('script');
k.async = 1;
k.src = 'https://mc.yandex.ru/metrika/tag.js';
document.head.appendChild(k);
ym(window.gon.ym_counter, 'getClientID', function(clientID) {
window.ymClientId = clientID;
});
}, 1500);
});
</script>
<!-- Google Tag Manager - deferred -->
<script>
// dataLayer stub сразу — пуши работают до загрузки скрипта
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
// Сам скрипт — отложенно после load
window.addEventListener('load', function() {
setTimeout(function() {
dataLayer.push({'gtm.start': new Date().getTime(), event: 'gtm.js'});
var j = document.createElement('script');
j.async = true;
j.src = 'https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id=GTM-WK88TH';
document.head.appendChild(j);
}, 1500);
});
</script>
<!-- End Google Tag Manager -->
</head>
<body>
<noscript>
<div>
<img alt="" src="https://mc.yandex.ru/watch/25559621" style="position:absolute; left:-9999px;">
</div>
</noscript>
<header class="sticky-top bg-body">
<nav class="navbar navbar-expand-lg">
<div class="container-xxl">
<a class="navbar-brand" href="/"><img alt="Логотип Хекслета" height="24" src="https://ru.hexlet.io/vite/assets/logo_ru_light-BpiEA1LT.svg" width="96">
</a><button aria-controls="collapsable" aria-expanded="false" aria-label="Меню" class="navbar-toggler border-0 mb-0 mt-1" data-bs-target="#collapsable" data-bs-toggle="collapse">
<span class="navbar-toggler-icon"></span>
</button>
<div class="collapse navbar-collapse" id="collapsable">
<ul class="navbar-nav mb-lg-0 mt-lg-1">
<li class="nav-item dropdown">
<button aria-haspopup class="btn nav-link" data-bs-toggle="dropdown" type="button">
Все курсы
<span class="bi bi-chevron-down align-middle ms-1"></span>
</button>
<ul class="dropdown-menu">
<li>
<a class="dropdown-item d-flex py-2" href="/courses"><div class="fw-bold me-auto">Все что есть</div>
<div class="text-muted">117</div>
</a></li>
<li>
<hr class="dropdown-divider">
</li>
<li class="dropdown-item">
<b>Популярные категории</b>
</li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/courses_devops">Курсы по DevOps
</a></li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/courses_data_analytics">Курсы по аналитике данных
</a></li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/courses_programming">Курсы по программированию
</a></li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/courses_testing">Курсы по тестированию
</a></li>
<li>
<hr class="dropdown-divider">
</li>
<li class="dropdown-item">
<b>Популярные курсы</b>
</li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/programs/devops-engineer-from-scratch">DevOps-инженер с нуля
</a></li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/programs/go">Go-разработчик
</a></li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/programs/java">Java-разработчик
</a></li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/programs/python">Python-разработчик
</a></li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/programs/qa-auto-engineer-java">Автоматизатор тестирования на Java
</a></li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/programs/data-analytics">Аналитик данных
</a></li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/programs/frontend">Фронтенд-разработчик
</a></li>
</ul>
</li>
<li class="nav-item dropdown">
<button aria-haspopup class="btn nav-link" data-bs-toggle="dropdown" type="button">
О Хекслете
<span class="bi bi-chevron-down align-middle"></span>
</button>
<ul class="dropdown-menu bg-body">
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/pages/about">О нас
</a></li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/blog">Блог
</a></li>
<li>
<span class="dropdown-item py-2 external-link" data-href="https://special.hexlet.io/hse-research" role="button">Результаты (Исследование)
</span></li>
<li>
<span class="dropdown-item py-2 external-link" data-href="https://career.hexlet.io" role="button">Хекслет Карьера
</span></li>
<li>
<a class="dropdown-item py-2" href="/testimonials">Отзывы студентов
</a></li>
<li>
<span class="dropdown-item py-2 external-link" data-href="https://t.me/hexlet_help_bot" role="button">Поддержка (В ТГ)
</span></li>
<li>
<span class="dropdown-item py-2 external-link" data-href="https://special.hexlet.io/referal-program/?promo_creative=priglasite-druzei&promo_name=referal-program&promo_position=promo_position&promo_start=010724&promo_type=link" role="button">Реферальная программа
</span></li>
<li>
<span class="dropdown-item py-2 external-link" data-href="https://special.hexlet.io/certificate" role="button">Подарочные сертификаты
</span></li>
<li>
<span class="dropdown-item py-2 external-link" data-href="https://hh.ru/employer/4307094" role="button">Вакансии
</span></li>
<li>
<span class="dropdown-item d-flex external-link" rel="noopener noreferrer nofollow" data-href="https://b2b.hexlet.io" data-target="_blank" role="button">Компаниям
</span></li>
<li>
<span class="dropdown-item d-flex external-link" rel="noopener noreferrer nofollow" data-href="https://hexly.ru/" data-target="_blank" role="button">Колледж
</span></li>
<li>
<span class="dropdown-item d-flex external-link" rel="noopener noreferrer nofollow" data-href="https://hexlyschool.ru/" data-target="_blank" role="button">Частная школа
</span></li>
</ul>
</li>
<li><a class="nav-link" href="/subscription/new">Подписка</a></li>
</ul>
<ul class="navbar-nav flex-lg-row align-items-lg-center gap-2 ms-auto">
<li>
<a class="nav-link" aria-label="Переключить тему" href="/theme/switch?new_theme=dark"><span aria-hidden="true" class="bi bi-moon"></span>
</a></li>
<li>
<span data-target="_self" class="nav-link external-link" data-href="/u/new" role="button"><span>Регистрация</span>
</span></li>
<li>
<span data-target="_self" class="nav-link external-link" data-href="https://ru.hexlet.io/session/new" role="button"><span>Вход</span>
</span></li>
</ul>
</div>
</div>
</nav>
</header>
<div class="x-container-xxxl">
</div>
<main class="mb-6 min-vh-100 h-100">
<link rel="preload" as="image" href="https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6MzY1MywicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--5107185de77b3481e0a836f9fc7326c4e1b77be4/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJ3ZWJwIiwicmVzaXplX3RvX2xpbWl0IjpbNDAwLDQwMF0sInNhdmVyIjp7InF1YWxpdHkiOjg1fX0sInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--5b6f46dacd1af664f27558553a58076185091823/Data%20extraction-pana.png"/><link rel="preload" as="image" href="https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6Mzk1OSwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--39f076671bc03debdf48e861bbd4c34c3fd4aac8/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJ3ZWJwIiwicmVzaXplX3RvX2xpbWl0IjpbNDAwLDQwMF0sInNhdmVyIjp7InF1YWxpdHkiOjg1fX0sInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--5b6f46dacd1af664f27558553a58076185091823/Data%20extraction-bro.png"/><link rel="preload" as="image" href="https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDg3MSwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--8175585f43b5401994e29b3ae73d76963d942512/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJ3ZWJwIiwicmVzaXplX3RvX2xpbWl0IjpbNDAwLDQwMF0sInNhdmVyIjp7InF1YWxpdHkiOjg1fX0sInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--5b6f46dacd1af664f27558553a58076185091823/Browser%20stats-bro.png"/><link rel="preload" as="image" href="https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDg2MiwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--04a703ca18d7bf689064f1f3c2721058bd5564e4/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJ3ZWJwIiwicmVzaXplX3RvX2xpbWl0IjpbNDAwLDQwMF0sInNhdmVyIjp7InF1YWxpdHkiOjg1fX0sInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--5b6f46dacd1af664f27558553a58076185091823/Statistics-bro.png"/><link rel="preload" as="image" href="/vite/assets/development-BVihs_d5.png"/><div id="app" data-page="{"component":"web/courses/lessons/theory_unit","props":{"errors":{},"locale":"ru","language":"ru","httpsHost":"https://ru.hexlet.io","host":"ru.hexlet.io","colorScheme":"light","auth":{"user":{"id":null,"last_viewed_notification_id":null,"email":null,"state":null,"first_name":"","last_name":"","created_at":"2026-02-26T18:17:58.512Z","current_program":null,"current_team":null,"full_name":"","guest":true,"can_use_paid_features":false,"is_hexlet_employee":false,"sanitized_phone_number":"","can_subscribe":true,"can_renew_education":false}},"cloudflareTurnstileSiteKey":"0x4AAAAAAA15KmeFXzd2H0Xo","vkIdClientId":"51586979","yandexIdClientId":"88d071f1d3384eb4bd1deb37910235c7","formAuthToken":"CNL_iGOKKfC553wdC3MICNlc-ZkqrLLmAdt0aEJRqmHnAzS_kfSEkA-kWIUHfPh_GVXUMyKbTES8O-48EFZNDw","topics":[{"id":86470,"title":"Это нормально, что тесты проходят при любом теле требуемых функций? :)","plain_title":"Это нормально, что тесты проходят при любом теле требуемых функций? :) ","creator":{"public_name":"Сергей Мартынов","id":383972,"is_tutor":false},"comments":[{"creator":{"public_name":"Artyom Kropp","id":381127,"is_tutor":true},"id":173746,"body":"Добрый день. Вообще не нормально :) Будем разбираться, спасибо, что обратили внимание на это дело.","topic_id":86470}],"communitable":{"parent_entity_name":null,"parent_entity_url":null,"entity_name":"Работа с Excel-файлами в Pandas","entity_url":null,"active":true}},{"id":99006,"title":"Почему в решении учителя в первой функции не поддерживается возможность корректного переноса файлов с больше чем 1 листом? \nПри такой постановке задачи и сложности всего упражнения (как мне кажется крайне завышенной) это как-то нелогично. \n","plain_title":"Почему в решении учителя в первой функции не поддерживается возможность корректного переноса файлов с больше чем 1 листом? При такой постановке задачи и сложности всего упражнения (как мне кажется крайне завышенной) это как-то нелогично. ","creator":{"public_name":"Andrey Volkov","id":662030,"is_tutor":false},"comments":[{"creator":{"public_name":"Ivan Mamtsev","id":294764,"is_tutor":true},"id":190433,"body":"Считайте что в обеих задачах подразумевается, что excel файл с одной страницей. Перенести все листы это уже отдельная непростая задача","topic_id":99006}],"communitable":{"parent_entity_name":null,"parent_entity_url":null,"entity_name":"Работа с Excel-файлами в Pandas","entity_url":null,"active":true}},{"id":104870,"title":"Проверьте, пожалуйста, решение, прогнал через repl - все работает, но при проверке выдает ошибку:\n\nhttps://ru.hexlet.io/code_reviews/1657496\n\nВ тестах по непонятной причине в получаемом xlsx-файле пропадают заголовки (насколько я понял). При собственноручной проверке - все ок","plain_title":"Проверьте, пожалуйста, решение, прогнал через repl - все работает, но при проверке выдает ошибку: https://ru.hexlet.io/code_reviews/1657496 В тестах по непонятной причине в получаемом xlsx-файле пропадают заголовки (насколько я понял). При собственноручной проверке - все ок ","creator":{"public_name":"Михаил Дроздов","id":656895,"is_tutor":false},"comments":[{"creator":{"public_name":"Ivan Mamtsev","id":294764,"is_tutor":true},"id":197527,"body":"Добрый день, вы при чтении отбрасываете первые две строки, а там как раз заголовки","topic_id":104870}],"communitable":{"parent_entity_name":null,"parent_entity_url":null,"entity_name":"Работа с Excel-файлами в Pandas","entity_url":null,"active":true}},{"id":106876,"title":"Что делает делает эта строка в решении учителя ?\n`pd.DataFrame(df_analitic_results.max()).T.round(1)`Я полагаю она создает столбец и транспонирует потом его в строку.\nЗачем еще раз эта строка?\n`df_analitic_results.index = indexes`\nБез нее решение так же проходит.","plain_title":"Что делает делает эта строка в решении учителя ? pd.DataFrame(df_analitic_results.max()).T.round(1)Я полагаю она создает столбец и транспонирует потом его в строку. Зачем еще раз эта строка? df_analitic_results.index = indexes Без нее решение так же проходит. ","creator":{"public_name":"Николай Мельников","id":614078,"is_tutor":false},"comments":[{"creator":{"public_name":"Ivan Mamtsev","id":294764,"is_tutor":true},"id":200400,"body":"Спасибо за замечание, отрефакторили решение","topic_id":106876}],"communitable":{"parent_entity_name":null,"parent_entity_url":null,"entity_name":"Работа с Excel-файлами в Pandas","entity_url":null,"active":true}}],"lesson":{"exercise":{"id":2430,"slug":"python-pandas-excel-workflow-exercise","name":null,"state":"active","kind":"exercise","language":"python","locale":"ru","has_web_view":false,"has_test_view":false,"reviewable":true,"readme":"При создании корпоративного хранилища приходится собирать данные разных форматов, приводить их к нужному виду, а также производить аналитические операции. В силу неспешности перехода на обновленное программное обеспечение в компании накопилось большое количество данных в формате таблиц Excel до 2007 версии. Группа инженеров данных должна выполнить ряд трансформаций прежде, чем данные из файла попадут в хранилище в нужном виде. Конвейер обработки данных прорабатывается на типичном Excel-файле `Orders.xls`, полный путь к которому `orders_path = './data/Orders.xls'`.\n\n## solution.py\n\n1. По стандарту хранения все табличные файлы сопровождаются двумя строчками описания. Данная информация может быть получена из самих данных, поэтому не является необходимой. Реализуйте функцию-конвертер `convert_to_xlsx()`, которая принимает в качестве аргументов путь к входному файлу в формате `xls`, путь к выходному файлу в формате `xlsx` и количество необходимых для отступа строк. По умолчанию количество строк для отступа равно `None`.