Python und Excel: Strukturierte Daten bearbeiten

Dies ist das Repository für den LinkedIn Learning-Kurs “Python und Excel: Strukturierte Daten bearbeiten”. Der vollständige Kurs ist bei LinkedIn Learning verfügbar.

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Über diesen Kurs

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.

Anleitung

Die Quellcodes zu dem Kurs sind nach Kapiteln strukturiert. In jedem der Ordner für ein Kapitel sind die Quellcodedateien zu dem jeweiligen Kapitel des Kurses zu finden.

Installation/Download

  1. Um diese Übungsdateien zu verwenden, müssen Sie diese nur als Dateien downloaden.
  2. Alternativ klonen Sie dieses Repository auf Ihren lokalen Rechner mit dem Terminal (Mac), CMD (Windows) oder einem GUI-Tool wie SourceTree.

Über den Autor – Ralph Steyer

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