LinkedIn – Python und Excel: Strukturierte Daten bearbeiten

Erscheinungsdatum: 15.10.2020
Laufzeit: 1 Std. 22 Min. (30 Videos)
Formate: (Win)RAR,(HD720)MP4,NFO,ZIP
Kenntnisse: Fortgeschrittene
Grösse: ca. 460 MB (inkl. Projektdatei)

Beschreibung:

Daten aus Tabellenkalkulationsprogrammen mit Python bearbeiten

Wenn Sie in diesem Bereich bestimmte Zeilen im Transkript auswählen, wird die zugehörige Zeitmarke im Video angesteuert.
Die Verarbeitung von Daten ist die Kernkompetenz der IT. Schon in der Abkürzung EDV steckt ja diese Tatsache drin. Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel oder LibreOffice Calc sind die mit Abstand verbreitetsten Applikationen, um Daten zu speichern und zu verarbeiten. Das geht hin bis zum Aufbau von Datenstrukturen, dem Bereich von Big Data und Data science als Basis genutzt werden können. Gerade wenn man Daten programmier-technisch verarbeiten will, müssen die sich jedoch oft erst aus Dateien eingelesen und auch geeignet aufbereitet werden. Und hier bietet sich Python geradezu an. Sie werden sehen, dass Python und Datenverarbeitung eine geniale Kombination sind. Mein Name ist Ralph Steyer und ich zeige Ihnen in diesem Kurs von LinkedIn Learning, wie Sie aus Python heraus mit Bordmitteln als auch Ergänzen der Frameworks wie Pandas und openpyxl solch eine Datenbasis nutzen können. Dabei betrachten wir quasi auf der untersten Ebene standardisierte Klartext-Formate in Form von CSV.xml und Json. Diese können direkt oder indirekt von Tabellenkalkulationsprogramm exportiert als auch importiert werden. Andererseits lernen Sie in dem Training, wie man direkt das native xls und das xlsx-Format nutzt und damit Excel-Dateien unmittelbar bearbeitet. Ich wünsche Ihnen viel Spaß und Erfolg mit diesem Training von LinkedIn Learning.

Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel oder LibreOffice Calc sind beliebt, um Daten zu speichern und zu verarbeiten. Das geht hin bis zum Aufbau von Datenstrukturen, die im Bereich von Big Data und Data Science als Basis genutzt werden können. Gerade, wenn man Daten programmiertechnisch verarbeiten will, müssen diese jedoch oft erst aus Dateien eingelesen und passend aufbereitet werden. Dieser Kurs zeigt auf der einen Seite, wie man aus Python heraus sowohl mit Bordmitteln als auch ergänzenden Frameworks wie Pandas und Openpyxl solch eine Datenbasis nutzen kann, die über standardisierte Klartextformate in Form von CSV, XML und JSON bereitsteht. Diese können direkt oder indirekt von Tabellenkalkulationsprogrammen exportiert als auch importiert werden. Andererseits lernen Sie in dem Training, wie man direkt das native XLS- und XSLX-Format nutzt und damit Exceldateien unmittelbar mit Python bearbeitet.