\n\n2. Промежуточные `xlsx`-файлы сохраняются в системе в качестве структурированных и форматированных данных. На их основе производятся аналитические операции. Необходимо реализовать функцию `etl_max()`, которая принимает путь к входному файлу в формате `xlsx` и путь к выходному файлу. Функция выполняет следующую последовательность преобразований данных:\n\n * Читает данные из файла, находящегося по указанному пути\n * Заменяет пропуски на значение 0\n * Добавляет в нижнюю строку максимальные значения по столбцам\n * Изменяет индекс последнего элемента на значение `Max`\n * Сохраняет полученную таблицу в файл по указанному пути на лист `All`, а также для каждого магазина создает свой лист и записывает на него только фрагмент таблицы, которая относится к конкретному магазину\n","prepared_readme":"При создании корпоративного хранилища приходится собирать данные разных форматов, приводить их к нужному виду, а также производить аналитические операции. В силу неспешности перехода на обновленное программное обеспечение в компании накопилось большое количество данных в формате таблиц Excel до 2007 версии. Группа инженеров данных должна выполнить ряд трансформаций прежде, чем данные из файла попадут в хранилище в нужном виде. Конвейер обработки данных прорабатывается на типичном Excel-файле `Orders.xls`, полный путь к которому `orders_path = './data/Orders.xls'`.\n\n## solution.py\n\n1. По стандарту хранения все табличные файлы сопровождаются двумя строчками описания. Данная информация может быть получена из самих данных, поэтому не является необходимой. Реализуйте функцию-конвертер `convert_to_xlsx()`, которая принимает в качестве аргументов путь к входному файлу в формате `xls`, путь к выходному файлу в формате `xlsx` и количество необходимых для отступа строк. По умолчанию количество строк для отступа равно `None`.\n\n2. Промежуточные `xlsx`-файлы сохраняются в системе в качестве структурированных и форматированных данных. На их основе производятся аналитические операции. Необходимо реализовать функцию `etl_max()`, которая принимает путь к входному файлу в формате `xlsx` и путь к выходному файлу. Функция выполняет следующую последовательность преобразований данных:\n\n * Читает данные из файла, находящегося по указанному пути\n * Заменяет пропуски на значение 0\n * Добавляет в нижнюю строку максимальные значения по столбцам\n * Изменяет индекс последнего элемента на значение `Max`\n * Сохраняет полученную таблицу в файл по указанному пути на лист `All`, а также для каждого магазина создает свой лист и записывает на него только фрагмент таблицы, которая относится к конкретному магазину\n","has_solution":true,"entity_name":"Работа с Excel-файлами в Pandas"},"units":[{"id":8296,"name":"theory","url":"/courses/python-pandas/lessons/excel-workflow/theory_unit"},{"id":8297,"name":"quiz","url":"/courses/python-pandas/lessons/excel-workflow/quiz_unit"},{"id":8375,"name":"exercise","url":"/courses/python-pandas/lessons/excel-workflow/exercise_unit"}],"links":[{"id":424159,"name":"Документация xlsxwriter","url":"https://xlsxwriter.readthedocs.io/"},{"id":424160,"name":"pandas.read_excel()","url":"https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_excel.html"},{"id":424161,"name":"pandas.ExcelWriter","url":"https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.ExcelWriter.html"},{"id":424162,"name":"pandas.DataFrame.to_excel()","url":"https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.to_excel.html"}],"ordered_units":[{"id":8296,"name":"theory","url":"/courses/python-pandas/lessons/excel-workflow/theory_unit"},{"id":8297,"name":"quiz","url":"/courses/python-pandas/lessons/excel-workflow/quiz_unit"},{"id":8375,"name":"exercise","url":"/courses/python-pandas/lessons/excel-workflow/exercise_unit"}],"id":3677,"slug":"excel-workflow","state":"approved","name":"Работа с Excel-файлами в Pandas","course_order":200,"goal":"Овладеем навыками работы с популярными форматами файлов .xlsx и .xls приложения Microsoft Excel с использованием средств библиотеки Pandas","self_study":"Склонируйте [репозиторий](https://github.com/hexlet-components/data-datasets) и подготовьте файлы из `data/Shop_orders_one_week*.xls[x]`. Повторите пошагово чтение, запись и форматирование Excel-таблиц.\n\n**Чтение одиночных листов**\n\n1. Загрузите `Shop_orders_one_week.xlsx` без параметров, затем укажите `index_col=0` и сравните выводы.\n2. Откройте `Shop_orders_one_week_with_head.xlsx`, зафиксируйте «сломанный» результат, после чего повторите чтение с `skiprows=2` и `index_col=0`.\n3. Проделайте те же операции с `.xls`-версией файла, чтобы убедиться, что код одинаково работает для обоих форматов.\n\n**Подготовка итоговой таблицы**\n\n1. Посчитайте средние значения по каждому магазину (`df.mean()`), оформите их отдельной строкой и добавьте к исходным данным (`pd.concat`).\n2. Сохраните результат в `Shop_orders_one_week_analytics.xlsx` и `.xls`, поэкспериментируйте с `index` и `header`.\n\n**Несколько листов**\n\n1. Используя `pd.ExcelWriter(engine='xlsxwriter')`, создайте файл с листом `Total` (полная таблица) и отдельными листами `shop_1`, `shop_2`, `shop_3`, `shop_4` (каждый содержит один столбец).\n2. Закрепите паттерн `with ExcelWriter(...) as writer: ... to_excel(writer, sheet_name=...)`.\n\n**Чтение мульти-табличных файлов**\n\n1. Прочитайте файл, созданный выше, обычным `pd.read_excel` и убедитесь, что без `sheet_name` возвращается только первый лист.\n2. Создайте `ExcelFile`, распечатайте `sheet_names` и обойдите все листы в цикле, складывая датафреймы в словарь.\n\n**Форматирование**\n\n1. Через `xlsxwriter` настройте условное форматирование для листа `Total`: например, раскрасьте значения >= 12 и < 12 разными цветами.\n2. Убедитесь, что условные правила применяются к диапазону с данными (например, `B2:E9`).\n\n**Контроль**\n\n- Все созданные файлы открываются в Excel/LibreOffice без предупреждений.\n- В коде остались заметки, какой параметр решает какую проблему (`skiprows`, `index_col`, `sheet_name`, `ExcelFile.parse`).\n- Понимаете, как добавить новый лист или форматирование, не переписывая весь файл вручную.\n","theory_video_provider":null,"theory_video_uid":null,"theory":"Для работы с табличными данными часто используют продукт Microsoft Excel. В таблицы Excel помещают как списки покупок, так и отчетности компаний. Благодаря распространенности данного формата разработчики создали инструменты для автоматизации обработки данных.\n\nPandas является средством работы с табличными данными и умеет работать с файлами формата Excel-таблиц: .xls и .xlsx. И каждый разработчик должен уметь работать с такими форматами наравне с текстовыми файлами и файлами формата json и html.\n\nВ этом уроке мы познакомимся с основными методами библиотеки Pandas для работы с табличными данными в формате Microsoft Excel: .xls и .xlsx. Мы научимся их читать и записывать. Также мы разберем работу с файлами, в которых есть несколько листов, а также форматирование данных при записи.\n\n## Обработка Excel файлов в Python\n\nСреди форматов файлов Excel наиболее популярными являются:\n\n* .xls — использовался в версиях Microsoft Excel до 2007\n* .xlsx — используется во всех версиях после 2007\n\nДля работы с обоими типами в Python есть ряд открытых библиотек:\n\n* `xlwt`\n* `openpyxl`\n* `XlsxWriter`\n* `xlrd`\n\nВ библиотеке Pandas не реализован свой функционал работы с Excel-файлами, но есть единый интерфейс для работы с каждой из указанных выше библиотек.\n\nЧтобы использовать этот функционал, нужно установить указанные библиотеки в окружение, в котором установлена библиотека Pandas. Библиотеки не являются взаимозаменяемыми и дополняют друг друга — лучше установить их все.\n\n## Чтение таблиц из Excel файлов\n\nЧтобы читать файлы в Pandas, используется метод `read_excel()`. Ему на вход подается путь к читаемому файлу:\n\n```python\nimport pandas as pd\ndf_orders = pd.read_excel('data_read/Shop_orders_one_week.xlsx')\nprint(df_orders.head())\n# => weekday\tshop_1\tshop_2\tshop_3\tshop_4\n# 0\t mon\t 7\t 1\t 7 \t8\n# 1\t tue\t 4\t 2\t 4 \t5\n# 2\t wed\t 3\t 5\t 2 \t3\n# 3\t thu\t 8\t 12\t 8 \t7\n# 4\t fri\t 15 \t11 13\t 9\n# 5\t sat\t 21 \t18 17\t 21\n# 6\t sun\t 25 \t16 \t25\t 17\n```\n\nВ примере выше прочитан файл продаж четырех магазинов за неделю и размещен в объекте `DataFrame`. Pandas по умолчанию добавил столбец индексов — последовательность целых чисел от 0 до 6.\n\nЧтобы указать, какой из столбцов является столбцом индексов, необходимо указать его номер в параметре `index_col`. В нашем случае это первый столбец, в котором указаны дни недели:\n\n```python\ndf_orders = pd.read_excel('data_read/Shop_orders_one_week.xlsx', index_col=0)\nprint(df_orders.head())\n# => \tshop_1\tshop_2\tshop_3\tshop_4\n# weekday\n# mon\t 7\t1\t7\t8\n# tue\t 4\t2\t4\t5\n# wed\t 3\t5\t2\t3\n# thu\t 8\t12\t8\t7\n# fri\t 15\t11\t13\t9\n# sat\t 21\t18\t17\t21\n# sun\t 25\t16\t25\t17\n```\n\nЕсли перед таблицей некоторые строки содержали записи, то попытка прочтения не приведет к ожидаемому результату. Pandas будет стараться положить данные в строках до таблицы в качестве индексов столбцов:\n\n```python\ndf_orders = pd.read_excel('data_read/Shop_orders_one_week_with_head.xlsx')\nprint(df_orders.head())\n# => Orders by shop Unnamed: 1 Unnamed: 2 Unnamed: 3 Unnamed: 4\n# 0 NaN NaN NaN NaN NaN\n# 1 weekday shop_1 shop_2 shop_3 shop_4\n# 2 mon 7 1 7 8\n# 3 tue 4 2 4 5\n# 4 wed 3 5 2 3\n```\n\nДля корректного прочтения необходимо пропустить некоторое количество строк при прочтении. Для этого нужно использовать параметр `skiprows` и указать количество пропускаемых строк:\n\n```python\ndf_orders = pd.read_excel('data_read/Shop_orders_one_week_with_head.xlsx', skiprows=2)\nprint(df_orders.head())\n# => weekday shop_1 shop_2 shop_3 shop_4\n# 0 mon 7 1 7 8\n# 1 tue 4 2 4 5\n# 2 wed 3 5 2 3\n# 3 thu 8 12 8 7\n# 4 fri 15 11 13 9\n```\n\nИтоговый вариант корректного чтения, где пропущены две строки и использован один столбец в качестве столбца индексов, выглядит следующим образом:\n\n```python\ndf_orders = pd.read_excel('data_read/Shop_orders_one_week_with_head.xls', skiprows=2, index_col=0)\nprint(df_orders.head())\n# => shop_1 shop_2 shop_3 shop_4\n# weekday\n# mon 7 1 7 8\n# tue 4 2 4 5\n# wed 3 5 2 3\n# thu 8 12 8 7\n# fri 15 11 13 9\n```\n\n## Запись таблиц в Excel файл\n\nТакже в Excel-файл можно записывать результаты работы программы. Эту задачу можно разделить на два типа по сложности используемого синтаксиса:\n\n* Быстрая запись на один лист — записывается одна таблица, которая будет размещена на одном листе файла Excel\n* Создание файла с несколькими листами — если результаты работы программы располагаются в нескольких итоговых таблицах, то для формирования единого файла Excel с несколькими листами потребуется применить определенные правила создания\n\n### Быстрая запись на один лист\n\nВ качестве результатов работы программы используем среднее по магазинам за неделю:\n\n```python\ndf_orders_mean = pd.DataFrame(df_orders.mean()).T.round(1)\ndf_orders_mean.index = ['mean']\nprint(df_orders_mean)\n# => shop_1 shop_2 shop_3 shop_4\n# mean 11.9 9.3 10.9 10.0\n```\n\nСформируем итоговую таблицу на основе исходной и добавим аналитические результаты:\n\n```python\ndf_analitic_results = pd.concat([\n df_orders,\n df_orders_mean\n])\nprint(df_analitic_results)\n# => shop_1 shop_2 shop_3 shop_4\n# mon 7.0 1.0 7.0 8.0\n# tue 4.0 2.0 4.0 5.0\n# wed 3.0 5.0 2.0 3.0\n# thu 8.0 12.0 8.0 7.0\n# fri 15.0 11.0 13.0 9.0\n# sat 21.0 18.0 17.0 21.0\n# sun 25.0 16.0 25.0 17.0\n# mean 11.9 9.3 10.9 10.0\n```\n\nЧтобы быстро записать данную таблицу, достаточно воспользоваться методом `to_excel()`. Формат файла .xls или .xlsx необходимо указать в расширении файла. Pandas автоматически определит, какой библиотекой воспользоваться для конкретного формата:\n\n```python\ndf_analitic_results.to_excel('data_read/Shop_orders_one_week_analitics.xlsx')\ndf_analitic_results.to_excel('data_read/Shop_orders_one_week_analitics.xls')\n```\n\n### Создание файла с несколькими листами\n\nЧтобы задать имя листа, на котором располагается таблица, необходимо указать его в параметре `sheet_name`. В данном примере получится лист Total:\n\n```python\npath_for_analitic_results = 'data_read/Shop_orders_one_week_analitics.xlsx'\ndf_analitic_results.to_excel(\n path_for_analitic_results,\n sheet_name='Total'\n)\n```\n\nПопробуем добавить к сформированному файлу лист итогов только для первого магазина:\n\n```python\ndf_analitic_results[['shop_1']].to_excel(\n path_for_analitic_results,\n sheet_name='shop_1',\n)\n```\n\nВсе выполнено без ошибок, но в итоговом файле листа Total нет. Чтобы перезаписать файл и удалить предыдущий, вызовем функцию `to_excel()`.\n\nДля корректной записи или дозаписи нужно использовать следующую конструкцию. В одном файле запишем итоговую таблицу на один лист, а для каждого магазина создадим отдельный лист только с его итогами:\n\n```python\nwith pd.ExcelWriter(\n path_for_analitic_results,\n engine=\"xlsxwriter\",\n mode='w') as excel_writer:\n # Add total df\n df_analitic_results.to_excel(excel_writer, sheet_name='Total')\n # Add all shop df results\n for shop_name in df_analitic_results.columns.to_list():\n df_analitic_results[[shop_name]].to_excel(excel_writer, sheet_name=shop_name)\n```\n\nВ коде выше создается экземпляр класса `ExcelWriter` на \"движке\" библиотеки `xlsxwriter`. Далее мы используем инициализированный экземпляр `excel_writer` в качестве первого параметра метода `to_excel()`. Конструкция `with...as...` позволяет безопасно работать с потоком данных и закрыть файл, даже когда возникают ошибки записи.\n\n## Чтение таблиц из Excel файлов с несколькими листами\n\nЧтобы прочитать файл с несколькими листами, не хватит метода `read_excel()`, поскольку будет прочитан только первый лист из файла:\n\n```python\ndf_analitic_results_from_file = pd.read_excel(path_for_analitic_results, index_col=0)\nprint(df_analitic_results_from_file)\n# => shop_1 shop_2 shop_3 shop_4\n# mon 7.0 1.0 7.0 8\n# tue 4.0 2.0 4.0 5\n# wed 3.0 5.0 2.0 3\n# thu 8.0 12.0 8.0 7\n# fri 15.0 11.0 13.0 9\n# sat 21.0 18.0 17.0 21\n# sun 25.0 16.0 25.0 17\n# mean 11.9 9.3 10.9 10\n```\n\nПри этом можно прочитать конкретный лист, если указать его название в параметре `sheet_name`:\n\n```python\ndf_analitic_results_from_file = pd.read_excel(path_for_analitic_results, index_col=0, sheet_name='shop_1')\nprint(df_analitic_results_from_file)\n# => shop_1\n# mon 7.0\n# tue 4.0\n# wed 3.0\n# thu 8.0\n# fri 15.0\n# sat 21.0\n# sun 25.0\n# mean 11.9\n```\n\nЧтобы прочитать несколько листов и не переоткрывать файл, достаточно использовать экземпляр класса `ExcelFile` и его метод `parse()`. В последнем указывается имя нужного листа и дополнительные параметры чтения, аналогичные методу `read_excel()`.\n\n```python\nexcel_reader = pd.ExcelFile(path_for_analitic_results)\ndf_shop_1 = excel_reader.parse('shop_1', index_col=0)\ndf_shop_2 = excel_reader.parse('shop_2', index_col=0)\nprint(df_shop_1)\nprint(df_shop_2)\n# => shop_1\n# mon 7.0\n# tue 4.0\n# wed 3.0\n# thu 8.0\n# fri 15.0\n# sat 21.0\n# sun 25.0\n# mean 11.9\n# shop_2\n# mon 1.0\n# tue 2.0\n# wed 5.0\n# thu 12.0\n# fri 11.0\n# sat 18.0\n# sun 16.0\n# mean 9.3\n```\n\nДанный подход для чтения файла Excel удобен, чтобы получить список всех листов. Для этого нужно посмотреть на атрибут `sheet_names`:\n\n```python\nprint(excel_reader.sheet_names)\n# => ['Total', 'shop_1', 'shop_2', 'shop_3', 'shop_4']\n```\n\nЕсли использовать наработки выше, можно собрать словарь из датафреймов, в которых будут располагаться все таблицы файла. Чтобы получить нужный датафрейм, нужно обратиться к словарю по ключу с соответствующим названием листа:\n\n```python\nsheet_to_df_map = {}\nfor sheet_name in excel_reader.sheet_names:\n sheet_to_df_map[sheet_name] = excel_reader.parse(sheet_name, index_col=0)\nprint(sheet_to_df_map['shop_1'])\nprint(sheet_to_df_map['Total'])\n# => shop_1\n# mon 7.0\n# tue 4.0\n# wed 3.0\n# thu 8.0\n# fri 15.0\n# sat 21.0\n# sun 25.0\n# mean 11.9\n# shop_1 shop_2 shop_3 shop_4\n# mon 7.0 1.0 7.0 8\n# tue 4.0 2.0 4.0 5\n# wed 3.0 5.0 2.0 3\n# thu 8.0 12.0 8.0 7\n# fri 15.0 11.0 13.0 9\n# sat 21.0 18.0 17.0 21\n# sun 25.0 16.0 25.0 17\n# mean 11.9 9.3 10.9 10\n```\n\n## Форматирование таблиц\n\nЗа время своего развития Excel накопил довольно мощный функционал, чтобы анализировать и презентовать данные: создание графиков, цветовая подсветка результатов по условию, настройка шрифтов и многое другое.\n\nВ примере ниже мы форматируем итоговые аналитические данные: если значения в таблице превышают порог в одиннадцать заказов, то они раскрашиваются в один цвет, иначе — в другой. Цветовая дифференциация данных удобна, чтобы быстро оценивать результаты и искать закономерности в данных:\n\n```python\nwith pd.ExcelWriter(\n path_for_analitic_results,\n engine=\"xlsxwriter\",\n mode='w') as excel_writer:\n\n # Add total df\n df_analitic_results.to_excel(excel_writer, sheet_name='Total')\n # Formatting total df\n threshold = 11\n workbook = excel_writer.book\n worksheet = excel_writer.sheets['Total']\n format1 = workbook.add_format({'bg_color': '#FFC7CD',\n 'font_color': '#9C0006'})\n format2 = workbook.add_format({'bg_color': '#C6EFCD',\n 'font_color': '#006100'})\n\n worksheet.conditional_format('B2:E9', {\n 'type' : 'cell',\n 'criteria' : '>=',\n 'value' : threshold,\n 'format' : format1}\n )\n worksheet.conditional_format('B2:E9', {\n 'type' : 'cell',\n 'criteria' : '<',\n 'value' : threshold,\n 'format' : format2}\n )\n```\n\nВ примере выше используются методы движка `xlsxwriter`. Разбор всех возможностей форматирования данных при записи выходит за рамки данного урока. Можно глубже погрузиться в данную тему через документацию с примерами по следующей [ссылке](https://xlsxwriter.readthedocs.io/).\n\n## Выводы\n\nВ этом уроке мы познакомились с основными методами библиотеки Pandas для работы с табличными данными в формате Microsoft Excel: .xls, .xlsx. Мы научились их читать и записывать.\n\nТакже мы уделили внимание работе с файлами, в которых есть несколько листов, а также форматированию данных при записи. Набор этих навыков позволяет строить процессы по автоматизации обработки и анализу табличных данных, которые представляются в формате Excel.\n"},"lessonMember":null,"courseMember":null,"course":{"start_lesson":{"exercise":null,"units":[{"id":6604,"name":"theory","url":"/courses/python-pandas/lessons/intro/theory_unit"}],"links":[{"id":424128,"name":"10 minutes to pandas (официальный обзор)","url":"https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/index.html"}],"ordered_units":[{"id":6604,"name":"theory","url":"/courses/python-pandas/lessons/intro/theory_unit"}],"id":2896,"slug":"intro","state":"approved","name":"Введение","course_order":100,"goal":"Знакомимся с библиотекой Pandas и типичным порядком работы с ней","self_study":null,"theory_video_provider":null,"theory_video_uid":null,"theory":"В этом курсе мы разберем библиотеку Pandas. Это один из наиболее популярных инструментов для обработки и анализа табличных данных на языке Python. После обучения вы сможете использовать инструментарий библиотеки Pandas в подготовке и анализе данных.\n\nВ этом вводном уроке мы разберем, по каким причинам аналитики используют эту библиотеку, и как выглядит типичный порядок работы с Pandas.\n\n## Причины появления библиотеки Pandas\n\nЧтобы организовать работу компаний и интернет-сервисов, нужны хранилища данных. Их организовывают по-разному:\n\n* Записки на бумажном носителе\n* Набор текстовых файлов\n* Электронные таблицы\n* Базы данных\n\nТабличные варианты хранения информации используются чаще, поскольку информация в них структурирована. Это удобно, когда требуется проводить анализ, расследовать инциденты, периодически подводить итоги и искать нужные данные.\n\nДля проектов с небольшим объемом производимых транзакций достаточно популярных средств работы с электронными таблицами. Это могут быть:\n\n* Десктопные приложения: Microsoft Excel, LibreOffice, OfficeSuite\n* Облачные решения: Google Sheets\n\nВ последнее время количество производимых операций и число пользователей или клиентов растет. Поэтому хранить данные в электронных таблицах становится накладным по следующим причинам:\n\n* Увеличение объема необходимой памяти для хранения\n* Недостаточная скорость записи данных\n* Увеличение времени на чтение и обработку данных\n\nВ таких случаях на практике используют реляционные системы управления базами данных — СУБД. Часто их называют просто базами данных. Наиболее популярные из них: PostgreSQL, MySQL, SQL Server.\n\nДля аналитика базы данных — это инструмент хранения большого количества данных в виде набора таблиц. Многие операции с электронными таблицами также реализуемы в базах данных, но с использованием особого языка — SQL.\n\nРост технологий анализа данных и машинного обучения подтолкнул многие компании к пересмотру подходов к хранению данных. Некоторые из них полностью перешли на базы данных, в некоторых часть данных осталась в виде электронных таблиц и документов. В последнем случае для анализа требуется широкий спектр инструментов.\n\nПопытки создания универсального способа для анализа табличных данных привели к созданию библиотеки Pandas.\n\nШирокое распространение библиотека Pandas получила по ряду причин:\n\n* Написана на популярном языке для анализа данных и машинного обучения — Python\n* Использует в основе библиотеку научных и быстрых вычислений — Numpy\n* Работает с широким спектром типов входных данных: csv, xsl, xslx, json\n* Подключается напрямую к базам данных\n* Имеет высокоуровневый интерфейс для преобразований данных и аналитики\n\n## Типичный порядок работы с библиотекой Pandas\n\nРассмотрим последовательность действий аналитика при работе с данными. Она содержит несколько ключевых шагов:\n\n* Чтение исходных данных\n* Анализ данных\n* Обработка данных\n* Сохранение результатов анализа и обработки исходных данных\n\nОдним из распространенных типов данных является csv — comma separated values. Это текстовые данные, в которых названия и значения разделяются запятой, точкой с запятой или табуляцией.\n\nДля примера рассмотрим файл `data/Shop_orders.csv` со значениями продаж четырех магазинов за одну неделю. Значения разделены запятой:\n\n```text\nWeekday,Shop_1,Shop_2,Shop_3,Shop_4\nmon,7,1,7,8\ntue,4,2,4,5\nwed,3,5,2,3\nthu,8,12,8,7\nfri,15,11,13,9\nsat,21,18,17,21\nsun,25,16,25,17\n```\n\nДля работы с данными импортируем модуль Pandas и воспользуемся нужным методом чтения:\n\n```python\n# Общепринятое сокращение для Pandas\nimport pandas as pd\n\ndf_orders = pd.read_csv('data/Shop_orders.csv', index_col=0)\n```\n\nПомимо пути к файлу необходимо указать колонку, которую считаем за индекс. В нашем случае это нулевая колонка — Weekday.\n\nДля обзора считанных данных воспользуемся методом `head()`, который покажет первые пять строк данных:\n\n```python\nprint(df_orders.head())\n```\n\n```text\n Shop_1 Shop_2 Shop_3 Shop_4\nWeekday\nmon 7 1 7 8\ntue 4 2 4 5\nwed 3 5 2 3\nthu 8 12 8 7\nfri 15 11 13 9\n```\n\nПосмотрим на основные статистические показатели:\n\n```python\nprint(df_orders.describe())\n```\n\n```text\n Shop_1 Shop_2 Shop_3 Shop_4\ncount 7.000000 7.000000 7.000000 7.000000\nmean 11.857143 9.285714 10.857143 10.000000\nstd 8.610625 6.725927 8.071113 6.557439\nmin 3.000000 1.000000 2.000000 3.000000\n25% 5.500000 3.500000 5.500000 6.000000\n50% 8.000000 11.000000 8.000000 8.000000\n75% 18.000000 14.000000 15.000000 13.000000\nmax 25.000000 18.000000 25.000000 21.000000\n```\n\nОдним методом удалось посмотреть среднее значение и отклонение от него, минимальное и максимальное значения и ряд персентильных значений.\n\nТакже одним методом можно достать средние значения по каждому магазину:\n\n```python\nprint(df_orders.mean())\n```\n\n```text\nShop_1 11.857143\nShop_2 9.285714\nShop_3 10.857143\nShop_4 10.000000\ndtype: float64\n```\n\nОстановимся в подготовке данных на центрировании значений продаж по каждому магазину. Вычтем из значений продаж среднее для данного магазина:\n\n```python\ndf_orders_centered = df_orders - df_orders.mean()\nprint(df_orders_centered)\n```\n\n```text\n Shop_1 Shop_2 Shop_3 Shop_4\nWeekday\nmon -4.857143 -8.285714 -3.857143 -2.0\ntue -7.857143 -7.285714 -6.857143 -5.0\nwed -8.857143 -4.285714 -8.857143 -7.0\nthu -3.857143 2.714286 -2.857143 -3.0\nfri 3.142857 1.714286 2.142857 -1.0\nsat 9.142857 8.714286 6.142857 11.0\nsun 13.142857 6.714286 14.142857 7.0\n```\n\nОстается сохранить полученный результат:\n\n```python\ndf_orders_centered.to_csv('data/Shop_orders_centered.csv')\n```\n\nВ директории с исходным файлом теперь лежит преобразованный вариант с подготовленными данными. Работа аналитика завершена.\n\n## Выводы\n\nВ рамках данного курса рассматривается библиотека Pandas. Это один из наиболее популярных инструментов для обработки и анализа табличных данных на языке Python. Большое количество поддерживаемых типов данных и функций для их обработки, высокая скорость работы и дружелюбный интерфейс выделяют ее среди конкурентов.\n\nЧтобы освоить основные навыки работы с данной библиотекой, предлагаем пройти несколько шагов:\n\n1. Понять основной порядок работы с данными\n2. Узнать про интерфейсы чтения и записи данных\n3. Поработать с индексированием\n4. Научиться фильтровать значения в таблицах\n5. Применить функции для обработки строк и столбцов\n6. Построить сложные агрегации и сводные таблицы\n7. Объединить несколько таблиц в одну\n\nПосле этих тем вы сможете уверенно использовать инструментарий библиотеки Pandas в подготовке и анализе данных.\n"},"id":284,"slug":"python-pandas","challenges_count":3,"name":"Python: Pandas","allow_indexing":true,"state":"approved","course_state":"finished","pricing_type":"paid","description":"На этом курсе вы изучите анализ данных с помощью библиотеки Pandas. Вы узнаете много нового о порядке работы с данными в Python, научитесь фильтровать данные, обрабатывать строки и столбцы в таблицах. В итоге вы освоите все необходимые возможности Pandas: научитесь читать и записывать данные в популярные табличные форматы, строить сложные агрегации, объединять несколько таблиц в одну.\n\nБиблиотека Pandas пригодится, если вам интересна подготовка данных и их анализ с использованием языка Python. Знания из этого курса позволят вам преобразовывать неструктурированные данные в табличный вид для наглядности.","kind":"basic","updated_at":"2026-01-20T11:45:43.407Z","language":"python","duration_cache":43560,"skills":["Поймете, как осуществить чтение и запись таблиц в популярные табличные форматы","Научитесь фильтровать значения и оперировать с их подмножествами","Познакомитесь с агрегированием и группированием данных","Освоите объединение и изменение формы таблиц"],"keywords":[],"lessons_count":10,"cover":"https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NzM3MywicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--a2bcce00d4df3d786af4d6b42354890f34a47b08/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJwbmciLCJyZXNpemVfdG9fZmlsbCI6WzYwMCw0MDBdfSwicHVyIjoidmFyaWF0aW9uIn19--6067466c2912ca31a17eddee04b8cf2a38c6ad17/image.png"},"recommendedLandings":[{"stack":{"id":55,"slug":"data-analytics","title":"Аналитик данных","audience":"for_beginners","start_type":"weekly","pricing_model":"purchase","priority":"high","kind":"profession","state":"published","stack_state":"finished","order":80,"duration_in_months":7},"id":98,"slug":"data-analytics","title":"Аналитик данных","subtitle":"Изучите SQL, Python, Pandas, Tableau, Superset и методы A/B-тестов.","subtitle_for_lists":"Изучите SQL, Python, Pandas, Tableau, Superset и методы A/B-тестов.","locale":"ru","current":true,"duration_in_months_text":"7 месяцев","stack_slug":"data-analytics","price_text":"от 4 395 ₽","duration_text":"7 месяцев","cover_list_variant":"https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6MzY1MywicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--5107185de77b3481e0a836f9fc7326c4e1b77be4/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJ3ZWJwIiwicmVzaXplX3RvX2xpbWl0IjpbNDAwLDQwMF0sInNhdmVyIjp7InF1YWxpdHkiOjg1fX0sInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--5b6f46dacd1af664f27558553a58076185091823/Data%20extraction-pana.png"},{"stack":{"id":60,"slug":"python-for-data-analysts","title":"Python для анализа данных","audience":"for_beginners","start_type":"anytime","pricing_model":"subscription","priority":"medium","kind":"track","state":"published","stack_state":"finished","order":1300,"duration_in_months":3},"id":108,"slug":"python-for-data-analysts","title":"Python для анализа данных","subtitle":"Навык работы с большими данными для повышения квалификации и решения сложных инженерных и аналитических задач","subtitle_for_lists":"Изучите Python для больших данных и аналитических задач","locale":"ru","current":true,"duration_in_months_text":"3 месяца","stack_slug":"python-for-data-analysts","price_text":"от 3 900 ₽","duration_text":"3 месяца","cover_list_variant":"https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6Mzk1OSwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--39f076671bc03debdf48e861bbd4c34c3fd4aac8/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJ3ZWJwIiwicmVzaXplX3RvX2xpbWl0IjpbNDAwLDQwMF0sInNhdmVyIjp7InF1YWxpdHkiOjg1fX0sInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--5b6f46dacd1af664f27558553a58076185091823/Data%20extraction-bro.png"},{"stack":{"id":227,"slug":"bi-analyst","title":"BI-аналитик","audience":"for_beginners","start_type":"weekly","pricing_model":"purchase","priority":"high","kind":"profession","state":"published","stack_state":"not_finished","order":null,"duration_in_months":7},"id":359,"slug":"bi-analyst","title":"BI-аналитик","subtitle":"Изучите SQL, BI-инструменты и визуализацию данных","subtitle_for_lists":"Изучите SQL, BI-инструменты и визуализацию данных","locale":"ru","current":true,"duration_in_months_text":"7 месяцев","stack_slug":"bi-analyst","price_text":"от 4 395 ₽","duration_text":"7 месяцев","cover_list_variant":"https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDg3MSwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--8175585f43b5401994e29b3ae73d76963d942512/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJ3ZWJwIiwicmVzaXplX3RvX2xpbWl0IjpbNDAwLDQwMF0sInNhdmVyIjp7InF1YWxpdHkiOjg1fX0sInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--5b6f46dacd1af664f27558553a58076185091823/Browser%20stats-bro.png"},{"stack":{"id":462,"slug":"product-analyst","title":"Продуктовый аналитик","audience":"for_beginners","start_type":"weekly","pricing_model":"purchase","priority":"high","kind":"profession","state":"published","stack_state":"not_finished","order":500,"duration_in_months":7},"id":591,"slug":"product-analyst","title":"Продуктовый аналитик","subtitle":"Изучите продуктовые метрики, A/B-тесты и анализ пользовательских данных","subtitle_for_lists":"Изучите продуктовые метрики, A/B-тесты и анализ пользовательских данных","locale":"ru","current":true,"duration_in_months_text":"7 месяцев","stack_slug":"product-analyst","price_text":"от 4 395 ₽","duration_text":"7 месяцев","cover_list_variant":"https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDg2MiwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--04a703ca18d7bf689064f1f3c2721058bd5564e4/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJ3ZWJwIiwicmVzaXplX3RvX2xpbWl0IjpbNDAwLDQwMF0sInNhdmVyIjp7InF1YWxpdHkiOjg1fX0sInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--5b6f46dacd1af664f27558553a58076185091823/Statistics-bro.png"}],"lessonMemberUnit":null,"accessToLearnUnitExists":false,"accessToCourseExists":false},"url":"/courses/python-pandas/lessons/excel-workflow/theory_unit","version":"143505ecd123087a8fdfa4acb7147980e9d23d76","encryptHistory":false,"clearHistory":false}"><style data-mantine-styles="true">:root, :host{--mantine-font-family: Arial, sans-serif;--mantine-font-family-headings: Arial, sans-serif;--mantine-heading-font-weight: normal;--mantine-radius-default: 0rem;--mantine-primary-color-filled: var(--mantine-color-indigo-filled);--mantine-primary-color-filled-hover: var(--mantine-color-indigo-filled-hover);--mantine-primary-color-light: var(--mantine-color-indigo-light);--mantine-primary-color-light-hover: var(--mantine-color-indigo-light-hover);--mantine-primary-color-light-color: var(--mantine-color-indigo-light-color);--mantine-spacing-xxl: calc(4rem * var(--mantine-scale));--mantine-font-size-xs: 12px;--mantine-font-size-sm: 14px;--mantine-font-size-md: 16px;--mantine-font-size-lg: clamp(16.0000px, calc(15.2727px + 0.2273vw), 18.0000px);--mantine-font-size-xl: clamp(16.0000px, calc(14.5455px + 0.4545vw), 20.0000px);--mantine-font-size-display-3: clamp(32.0000px, calc(26.1818px + 1.8182vw), 48.0000px);--mantine-font-size-display-2: clamp(36.0000px, calc(25.8182px + 3.1818vw), 64.0000px);--mantine-font-size-display-1: clamp(40.0000px, calc(25.4545px + 4.5455vw), 80.0000px);--mantine-font-size-h1: clamp(28.0000px, calc(23.6364px + 1.3636vw), 40.0000px);--mantine-font-size-h2: clamp(24.0000px, calc(21.0909px + 0.9091vw), 32.0000px);--mantine-font-size-h3: clamp(20.0000px, calc(17.0909px + 0.9091vw), 28.0000px);--mantine-font-size-h4: clamp(16.0000px, calc(13.0909px + 0.9091vw), 24.0000px);--mantine-font-size-h5: clamp(16.0000px, calc(14.5455px + 0.4545vw), 20.0000px);--mantine-font-size-h6: 1rem;--mantine-primary-color-0: var(--mantine-color-indigo-0);--mantine-primary-color-1: var(--mantine-color-indigo-1);--mantine-primary-color-2: var(--mantine-color-indigo-2);--mantine-primary-color-3: var(--mantine-color-indigo-3);--mantine-primary-color-4: var(--mantine-color-indigo-4);--mantine-primary-color-5: var(--mantine-color-indigo-5);--mantine-primary-color-6: var(--mantine-color-indigo-6);--mantine-primary-color-7: var(--mantine-color-indigo-7);--mantine-primary-color-8: var(--mantine-color-indigo-8);--mantine-primary-color-9: var(--mantine-color-indigo-9);--mantine-color-red-0: #ffeaea;--mantine-color-red-1: #fed4d4;--mantine-color-red-2: #f4a7a8;--mantine-color-red-3: #ec7878;--mantine-color-red-4: #e55050;--mantine-color-red-5: #e03131;--mantine-color-red-6: #e02829;--mantine-color-red-7: #c71a1c;--mantine-color-red-8: #b21218;--mantine-color-red-9: #9c0411;--mantine-color-violet-0: #fce9ff;--mantine-color-violet-1: #f1cfff;--mantine-color-violet-2: #e09bff;--mantine-color-violet-3: #d16fff;--mantine-color-violet-4: #be37fe;--mantine-color-violet-5: #b51afe;--mantine-color-violet-6: #b009ff;--mantine-color-violet-7: #9b00e4;--mantine-color-violet-8: #8a00cc;--mantine-color-violet-9: #7800b3;--mantine-color-indigo-0: #edecff;--mantine-color-indigo-1: #d6d5fe;--mantine-color-indigo-2: #aaa9f4;--mantine-color-indigo-3: #7b79eb;--mantine-color-indigo-4: #5451e4;--mantine-color-indigo-5: #3b37e0;--mantine-color-indigo-6: #2d2adf;--mantine-color-indigo-7: #1f1ec7;--mantine-color-indigo-8: #1819b2;--mantine-color-indigo-9: #0c149e;--mantine-color-cyan-0: #dffdff;--mantine-color-cyan-1: #caf5ff;--mantine-color-cyan-2: #99e8ff;--mantine-color-cyan-3: #64daff;--mantine-color-cyan-4: #3ccffe;--mantine-color-cyan-5: #24c8fe;--mantine-color-cyan-6: #00c2ff;--mantine-color-cyan-7: #00ade4;--mantine-color-cyan-8: #009acd;--mantine-color-cyan-9: #0085b5;--mantine-color-green-0: #e9fdec;--mantine-color-green-1: #d7f6dc;--mantine-color-green-2: #b0eab9;--mantine-color-green-3: #86df94;--mantine-color-green-4: #62d574;--mantine-color-green-5: #4ccf5f;--mantine-color-green-6: #3fcc54;--mantine-color-green-7: #2fb344;--mantine-color-green-8: #25a03b;--mantine-color-green-9: #138a2e;--mantine-color-yellow-0: #fff7e2;--mantine-color-yellow-1: #ffeecd;--mantine-color-yellow-2: #ffdc9c;--mantine-color-yellow-3: #ffc966;--mantine-color-yellow-4: #feb93a;--mantine-color-yellow-5: #feae1e;--mantine-color-yellow-6: #ffa90f;--mantine-color-yellow-8: #ca8200;--mantine-color-yellow-9: #af7000;--mantine-h1-font-size: clamp(28.0000px, calc(23.6364px + 1.3636vw), 40.0000px);--mantine-h1-font-weight: normal;--mantine-h2-font-size: clamp(24.0000px, calc(21.0909px + 0.9091vw), 32.0000px);--mantine-h2-font-weight: normal;--mantine-h3-font-size: clamp(20.0000px, calc(17.0909px + 0.9091vw), 28.0000px);--mantine-h3-font-weight: normal;--mantine-h4-font-size: clamp(16.0000px, calc(13.0909px + 0.9091vw), 24.0000px);--mantine-h4-font-weight: normal;--mantine-h5-font-size: clamp(16.0000px, calc(14.5455px + 0.4545vw), 20.0000px);--mantine-h5-font-weight: normal;--mantine-h6-font-size: 1rem;--mantine-h6-font-weight: normal;}
:root[data-mantine-color-scheme="dark"], :host([data-mantine-color-scheme="dark"]){--mantine-color-anchor: var(--mantine-color-text);--mantine-color-dimmed: #495057;--mantine-color-dark-filled: var(--mantine-color-dark-5);--mantine-color-dark-filled-hover: var(--mantine-color-dark-6);--mantine-color-dark-light: rgba(105, 105, 105, 0.15);--mantine-color-dark-light-hover: rgba(105, 105, 105, 0.2);--mantine-color-dark-light-color: var(--mantine-color-dark-0);--mantine-color-dark-outline: var(--mantine-color-dark-1);--mantine-color-dark-outline-hover: rgba(184, 184, 184, 0.05);--mantine-color-gray-filled: var(--mantine-color-gray-5);--mantine-color-gray-filled-hover: var(--mantine-color-gray-6);--mantine-color-gray-light: rgba(222, 226, 230, 0.15);--mantine-color-gray-light-hover: rgba(222, 226, 230, 0.2);--mantine-color-gray-light-color: var(--mantine-color-gray-0);--mantine-color-gray-outline: var(--mantine-color-gray-1);--mantine-color-gray-outline-hover: rgba(241, 243, 245, 0.05);--mantine-color-red-filled: var(--mantine-color-red-5);--mantine-color-red-filled-hover: var(--mantine-color-red-6);--mantine-color-red-light: rgba(236, 120, 120, 0.15);--mantine-color-red-light-hover: rgba(236, 120, 120, 0.2);--mantine-color-red-light-color: var(--mantine-color-red-0);--mantine-color-red-outline: var(--mantine-color-red-1);--mantine-color-red-outline-hover: rgba(254, 212, 212, 0.05);--mantine-color-pink-filled: var(--mantine-color-pink-5);--mantine-color-pink-filled-hover: var(--mantine-color-pink-6);--mantine-color-pink-light: rgba(250, 162, 193, 0.15);--mantine-color-pink-light-hover: rgba(250, 162, 193, 0.2);--mantine-color-pink-light-color: var(--mantine-color-pink-0);--mantine-color-pink-outline: var(--mantine-color-pink-1);--mantine-color-pink-outline-hover: rgba(255, 222, 235, 0.05);--mantine-color-grape-filled: var(--mantine-color-grape-5);--mantine-color-grape-filled-hover: var(--mantine-color-grape-6);--mantine-color-grape-light: rgba(229, 153, 247, 0.15);--mantine-color-grape-light-hover: rgba(229, 153, 247, 0.2);--mantine-color-grape-light-color: var(--mantine-color-grape-0);--mantine-color-grape-outline: var(--mantine-color-grape-1);--mantine-color-grape-outline-hover: rgba(243, 217, 250, 0.05);--mantine-color-violet-filled: var(--mantine-color-violet-5);--mantine-color-violet-filled-hover: var(--mantine-color-violet-6);--mantine-color-violet-light: rgba(209, 111, 255, 0.15);--mantine-color-violet-light-hover: rgba(209, 111, 255, 0.2);--mantine-color-violet-light-color: var(--mantine-color-violet-0);--mantine-color-violet-outline: var(--mantine-color-violet-1);--mantine-color-violet-outline-hover: rgba(241, 207, 255, 0.05);--mantine-color-indigo-filled: var(--mantine-color-indigo-5);--mantine-color-indigo-filled-hover: var(--mantine-color-indigo-6);--mantine-color-indigo-light: rgba(123, 121, 235, 0.15);--mantine-color-indigo-light-hover: rgba(123, 121, 235, 0.2);--mantine-color-indigo-light-color: var(--mantine-color-indigo-0);--mantine-color-indigo-outline: var(--mantine-color-indigo-1);--mantine-color-indigo-outline-hover: rgba(214, 213, 254, 0.05);--mantine-color-blue-filled: var(--mantine-color-blue-5);--mantine-color-blue-filled-hover: var(--mantine-color-blue-6);--mantine-color-blue-light: rgba(116, 192, 252, 0.15);--mantine-color-blue-light-hover: rgba(116, 192, 252, 0.2);--mantine-color-blue-light-color: var(--mantine-color-blue-0);--mantine-color-blue-outline: var(--mantine-color-blue-1);--mantine-color-blue-outline-hover: rgba(208, 235, 255, 0.05);--mantine-color-cyan-filled: var(--mantine-color-cyan-5);--mantine-color-cyan-filled-hover: var(--mantine-color-cyan-6);--mantine-color-cyan-light: rgba(100, 218, 255, 0.15);--mantine-color-cyan-light-hover: rgba(100, 218, 255, 0.2);--mantine-color-cyan-light-color: var(--mantine-color-cyan-0);--mantine-color-cyan-outline: var(--mantine-color-cyan-1);--mantine-color-cyan-outline-hover: rgba(202, 245, 255, 0.05);--mantine-color-teal-filled: var(--mantine-color-teal-5);--mantine-color-teal-filled-hover: var(--mantine-color-teal-6);--mantine-color-teal-light: rgba(99, 230, 190, 0.15);--mantine-color-teal-light-hover: rgba(99, 230, 190, 0.2);--mantine-color-teal-light-color: var(--mantine-color-teal-0);--mantine-color-teal-outline: var(--mantine-color-teal-1);--mantine-color-teal-outline-hover: rgba(195, 250, 232, 0.05);--mantine-color-green-filled: var(--mantine-color-green-5);--mantine-color-green-filled-hover: var(--mantine-color-green-6);--mantine-color-green-light: rgba(134, 223, 148, 0.15);--mantine-color-green-light-hover: rgba(134, 223, 148, 0.2);--mantine-color-green-light-color: var(--mantine-color-green-0);--mantine-color-green-outline: var(--mantine-color-green-1);--mantine-color-green-outline-hover: rgba(215, 246, 220, 0.05);--mantine-color-lime-filled: var(--mantine-color-lime-5);--mantine-color-lime-filled-hover: var(--mantine-color-lime-6);--mantine-color-lime-light: rgba(192, 235, 117, 0.15);--mantine-color-lime-light-hover: rgba(192, 235, 117, 0.2);--mantine-color-lime-light-color: var(--mantine-color-lime-0);--mantine-color-lime-outline: var(--mantine-color-lime-1);--mantine-color-lime-outline-hover: rgba(233, 250, 200, 0.05);--mantine-color-yellow-filled: var(--mantine-color-yellow-5);--mantine-color-yellow-filled-hover: var(--mantine-color-yellow-6);--mantine-color-yellow-light: rgba(255, 201, 102, 0.15);--mantine-color-yellow-light-hover: rgba(255, 201, 102, 0.2);--mantine-color-yellow-light-color: var(--mantine-color-yellow-0);--mantine-color-yellow-outline: var(--mantine-color-yellow-1);--mantine-color-yellow-outline-hover: rgba(255, 238, 205, 0.05);--mantine-color-orange-filled: var(--mantine-color-orange-5);--mantine-color-orange-filled-hover: var(--mantine-color-orange-6);--mantine-color-orange-light: rgba(255, 192, 120, 0.15);--mantine-color-orange-light-hover: rgba(255, 192, 120, 0.2);--mantine-color-orange-light-color: var(--mantine-color-orange-0);--mantine-color-orange-outline: var(--mantine-color-orange-1);--mantine-color-orange-outline-hover: rgba(255, 232, 204, 0.05);--app-cta-gradient: linear-gradient(90deg, var(--mantine-color-blue-9) 0%, var(--mantine-color-cyan-7) 100%);--app-color-surface: #2e2e2e;}
:root[data-mantine-color-scheme="light"], :host([data-mantine-color-scheme="light"]){--mantine-color-anchor: var(--mantine-color-text);--mantine-color-dimmed: #495057;--mantine-color-red-light: rgba(224, 40, 41, 0.1);--mantine-color-red-light-hover: rgba(224, 40, 41, 0.12);--mantine-color-red-outline-hover: rgba(224, 40, 41, 0.05);--mantine-color-violet-light: rgba(176, 9, 255, 0.1);--mantine-color-violet-light-hover: rgba(176, 9, 255, 0.12);--mantine-color-violet-outline-hover: rgba(176, 9, 255, 0.05);--mantine-color-indigo-light: rgba(45, 42, 223, 0.1);--mantine-color-indigo-light-hover: rgba(45, 42, 223, 0.12);--mantine-color-indigo-outline-hover: rgba(45, 42, 223, 0.05);--mantine-color-cyan-light: rgba(0, 194, 255, 0.1);--mantine-color-cyan-light-hover: rgba(0, 194, 255, 0.12);--mantine-color-cyan-outline-hover: rgba(0, 194, 255, 0.05);--mantine-color-green-light: rgba(63, 204, 84, 0.1);--mantine-color-green-light-hover: rgba(63, 204, 84, 0.12);--mantine-color-green-outline-hover: rgba(63, 204, 84, 0.05);--mantine-color-yellow-light: rgba(255, 169, 15, 0.1);--mantine-color-yellow-light-hover: rgba(255, 169, 15, 0.12);--mantine-color-yellow-outline-hover: rgba(255, 169, 15, 0.05);--app-color-surface: #f1f3f5;--app-cta-gradient: linear-gradient(90deg, var(--mantine-color-blue-filled) 0%, var(--mantine-color-cyan-5) 100%);}</style><style data-mantine-styles="classes">@media (max-width: 35.99375em) {.mantine-visible-from-xs {display: none !important;}}@media (min-width: 36em) {.mantine-hidden-from-xs {display: none !important;}}@media (max-width: 47.99375em) {.mantine-visible-from-sm {display: none !important;}}@media (min-width: 48em) {.mantine-hidden-from-sm {display: none !important;}}@media (max-width: 61.99375em) {.mantine-visible-from-md {display: none !important;}}@media (min-width: 62em) {.mantine-hidden-from-md {display: none !important;}}@media (max-width: 74.99375em) {.mantine-visible-from-lg {display: none !important;}}@media (min-width: 75em) {.mantine-hidden-from-lg {display: none !important;}}@media (max-width: 87.99375em) {.mantine-visible-from-xl {display: none !important;}}@media (min-width: 88em) {.mantine-hidden-from-xl {display: none !important;}}</style><div style="position:absolute;top:0rem" class=""></div><div style="max-width:var(--container-size-xl);height:100%;min-height:0rem" class=""><style data-mantine-styles="inline">.__m__-_R_5ub_{--grid-gutter:0rem;}</style><div style="height:100%;min-height:0rem" class="m_410352e9 mantine-Grid-root __m__-_R_5ub_"><div class="m_dee7bd2f mantine-Grid-inner" style="height:100%"><style data-mantine-styles="inline">.__m__-_R_rdub_{--col-flex-grow:auto;--col-flex-basis:91.66666666666667%;--col-max-width:91.66666666666667%;}@media(min-width: 48em){.__m__-_R_rdub_{--col-flex-grow:auto;--col-flex-basis:83.33333333333334%;--col-max-width:83.33333333333334%;}}</style><div style="min-width:0rem;height:100%;min-height:0rem;display:flex" class="m_96bdd299 mantine-Grid-col __m__-_R_rdub_"><style data-mantine-styles="inline">.__m__-_R_6qrdub_{margin-top:0rem;padding-inline:var(--mantine-spacing-xs);width:100%;}@media(min-width: 48em){.__m__-_R_6qrdub_{margin-top:var(--mantine-spacing-xl);width:80%;}}@media(min-width: 62em){.__m__-_R_6qrdub_{padding-inline:var(--mantine-spacing-xl);}}</style><div style="margin-inline:auto;max-width:var(--mantine-breakpoint-xl)" class="__m__-_R_6qrdub_"><div style="color:var(--mantine-color-dimmed)" class="m_4451eb3a mantine-Center-root" data-inline="true"><div style="--ti-size:var(--ti-size-xs);--ti-bg:transparent;--ti-color:var(--mantine-color-indigo-light-color);--ti-bd:calc(0.0625rem * var(--mantine-scale)) solid transparent;margin-inline-end:calc(0.125rem * var(--mantine-scale));color:inherit" class="m_7341320d mantine-ThemeIcon-root" data-variant="transparent" data-size="xs"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="tabler-icon tabler-icon-lock "><path d="M5 13a2 2 0 0 1 2 -2h10a2 2 0 0 1 2 2v6a2 2 0 0 1 -2 2h-10a2 2 0 0 1 -2 -2v-6"></path><path d="M11 16a1 1 0 1 0 2 0a1 1 0 0 0 -2 0"></path><path d="M8 11v-4a4 4 0 1 1 8 0v4"></path></svg></div><p style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Python: Pandas</p></div><h1 style="--title-fw:var(--mantine-h1-font-weight);--title-lh:var(--mantine-h1-line-height);--title-fz:var(--mantine-h1-font-size);margin-bottom:var(--mantine-spacing-xl)" class="m_8a5d1357 mantine-Title-root" data-order="1">Теория: Работа с Excel-файлами в Pandas</h1><script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"LearningResource","name":"Работа с Excel-файлами в Pandas","inLanguage":"ru","isPartOf":{"@type":"LearningResource","name":"Python: Pandas"},"isAccessibleForFree":"False","hasPart":{"@type":"WebPageElement","isAccessibleForFree":"False","cssSelector":".paywalled"}}</script><div class=""><div style="--alert-color:var(--mantine-color-indigo-light-color);margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg);font-size:var(--mantine-font-size-lg)" class="m_66836ed3 mantine-Alert-root" id="mantine-_R_remqrdub_" role="alert" aria-describedby="mantine-_R_remqrdub_-body" aria-labelledby="mantine-_R_remqrdub_-title"><div class="m_a5d60502 mantine-Alert-wrapper"><div class="m_667f2a6a mantine-Alert-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="tabler-icon tabler-icon-rocket "><path d="M4 13a8 8 0 0 1 7 7a6 6 0 0 0 3 -5a9 9 0 0 0 6 -8a3 3 0 0 0 -3 -3a9 9 0 0 0 -8 6a6 6 0 0 0 -5 3"></path><path d="M7 14a6 6 0 0 0 -3 6a6 6 0 0 0 6 -3"></path><path d="M14 9a1 1 0 1 0 2 0a1 1 0 1 0 -2 0"></path></svg></div><div class="m_667c2793 mantine-Alert-body"><div class="m_6a03f287 mantine-Alert-title"><span id="mantine-_R_remqrdub_-title" class="m_698f4f23 mantine-Alert-label">Полный доступ к материалам</span></div><div id="mantine-_R_remqrdub_-body" class="m_7fa78076 mantine-Alert-message"><div style="--group-gap:var(--mantine-spacing-md);--group-align:center;--group-justify:space-between;--group-wrap:wrap" class="m_4081bf90 mantine-Group-root"><p class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Зарегистрируйтесь и получите доступ к этому и десяткам других курсов</p><a style="--button-height:var(--button-height-xs);--button-padding-x:var(--button-padding-x-xs);--button-fz:var(--mantine-font-size-xs);--button-bg:linear-gradient(45deg, var(--mantine-color-blue-filled) 0%, var(--mantine-color-cyan-filled) 100%);--button-hover:linear-gradient(45deg, var(--mantine-color-blue-filled) 0%, var(--mantine-color-cyan-filled) 100%);--button-color:var(--mantine-color-white);--button-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_77c9d27d mantine-Button-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="gradient" data-size="xs" href="/u/new"><span class="m_80f1301b mantine-Button-inner"><span class="m_811560b9 mantine-Button-label">Зарегистрироваться</span></span></a></div></div></div></div></div><div class="paywalled m_d08caa0 mantine-Typography-root"><p>Для работы с табличными данными часто используют продукт Microsoft Excel. В таблицы Excel помещают как списки покупок, так и отчетности компаний. Благодаря распространенности данного формата разработчики создали инструменты для автоматизации обработки данных.</p>
<p>Pandas является средством работы с табличными данными и умеет работать с файлами формата Excel-таблиц: .xls и .xlsx. И каждый разработчик должен уметь работать с такими форматами наравне с текстовыми файлами и файлами формата json и html.</p>
<p>В этом уроке мы познакомимся с основными методами библиотеки Pandas для работы с табличными данными в формате Microsoft Excel: .xls и .xlsx. Мы научимся их читать и записывать. Также мы разберем работу с файлами, в которых есть несколько листов, а также форматирование данных при записи.</p>
<h2 id="heading-2-1">Обработка Excel файлов в Python</h2>
<p>Среди форматов файлов Excel наиболее популярными являются:</p>
<ul>
<li>.xls — использовался в версиях Microsoft Excel до 2007</li>
<li>.xlsx — используется во всех версиях после 2007</li>
</ul>
<p>Для работы с обоими типами в Python есть ряд открытых библиотек:</p>
<ul>
<li><code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">xlwt</code></li>
<li><code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">openpyxl</code></li>
<li><code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">XlsxWriter</code></li>
<li><code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">xlrd</code></li>
</ul>
<p>В библиотеке Pandas не реализован свой функционал работы с Excel-файлами, но есть единый интерфейс для работы с каждой из указанных выше библиотек.</p>
<p>Чтобы использовать этот функционал, нужно установить указанные библиотеки в окружение, в котором установлена библиотека Pandas. Библиотеки не являются взаимозаменяемыми и дополняют друг друга — лучше установить их все.</p>
<h2 id="heading-2-2">Чтение таблиц из Excel файлов</h2>
<p>Чтобы читать файлы в Pandas, используется метод <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">read_excel()</code>. Ему на вход подается путь к читаемому файлу:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">import pandas as pd
df_orders = pd.read_excel('data_read/Shop_orders_one_week.xlsx')
print(df_orders.head())
# => weekday shop_1 shop_2 shop_3 shop_4
# 0 mon 7 1 7 8
# 1 tue 4 2 4 5
# 2 wed 3 5 2 3
# 3 thu 8 12 8 7
# 4 fri 15 11 13 9
# 5 sat 21 18 17 21
# 6 sun 25 16 25 17</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>В примере выше прочитан файл продаж четырех магазинов за неделю и размещен в объекте <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">DataFrame</code>. Pandas по умолчанию добавил столбец индексов — последовательность целых чисел от 0 до 6.</p>
<p>Чтобы указать, какой из столбцов является столбцом индексов, необходимо указать его номер в параметре <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">index_col</code>. В нашем случае это первый столбец, в котором указаны дни недели:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">df_orders = pd.read_excel('data_read/Shop_orders_one_week.xlsx', index_col=0)
print(df_orders.head())
# => shop_1 shop_2 shop_3 shop_4
# weekday
# mon 7 1 7 8
# tue 4 2 4 5
# wed 3 5 2 3
# thu 8 12 8 7
# fri 15 11 13 9
# sat 21 18 17 21
# sun 25 16 25 17</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>Если перед таблицей некоторые строки содержали записи, то попытка прочтения не приведет к ожидаемому результату. Pandas будет стараться положить данные в строках до таблицы в качестве индексов столбцов:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">df_orders = pd.read_excel('data_read/Shop_orders_one_week_with_head.xlsx')
print(df_orders.head())
# => Orders by shop Unnamed: 1 Unnamed: 2 Unnamed: 3 Unnamed: 4
# 0 NaN NaN NaN NaN NaN
# 1 weekday shop_1 shop_2 shop_3 shop_4
# 2 mon 7 1 7 8
# 3 tue 4 2 4 5
# 4 wed 3 5 2 3</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>Для корректного прочтения необходимо пропустить некоторое количество строк при прочтении. Для этого нужно использовать параметр <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">skiprows</code> и указать количество пропускаемых строк:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">df_orders = pd.read_excel('data_read/Shop_orders_one_week_with_head.xlsx', skiprows=2)
print(df_orders.head())
# => weekday shop_1 shop_2 shop_3 shop_4
# 0 mon 7 1 7 8
# 1 tue 4 2 4 5
# 2 wed 3 5 2 3
# 3 thu 8 12 8 7
# 4 fri 15 11 13 9</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>Итоговый вариант корректного чтения, где пропущены две строки и использован один столбец в качестве столбца индексов, выглядит следующим образом:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">df_orders = pd.read_excel('data_read/Shop_orders_one_week_with_head.xls', skiprows=2, index_col=0)
print(df_orders.head())
# => shop_1 shop_2 shop_3 shop_4
# weekday
# mon 7 1 7 8
# tue 4 2 4 5
# wed 3 5 2 3
# thu 8 12 8 7
# fri 15 11 13 9</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<h2 id="heading-2-3">Запись таблиц в Excel файл</h2>
<p>Также в Excel-файл можно записывать результаты работы программы. Эту задачу можно разделить на два типа по сложности используемого синтаксиса:</p>
<ul>
<li>Быстрая запись на один лист — записывается одна таблица, которая будет размещена на одном листе файла Excel</li>
<li>Создание файла с несколькими листами — если результаты работы программы располагаются в нескольких итоговых таблицах, то для формирования единого файла Excel с несколькими листами потребуется применить определенные правила создания</li>
</ul>
<h3 id="heading-3-4">Быстрая запись на один лист</h3>
<p>В качестве результатов работы программы используем среднее по магазинам за неделю:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">df_orders_mean = pd.DataFrame(df_orders.mean()).T.round(1)
df_orders_mean.index = ['mean']
print(df_orders_mean)
# => shop_1 shop_2 shop_3 shop_4
# mean 11.9 9.3 10.9 10.0</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>Сформируем итоговую таблицу на основе исходной и добавим аналитические результаты:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">df_analitic_results = pd.concat([
df_orders,
df_orders_mean
])
print(df_analitic_results)
# => shop_1 shop_2 shop_3 shop_4
# mon 7.0 1.0 7.0 8.0
# tue 4.0 2.0 4.0 5.0
# wed 3.0 5.0 2.0 3.0
# thu 8.0 12.0 8.0 7.0
# fri 15.0 11.0 13.0 9.0
# sat 21.0 18.0 17.0 21.0
# sun 25.0 16.0 25.0 17.0
# mean 11.9 9.3 10.9 10.0</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>Чтобы быстро записать данную таблицу, достаточно воспользоваться методом <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">to_excel()</code>. Формат файла .xls или .xlsx необходимо указать в расширении файла. Pandas автоматически определит, какой библиотекой воспользоваться для конкретного формата:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">df_analitic_results.to_excel('data_read/Shop_orders_one_week_analitics.xlsx')
df_analitic_results.to_excel('data_read/Shop_orders_one_week_analitics.xls')</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<h3 id="heading-3-5">Создание файла с несколькими листами</h3>
<p>Чтобы задать имя листа, на котором располагается таблица, необходимо указать его в параметре <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">sheet_name</code>. В данном примере получится лист Total:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">path_for_analitic_results = 'data_read/Shop_orders_one_week_analitics.xlsx'
df_analitic_results.to_excel(
path_for_analitic_results,
sheet_name='Total'
)</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>Попробуем добавить к сформированному файлу лист итогов только для первого магазина:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">df_analitic_results[['shop_1']].to_excel(
path_for_analitic_results,
sheet_name='shop_1',
)</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>Все выполнено без ошибок, но в итоговом файле листа Total нет. Чтобы перезаписать файл и удалить предыдущий, вызовем функцию <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">to_excel()</code>.</p>
<p>Для корректной записи или дозаписи нужно использовать следующую конструкцию. В одном файле запишем итоговую таблицу на один лист, а для каждого магазина создадим отдельный лист только с его итогами:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">with pd.ExcelWriter(
path_for_analitic_results,
engine="xlsxwriter",
mode='w') as excel_writer:
# Add total df
df_analitic_results.to_excel(excel_writer, sheet_name='Total')
# Add all shop df results
for shop_name in df_analitic_results.columns.to_list():
df_analitic_results[[shop_name]].to_excel(excel_writer, sheet_name=shop_name)</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>В коде выше создается экземпляр класса <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">ExcelWriter</code> на "движке" библиотеки <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">xlsxwriter</code>. Далее мы используем инициализированный экземпляр <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">excel_writer</code> в качестве первого параметра метода <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">to_excel()</code>. Конструкция <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">with...as...</code> позволяет безопасно работать с потоком данных и закрыть файл, даже когда возникают ошибки записи.</p>
<h2 id="heading-2-6">Чтение таблиц из Excel файлов с несколькими листами</h2>
<p>Чтобы прочитать файл с несколькими листами, не хватит метода <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">read_excel()</code>, поскольку будет прочитан только первый лист из файла:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">df_analitic_results_from_file = pd.read_excel(path_for_analitic_results, index_col=0)
print(df_analitic_results_from_file)
# => shop_1 shop_2 shop_3 shop_4
# mon 7.0 1.0 7.0 8
# tue 4.0 2.0 4.0 5
# wed 3.0 5.0 2.0 3
# thu 8.0 12.0 8.0 7
# fri 15.0 11.0 13.0 9
# sat 21.0 18.0 17.0 21
# sun 25.0 16.0 25.0 17
# mean 11.9 9.3 10.9 10</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>При этом можно прочитать конкретный лист, если указать его название в параметре <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">sheet_name</code>:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">df_analitic_results_from_file = pd.read_excel(path_for_analitic_results, index_col=0, sheet_name='shop_1')
print(df_analitic_results_from_file)
# => shop_1
# mon 7.0
# tue 4.0
# wed 3.0
# thu 8.0
# fri 15.0
# sat 21.0
# sun 25.0
# mean 11.9</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>Чтобы прочитать несколько листов и не переоткрывать файл, достаточно использовать экземпляр класса <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">ExcelFile</code> и его метод <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">parse()</code>. В последнем указывается имя нужного листа и дополнительные параметры чтения, аналогичные методу <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">read_excel()</code>.</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">excel_reader = pd.ExcelFile(path_for_analitic_results)
df_shop_1 = excel_reader.parse('shop_1', index_col=0)
df_shop_2 = excel_reader.parse('shop_2', index_col=0)
print(df_shop_1)
print(df_shop_2)
# => shop_1
# mon 7.0
# tue 4.0
# wed 3.0
# thu 8.0
# fri 15.0
# sat 21.0
# sun 25.0
# mean 11.9
# shop_2
# mon 1.0
# tue 2.0
# wed 5.0
# thu 12.0
# fri 11.0
# sat 18.0
# sun 16.0
# mean 9.3</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>Данный подход для чтения файла Excel удобен, чтобы получить список всех листов. Для этого нужно посмотреть на атрибут <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">sheet_names</code>:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">print(excel_reader.sheet_names)
# => ['Total', 'shop_1', 'shop_2', 'shop_3', 'shop_4']</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>Если использовать наработки выше, можно собрать словарь из датафреймов, в которых будут располагаться все таблицы файла. Чтобы получить нужный датафрейм, нужно обратиться к словарю по ключу с соответствующим названием листа:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">sheet_to_df_map = {}
for sheet_name in excel_reader.sheet_names:
sheet_to_df_map[sheet_name] = excel_reader.parse(sheet_name, index_col=0)
print(sheet_to_df_map['shop_1'])
print(sheet_to_df_map['Total'])
# => shop_1
# mon 7.0
# tue 4.0
# wed 3.0
# thu 8.0
# fri 15.0
# sat 21.0
# sun 25.0
# mean 11.9
# shop_1 shop_2 shop_3 shop_4
# mon 7.0 1.0 7.0 8
# tue 4.0 2.0 4.0 5
# wed 3.0 5.0 2.0 3
# thu 8.0 12.0 8.0 7
# fri 15.0 11.0 13.0 9
# sat 21.0 18.0 17.0 21
# sun 25.0 16.0 25.0 17
# mean 11.9 9.3 10.9 10</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<h2 id="heading-2-7">Форматирование таблиц</h2>
<p>За время своего развития Excel накопил довольно мощный функционал, чтобы анализировать и презентовать данные: создание графиков, цветовая подсветка результатов по условию, настройка шрифтов и многое другое.</p>
<p>В примере ниже мы форматируем итоговые аналитические данные: если значения в таблице превышают порог в одиннадцать заказов, то они раскрашиваются в один цвет, иначе — в другой. Цветовая дифференциация данных удобна, чтобы быстро оценивать результаты и искать закономерности в данных:</p>
<div style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight" dir="ltr"><div class="m_be7e9c9c mantine-CodeHighlight-controls"><button style="--ai-bg:transparent;--ai-hover:transparent;--ai-color:inherit;--ai-bd:none" class="mantine-focus-auto mantine-active m_d498bab7 mantine-CodeHighlight-control m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="none" type="button" aria-label="Copy code"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path stroke="none" d="M0 0h24v24H0z" fill="none"></path><path d="M8 8m0 2a2 2 0 0 1 2 -2h8a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1 -2 2h-8a2 2 0 0 1 -2 -2z"></path><path d="M16 8v-2a2 2 0 0 0 -2 -2h-8a2 2 0 0 0 -2 2v8a2 2 0 0 0 2 2h2"></path></svg></span></button></div><div style="--scrollarea-scrollbar-size:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--sa-corner-width:0px;--sa-corner-height:0px" class="m_f744fd40 mantine-CodeHighlight-scrollarea m_d57069b5 mantine-ScrollArea-root" dir="ltr"><div style="overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;overscroll-behavior-inline:none" class="m_c0783ff9 mantine-ScrollArea-viewport" data-scrollbars="xy"><div class="m_b1336c6 mantine-ScrollArea-content"><pre class="m_2c47c4fd mantine-CodeHighlight-pre" style="padding:0"><code class="m_5caae6d3 mantine-CodeHighlight-code">with pd.ExcelWriter(
path_for_analitic_results,
engine="xlsxwriter",
mode='w') as excel_writer:
# Add total df
df_analitic_results.to_excel(excel_writer, sheet_name='Total')
# Formatting total df
threshold = 11
workbook = excel_writer.book
worksheet = excel_writer.sheets['Total']
format1 = workbook.add_format({'bg_color': '#FFC7CD',
'font_color': '#9C0006'})
format2 = workbook.add_format({'bg_color': '#C6EFCD',
'font_color': '#006100'})
worksheet.conditional_format('B2:E9', {
'type' : 'cell',
'criteria' : '>=',
'value' : threshold,
'format' : format1}
)
worksheet.conditional_format('B2:E9', {
'type' : 'cell',
'criteria' : '<',
'value' : threshold,
'format' : format2}
)</code></pre></div></div></div><button class="mantine-focus-auto m_c9378bc2 mantine-CodeHighlight-showCodeButton m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-hidden="true" type="button">Expand code</button></div>
<p>В примере выше используются методы движка <code style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight m_e597c321 mantine-CodeHighlight-codeHighlight m_dfe9c588 mantine-InlineCodeHighlight-inlineCodeHighlight">xlsxwriter</code>. Разбор всех возможностей форматирования данных при записи выходит за рамки данного урока. Можно глубже погрузиться в данную тему через документацию с примерами по следующей <a style="text-decoration:underline" class="mantine-focus-auto m_849cf0da m_b6d8b162 mantine-Text-root mantine-Anchor-root" data-underline="hover" href="https://xlsxwriter.readthedocs.io/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">ссылке</a>.</p>
<h2 id="heading-2-8">Выводы</h2>
<p>В этом уроке мы познакомились с основными методами библиотеки Pandas для работы с табличными данными в формате Microsoft Excel: .xls, .xlsx. Мы научились их читать и записывать.</p>
<p>Также мы уделили внимание работе с файлами, в которых есть несколько листов, а также форматированию данных при записи. Набор этих навыков позволяет строить процессы по автоматизации обработки и анализу табличных данных, которые представляются в формате Excel.</p></div><div style="margin-block:var(--mantine-spacing-xl)" class=""><h2 style="--title-fw:var(--mantine-h2-font-weight);--title-lh:var(--mantine-h2-line-height);--title-fz:var(--mantine-h2-font-size);margin-bottom:var(--mantine-spacing-md)" class="m_8a5d1357 mantine-Title-root" data-order="2">Рекомендуемые программы</h2><style data-mantine-styles="inline">.__m__-_R_2mremqrdub_{--carousel-slide-gap:var(--mantine-spacing-xs);--carousel-slide-size:70%;}@media(min-width: 36em){.__m__-_R_2mremqrdub_{--carousel-slide-gap:var(--mantine-spacing-xl);--carousel-slide-size:50%;}}</style><div style="--carousel-control-size:calc(2.5rem * var(--mantine-scale));--carousel-controls-offset:var(--mantine-spacing-sm);margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg);padding-block:var(--mantine-spacing-sm);background:var(--app-color-surface)" class="m_17884d0f mantine-Carousel-root responsiveClassName" data-orientation="horizontal" data-include-gap-in-size="true"><div class="m_39bc3463 mantine-Carousel-controls" data-orientation="horizontal"><button class="mantine-focus-auto m_64f58e10 mantine-Carousel-control m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" type="button" data-inactive="true" data-type="previous" tabindex="-1"><svg viewBox="0 0 15 15" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="transform:rotate(90deg);width:calc(1rem * var(--mantine-scale));height:calc(1rem * var(--mantine-scale));display:block"><path d="M3.13523 6.15803C3.3241 5.95657 3.64052 5.94637 3.84197 6.13523L7.5 9.56464L11.158 6.13523C11.3595 5.94637 11.6759 5.95657 11.8648 6.15803C12.0536 6.35949 12.0434 6.67591 11.842 6.86477L7.84197 10.6148C7.64964 10.7951 7.35036 10.7951 7.15803 10.6148L3.15803 6.86477C2.95657 6.67591 2.94637 6.35949 3.13523 6.15803Z" fill="currentColor" fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd"></path></svg></button><button class="mantine-focus-auto m_64f58e10 mantine-Carousel-control m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" type="button" data-inactive="true" data-type="next" tabindex="-1"><svg viewBox="0 0 15 15" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="transform:rotate(-90deg);width:calc(1rem * var(--mantine-scale));height:calc(1rem * var(--mantine-scale));display:block"><path d="M3.13523 6.15803C3.3241 5.95657 3.64052 5.94637 3.84197 6.13523L7.5 9.56464L11.158 6.13523C11.3595 5.94637 11.6759 5.95657 11.8648 6.15803C12.0536 6.35949 12.0434 6.67591 11.842 6.86477L7.84197 10.6148C7.64964 10.7951 7.35036 10.7951 7.15803 10.6148L3.15803 6.86477C2.95657 6.67591 2.94637 6.35949 3.13523 6.15803Z" fill="currentColor" fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd"></path></svg></button></div><div class="m_a2dae653 mantine-Carousel-viewport" data-type="media"><div class="m_fcd81474 mantine-Carousel-container __m__-_R_2mremqrdub_" data-orientation="horizontal"><div class="m_d98df724 mantine-Carousel-slide" data-orientation="horizontal"><div tabindex="0" style="cursor:pointer;height:100%"><a style="text-decoration:none" class="mantine-focus-auto m_849cf0da m_b6d8b162 mantine-Text-root mantine-Anchor-root" data-underline="hover" href="/programs/data-analytics?promo_name=programs_list&promo_position=course&promo_creative=catalog_card&promo_type=card" target="_blank"><div style="height:100%" class="m_e615b15f mantine-Card-root m_1b7284a3 mantine-Paper-root" data-with-border="true"><div style="--group-gap:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--group-align:center;--group-justify:flex-start;--group-wrap:nowrap" class="m_4081bf90 mantine-Group-root"><span style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">7 месяцев</span><span class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">·</span><span style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">С нуля</span></div><p style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-sm);font-size:var(--mantine-font-size-h5);font-weight:bold" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Аналитик данных</p><p class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Изучите SQL, Python, Pandas, Tableau, Superset и методы A/B-тестов.</p><div style="margin-top:auto" class=""><div class="m_4451eb3a mantine-Center-root"><img style="opacity:0.8;width:70%" class="m_9e117634 mantine-Image-root mantine-visible-from-xs" src="https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6MzY1MywicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--5107185de77b3481e0a836f9fc7326c4e1b77be4/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJ3ZWJwIiwicmVzaXplX3RvX2xpbWl0IjpbNDAwLDQwMF0sInNhdmVyIjp7InF1YWxpdHkiOjg1fX0sInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--5b6f46dacd1af664f27558553a58076185091823/Data%20extraction-pana.png" alt="Аналитик данных" loading="eager"/></div><div style="--group-gap:var(--mantine-spacing-md);--group-align:end;--group-justify:space-between;--group-wrap:wrap;margin-top:var(--mantine-spacing-xs)" class="m_4081bf90 mantine-Group-root"><p style="font-size:var(--mantine-font-size-xl)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">от 4 395 ₽</p><p style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Посмотреть →</p></div></div></div></a></div></div><div class="m_d98df724 mantine-Carousel-slide" data-orientation="horizontal"><div tabindex="0" style="cursor:pointer;height:100%"><a style="text-decoration:none" class="mantine-focus-auto m_849cf0da m_b6d8b162 mantine-Text-root mantine-Anchor-root" data-underline="hover" href="/programs/python-for-data-analysts?promo_name=programs_list&promo_position=course&promo_creative=catalog_card&promo_type=card" target="_blank"><div style="height:100%" class="m_e615b15f mantine-Card-root m_1b7284a3 mantine-Paper-root" data-with-border="true"><div style="--group-gap:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--group-align:center;--group-justify:flex-start;--group-wrap:nowrap" class="m_4081bf90 mantine-Group-root"><span style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">3 месяца</span><span class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">·</span><span style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">С нуля</span></div><p style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-sm);font-size:var(--mantine-font-size-h5);font-weight:bold" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Python для анализа данных</p><p class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Изучите Python для больших данных и аналитических задач</p><div style="margin-top:auto" class=""><div class="m_4451eb3a mantine-Center-root"><img style="opacity:0.8;width:70%" class="m_9e117634 mantine-Image-root mantine-visible-from-xs" src="https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6Mzk1OSwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--39f076671bc03debdf48e861bbd4c34c3fd4aac8/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJ3ZWJwIiwicmVzaXplX3RvX2xpbWl0IjpbNDAwLDQwMF0sInNhdmVyIjp7InF1YWxpdHkiOjg1fX0sInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--5b6f46dacd1af664f27558553a58076185091823/Data%20extraction-bro.png" alt="Python для анализа данных" loading="eager"/></div><div style="--group-gap:var(--mantine-spacing-md);--group-align:end;--group-justify:space-between;--group-wrap:wrap;margin-top:var(--mantine-spacing-xs)" class="m_4081bf90 mantine-Group-root"><p style="font-size:var(--mantine-font-size-xl)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">от 3 900 ₽</p><p style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Посмотреть →</p></div></div></div></a></div></div><div class="m_d98df724 mantine-Carousel-slide" data-orientation="horizontal"><div tabindex="0" style="cursor:pointer;height:100%"><a style="text-decoration:none" class="mantine-focus-auto m_849cf0da m_b6d8b162 mantine-Text-root mantine-Anchor-root" data-underline="hover" href="/programs/bi-analyst?promo_name=programs_list&promo_position=course&promo_creative=catalog_card&promo_type=card" target="_blank"><div style="height:100%" class="m_e615b15f mantine-Card-root m_1b7284a3 mantine-Paper-root" data-with-border="true"><div style="--group-gap:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--group-align:center;--group-justify:flex-start;--group-wrap:nowrap" class="m_4081bf90 mantine-Group-root"><span style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">7 месяцев</span><span class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">·</span><span style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">С нуля</span></div><p style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-sm);font-size:var(--mantine-font-size-h5);font-weight:bold" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">BI-аналитик</p><p class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Изучите SQL, BI-инструменты и визуализацию данных</p><div style="margin-top:auto" class=""><div class="m_4451eb3a mantine-Center-root"><img style="opacity:0.8;width:70%" class="m_9e117634 mantine-Image-root mantine-visible-from-xs" src="https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDg3MSwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--8175585f43b5401994e29b3ae73d76963d942512/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJ3ZWJwIiwicmVzaXplX3RvX2xpbWl0IjpbNDAwLDQwMF0sInNhdmVyIjp7InF1YWxpdHkiOjg1fX0sInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--5b6f46dacd1af664f27558553a58076185091823/Browser%20stats-bro.png" alt="BI-аналитик" loading="eager"/></div><div style="--group-gap:var(--mantine-spacing-md);--group-align:end;--group-justify:space-between;--group-wrap:wrap;margin-top:var(--mantine-spacing-xs)" class="m_4081bf90 mantine-Group-root"><p style="font-size:var(--mantine-font-size-xl)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">от 4 395 ₽</p><p style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Посмотреть →</p></div></div></div></a></div></div><div class="m_d98df724 mantine-Carousel-slide" data-orientation="horizontal"><div tabindex="0" style="cursor:pointer;height:100%"><a style="text-decoration:none" class="mantine-focus-auto m_849cf0da m_b6d8b162 mantine-Text-root mantine-Anchor-root" data-underline="hover" href="/programs/product-analyst?promo_name=programs_list&promo_position=course&promo_creative=catalog_card&promo_type=card" target="_blank"><div style="height:100%" class="m_e615b15f mantine-Card-root m_1b7284a3 mantine-Paper-root" data-with-border="true"><div style="--group-gap:calc(0.25rem * var(--mantine-scale));--group-align:center;--group-justify:flex-start;--group-wrap:nowrap" class="m_4081bf90 mantine-Group-root"><span style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">7 месяцев</span><span class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">·</span><span style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">С нуля</span></div><p style="margin-bottom:var(--mantine-spacing-sm);font-size:var(--mantine-font-size-h5);font-weight:bold" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Продуктовый аналитик</p><p class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Изучите продуктовые метрики, A/B-тесты и анализ пользовательских данных</p><div style="margin-top:auto" class=""><div class="m_4451eb3a mantine-Center-root"><img style="opacity:0.8;width:70%" class="m_9e117634 mantine-Image-root mantine-visible-from-xs" src="https://hexlet.io/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDg2MiwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--04a703ca18d7bf689064f1f3c2721058bd5564e4/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6eyJmb3JtYXQiOiJ3ZWJwIiwicmVzaXplX3RvX2xpbWl0IjpbNDAwLDQwMF0sInNhdmVyIjp7InF1YWxpdHkiOjg1fX0sInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--5b6f46dacd1af664f27558553a58076185091823/Statistics-bro.png" alt="Продуктовый аналитик" loading="eager"/></div><div style="--group-gap:var(--mantine-spacing-md);--group-align:end;--group-justify:space-between;--group-wrap:wrap;margin-top:var(--mantine-spacing-xs)" class="m_4081bf90 mantine-Group-root"><p style="font-size:var(--mantine-font-size-xl)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">от 4 395 ₽</p><p style="font-size:var(--mantine-font-size-sm)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Посмотреть →</p></div></div></div></a></div></div><div class="m_d98df724 mantine-Carousel-slide" data-orientation="horizontal"><div tabindex="0" style="cursor:pointer;height:100%"><a style="text-decoration:none" class="mantine-focus-auto m_849cf0da m_b6d8b162 mantine-Text-root mantine-Anchor-root" data-underline="hover" href="/courses?promo_name=programs_list&promo_position=course&promo_creative=catalog_card&promo_type=card"><div style="height:100%" class="m_e615b15f mantine-Card-root m_1b7284a3 mantine-Paper-root" data-with-border="true"><h2 style="--title-fw:var(--mantine-h2-font-weight);--title-lh:var(--mantine-h2-line-height);--title-fz:var(--mantine-h2-font-size);margin-bottom:var(--mantine-spacing-md);font-size:var(--mantine-font-size-h3)" class="m_8a5d1357 mantine-Title-root" data-order="2" data-responsive="true">Каталог</h2><p style="margin-bottom:auto" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Полный список доступных курсов по разным направлениям</p><div style="margin-top:auto" class=""><div class="m_4451eb3a mantine-Center-root"><img style="opacity:0.8;width:70%" class="m_9e117634 mantine-Image-root mantine-visible-from-xs" src="/vite/assets/development-BVihs_d5.png" alt="Orientation"/></div></div></div></a></div></div></div></div></div></div></div></div></div><style data-mantine-styles="inline">.__m__-_R_1bdub_{--col-flex-grow:auto;--col-flex-basis:8.333333333333334%;--col-max-width:8.333333333333334%;}@media(min-width: 48em){.__m__-_R_1bdub_{--col-flex-grow:auto;--col-flex-basis:16.666666666666668%;--col-max-width:16.666666666666668%;}}</style><div style="min-width:0rem;height:100%;min-height:0rem" class="m_96bdd299 mantine-Grid-col __m__-_R_1bdub_"><div style="margin-inline:var(--mantine-spacing-xs)" class="mantine-visible-from-sm"><a style="--button-color:var(--mantine-color-white);margin-bottom:var(--mantine-spacing-lg);text-decoration:none" class="mantine-focus-auto m_849cf0da mantine-focus-auto m_77c9d27d mantine-Button-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root m_b6d8b162 mantine-Text-root mantine-Anchor-root" data-underline="hover" href="/courses/python-pandas/lessons/excel-workflow/finish_unit?unit=theory" data-disabled="true" data-block="true" disabled=""><span class="m_80f1301b mantine-Button-inner"><span class="m_811560b9 mantine-Button-label"><span style="margin-inline-end:var(--mantine-spacing-xs)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Дальше</span>→</span></span></a><a style="padding-inline:0rem" class="mantine-focus-auto m_f0824112 mantine-NavLink-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root"><span class="m_690090b5 mantine-NavLink-section" data-position="left"><div style="--ti-size:var(--ti-size-sm);--ti-bg:transparent;--ti-color:var(--mantine-color-indigo-light-color);--ti-bd:calc(0.0625rem * var(--mantine-scale)) solid transparent;color:inherit" class="m_7341320d mantine-ThemeIcon-root" data-variant="transparent" data-size="sm"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="tabler-icon tabler-icon-list-numbers "><path d="M11 6h9"></path><path d="M11 12h9"></path><path d="M12 18h8"></path><path d="M4 16a2 2 0 1 1 4 0c0 .591 -.5 1 -1 1.5l-3 2.5h4"></path><path d="M6 10v-6l-2 2"></path></svg></div></span><div class="m_f07af9d2 mantine-NavLink-body"><span class="m_1f6ac4c4 mantine-NavLink-label">Навигация по теме</span><span class="m_57492dcc mantine-NavLink-description">Теория</span></div><span class="m_690090b5 mantine-NavLink-section" data-position="right"></span></a><div style="margin-block:var(--mantine-spacing-lg)" class="m_3eebeb36 mantine-Divider-root" data-orientation="horizontal" role="separator"></div><div style="margin-block:var(--mantine-spacing-lg)" class=""><div style="justify-content:space-between;margin-bottom:calc(0.1875rem * var(--mantine-scale));color:var(--mantine-color-dimmed);font-size:var(--mantine-font-size-xs)" class="m_8bffd616 mantine-Flex-root __m__-_R_qimrbdub_"><p style="font-size:var(--mantine-font-size-xs)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">Завершено</p><p style="font-size:var(--mantine-font-size-xs)" class="mantine-focus-auto m_b6d8b162 mantine-Text-root">0 / 10</p></div><div style="--progress-size:var(--progress-size-sm)" class="m_db6d6462 mantine-Progress-root" data-size="sm"><div style="--progress-section-size:0%;--progress-section-color:var(--mantine-color-gray-filled)" class="m_2242eb65 mantine-Progress-section" role="progressbar" aria-valuemax="100" aria-valuemin="0" aria-valuenow="0" aria-valuetext="0%"></div></div></div><button style="padding-inline:0rem" class="mantine-focus-auto m_f0824112 mantine-NavLink-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" type="button"><span class="m_690090b5 mantine-NavLink-section" data-position="left"><div style="--ti-size:var(--ti-size-sm);--ti-bg:transparent;--ti-color:var(--mantine-color-indigo-light-color);--ti-bd:calc(0.0625rem * var(--mantine-scale)) solid transparent;color:inherit" class="m_7341320d mantine-ThemeIcon-root" data-variant="transparent" data-size="sm"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="tabler-icon tabler-icon-message "><path d="M8 9h8"></path><path d="M8 13h6"></path><path d="M18 4a3 3 0 0 1 3 3v8a3 3 0 0 1 -3 3h-5l-5 3v-3h-2a3 3 0 0 1 -3 -3v-8a3 3 0 0 1 3 -3h12"></path></svg></div></span><div class="m_f07af9d2 mantine-NavLink-body"><span class="m_1f6ac4c4 mantine-NavLink-label">Обсуждения (архив)</span><span class="m_57492dcc mantine-NavLink-description"></span></div></button><div style="--toc-bg:var(--mantine-color-blue-light);--toc-color:var(--mantine-color-blue-light-color);--toc-size:var(--mantine-font-size-sm);--toc-radius:var(--mantine-radius-sm);margin-top:var(--mantine-spacing-xl)" class="m_bcaa9990 mantine-TableOfContents-root" data-variant="light" data-size="sm"></div></div><div class="mantine-hidden-from-sm"><div style="--stack-gap:0rem;--stack-align:stretch;--stack-justify:flex-start" class="m_6d731127 mantine-Stack-root"><a style="--button-color:var(--mantine-color-white);margin-bottom:var(--mantine-spacing-xs);padding:0rem;text-decoration:none" class="mantine-focus-auto m_849cf0da mantine-focus-auto m_77c9d27d mantine-Button-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root m_b6d8b162 mantine-Text-root mantine-Anchor-root" data-underline="hover" href="/courses/python-pandas/lessons/excel-workflow/finish_unit?unit=theory" data-disabled="true" data-block="true" disabled=""><span class="m_80f1301b mantine-Button-inner"><span class="m_811560b9 mantine-Button-label">→</span></span></a><button style="--ai-size:var(--ai-size-sm);--ai-bg:transparent;--ai-hover:var(--mantine-color-indigo-light-hover);--ai-color:var(--mantine-color-indigo-light-color);--ai-bd:calc(0.0625rem * var(--mantine-scale)) solid transparent;padding-block:var(--mantine-spacing-lg);color:inherit;width:100%" class="mantine-focus-auto m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="subtle" data-size="sm" data-disabled="true" type="button" disabled=""><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="tabler-icon tabler-icon-list-numbers "><path d="M11 6h9"></path><path d="M11 12h9"></path><path d="M12 18h8"></path><path d="M4 16a2 2 0 1 1 4 0c0 .591 -.5 1 -1 1.5l-3 2.5h4"></path><path d="M6 10v-6l-2 2"></path></svg></span></button><button style="--ai-size:var(--ai-size-sm);--ai-bg:transparent;--ai-hover:var(--mantine-color-indigo-light-hover);--ai-color:var(--mantine-color-indigo-light-color);--ai-bd:calc(0.0625rem * var(--mantine-scale)) solid transparent;padding-block:var(--mantine-spacing-lg);color:inherit;width:100%" class="mantine-focus-auto mantine-active m_8d3f4000 mantine-ActionIcon-root m_87cf2631 mantine-UnstyledButton-root" data-variant="subtle" data-size="sm" type="button"><span class="m_8d3afb97 mantine-ActionIcon-icon"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="tabler-icon tabler-icon-message "><path d="M8 9h8"></path><path d="M8 13h6"></path><path d="M18 4a3 3 0 0 1 3 3v8a3 3 0 0 1 -3 3h-5l-5 3v-3h-2a3 3 0 0 1 -3 -3v-8a3 3 0 0 1 3 -3h12"></path></svg></span></button></div></div></div></div></div></div></div>
</main>
<footer class="bg-dark fw-light text-light px-3 py-5">
<div class="row small">
<div class="col-12 col-sm-6 col-md-3">
<div class="h5 mb-3">Хекслет</div>
<ul class="list-unstyled">
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/pages/about">О нас</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/testimonials">Отзывы</a>
</li>
<li>
<span class="nav-link link-light py-1 ps-0 external-link" data-href="https://b2b.hexlet.io" role="button">Корпоративное обучение</span>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/blog">Блог</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/qna">Вопросы и ответы</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/glossary">Глоссарий</a>
</li>
<li>
<span class="nav-link link-light py-1 ps-0 external-link" data-href="https://help.hexlet.io" data-target="_blank" role="button">Справка</span>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="/map">Карта сайта</a>
</li>
</ul>
</div>
<div class="col-12 col-sm-6 col-md-3">
<div class="h5 fw-normal mb-3">Направления</div>
<ul class="list-unstyled">
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/courses_devops">DevOps
</a></li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/courses_data_analytics">Аналитика
</a></li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/courses_backend_development">Бэкенд
</a></li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/courses_programming">Программирование
</a></li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/courses_testing">Тестирование
</a></li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/courses_front_end_dev">Фронтенд
</a></li>
</ul>
</div>
<div class="col-12 col-sm-6 col-md-3">
<div class="h5">Профессии</div>
<ul class="list-unstyled">
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/devops-engineer-from-scratch">DevOps-инженер с нуля</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/go">Go-разработчик</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/java">Java-разработчик</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/python">Python-разработчик </a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/data-analytics">Аналитик данных</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/qa-engineer">Инженер по ручному тестированию</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/php">РНР-разработчик</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/frontend">Фронтенд-разработчик</a>
</li>
</ul>
</div>
<div class="col-12 col-sm-6 col-md-3">
<div class="h5">Навыки</div>
<ul class="list-unstyled">
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/python-django-developer">Django</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/docker">Docker</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/php-laravel-developer">Laravel</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/postman">Postman</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/js-react-developer">React</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/js-rest-api">REST API в Node.js</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/spring-boot">Spring Boot</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/programs/typescript">Typescript</a>
</li>
</ul>
</div>
</div>
<hr>
<div class="row">
<div class="col-12 col-sm-4 col-md-2">
<div class="fs-4">
<ul class="list-unstyled d-flex">
<li class="me-3">
<a aria-label="Telegram" target="_blank" class="link-light" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://t.me/hexlet_ru"><span class="bi bi-telegram"></span>
</a></li>
<li>
<a aria-label="Youtube" target="_blank" class="link-light" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.youtube.com/user/HexletUniversity"><span class="bi bi-youtube"></span>
</a></li>
</ul>
</div>
<div class="mb-2 d-flex flex-column">
<a class="link-light text-decoration-none" rel="nofollow" href="mailto:support@hexlet.io">support@hexlet.io</a>
<a class="link-light text-decoration-none py-2" target="_blank" href="https://t.me/hexlet_help_bot">t.me/hexlet_help_bot</a>
</div>
<ul class="list-unstyled d-flex">
<li class="me-3">
<span class="link-light text-decoration-none opacity-50 x-font-size-18 external-link" rel="nofollow" data-href="https://hexlet.io/locale/switch?new_locale=en" data-target="_self" role="button"><span class="my-auto">EN</span>
</span></li>
<li class="me-3">
<span class="link-light text-decoration-none opacity-50 x-font-size-18 opacity-100 external-link" rel="nofollow" data-href="https://ru.hexlet.io/locale/switch?new_locale=ru" data-target="_self" role="button"><span class="my-auto">RU</span>
</span></li>
<li class="me-3">
<span class="link-light text-decoration-none opacity-50 x-font-size-18 external-link" rel="nofollow" data-href="https://kz.hexlet.io/locale/switch?new_locale=kz" data-target="_self" role="button"><span class="my-auto">KZ</span>
</span></li>
</ul>
</div>
<div class="col-12 col-sm-4 col-md-3">
<ul class="list-unstyled fs-4">
<li class="mb-3">
<a class="link-light text-decoration-none" href="tel:8%20800%20100%2022%2047">8 800 100 22 47</a>
<span class="d-block opacity-50 small">бесплатно по РФ</span>
</li>
<li>
<a class="link-light text-decoration-none" href="tel:%2B7%20495%20085%2021%2062">+7 495 085 21 62</a>
<span class="d-block opacity-50 small">бесплатно по Москве</span>
</li>
</ul>
</div>
<div class="col-12 col-sm-4 col-md-3">
<div class="small mb-3">Образовательные услуги оказываются на основании Л035-01298-77/01989008 от 14.03.2025</div>
<ul class="list-unstyled small">
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/pages/legal">Правовая информация</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/pages/offer">Оферта</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/pages/license">Лицензия</a>
</li>
<li>
<a class="nav-link link-light py-1 ps-0" href="/pages/contacts">Контакты</a>
</li>
</ul>
</div>
<div class="col-12 col-sm-12 col-md-4 small">
<div class="mb-2">
<div>ООО «<a href="/" class="text-decoration-none link-light">Хекслет Рус</a>»</div>
<div>108813 г. Москва, вн.тер.г. поселение Московский,</div>
<div>г. Московский, ул. Солнечная, д. 3А, стр. 1, помещ. 20Б/3</div>
<div>ОГРН 1217300010476</div>
<div>ИНН 7325174845</div>
</div>
<hr>
<div>АНО ДПО «<a href="/" class="text-decoration-none link-light">Учебный центр «Хекслет</a>»</div>
<div>119331 г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ</div>
<div>Ломоносовский, пр-кт Вернадского, д. 29</div>
<div>ОГРН 1247700712390</div>
<div>ИНН 7736364948</div>
</div>
</div>
</footer>
<div id="root-assistant-offcanvas"></div>
<script src="/vite/assets/assistant-D8AK0-_C.js" crossorigin="anonymous" type="module"></script><link rel="modulepreload" href="/vite/assets/chunk-DsPFFUou.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/init-DOv3_-Z_.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/ErrorFallbackBlock-naDSYSy9.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/MarkdownBlock-DbyKWoR_.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/gon-D3e4yh1x.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/mantine-CGMYrt2Y.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/shiki-V011pkdv.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/utils-DRqSHbQE.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/routes-CCH8ilKF.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/lib-XR8Qr8kR.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/dist-GCHh59xr.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/Box-B5-OOzBf.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/notifications.store-C-3AFSMn.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/useIsomorphicEffect-HJ6VK0D3.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/lib-KSp6QbZ0.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/axios-BEvgo0ym.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/classnames-l6ipYlLR.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/dayjs.min-BkKovM-s.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/debounce-jMQ_Cf4f.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/i18next-BlSq9s7B.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/client-U9M77rxp.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/react-dom-DaLxUz_h.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/useTranslation-Bx1Cdrkz.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/compiler-runtime-6XxiPFnt.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/jsx-runtime-CwjcCKJi.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<link rel="modulepreload" href="/vite/assets/react-CkL4ZRHB.js" as="script" crossorigin="anonymous">
<script defer src="https://static.cloudflareinsights.com/beacon.min.js/v67327c56f0bb4ef8b305cae61679db8f1769101564043" integrity="sha512-rdcWY47ByXd76cbCFzznIcEaCN71jqkWBBqlwhF1SY7KubdLKZiEGeP7AyieKZlGP9hbY/MhGrwXzJC/HulNyg==" data-cf-beacon='{"version":"2024.11.0","token":"d11015b65d11429ea6b4a2ef37dd7e0b","server_timing":{"name":{"cfCacheStatus":true,"cfEdge":true,"cfExtPri":true,"cfL4":true,"cfOrigin":true,"cfSpeedBrain":true},"location_startswith":null}}' crossorigin="anonymous"></script>
</body>
</html>