Excel Dosyasından Python ile Veri Okuma

Giriş: Python ile Excel Dosyaları Neden Kullanılır?

Python programlama dili, veri analizi ve yönetimi işlerinde kullanmak için son derece popüler bir seçimdir. Özellikle, iş dünyasında sıklıkla kullanılan Excel dosyaları, veri setlerini yönetmek, raporlamak ve analiz etmek için mükemmel bir araçtır. Python ile Excel dosyalarından veri okumak, otomasyon ve veri işleme süreçlerini hızlandırmak için etkili bir yöntemdir. Bu yazıda, Python ile Excel dosyalarından nasıl veri okunacağını adım adım öğreneceksiniz ve örneklerle açıklamalar yapacağız.

Excel dosyaları genellikle .xlsx veya .xls uzantısına sahiptir ve veri kümelerini, grafik bilgilerini ve formülleri içerebilir. Python’la bu dosyaları okuyarak, veri analizi yapabilir, raporlar oluşturabilir ve veriler üzerinde işlem yapabilirsiniz. Ayrıca, Python’un sunduğu geniş kütüphane desteği sayesinde, veri okuma işlemleri oldukça basit ve etkili hale gelir.

Şimdi, Excel dosyalarından veri okuma işlemine geçelim ve bu süreci daha iyi anlamak için Python’da kullanabileceğimiz kütüphaneleri tanıyalım.

Python Kütüphaneleri ile Excel Dosyalarından Veri Okuma

Python’da Excel dosyalarından veri okumak için birkaç popüler kütüphane bulunmaktadır. Bu kütüphaneler arasında en yaygın olarak kullanılanlar: pandas ve openpyxl‘dir. Pandas, veri analizi için güçlü bir kütüphanedir ve Excel dosyalarını kolayca okuma yeteneğine sahiptir. Openpyxl ise Excel dosyalarıyla çalışmak için tasarlanmış bir kütüphanedir ve doğrudan .xlsx dosyalarını okuyabilir.

Öncelikle, pandas kütüphanesini inceleyelim. Pandas, veri yapıları ve veri analizi araçları sunar. Excel dosyasını okumak için ise ‘read_excel()’ fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon, bir Excel dosyasındaki verileri doğrudan bir DataFrame nesnesine yükleyerek, analiz etmeyi kolaylaştırır.

Openpyxl kütüphanesiyle işlemlerinizi daha ayrıntılı bir şekilde yapabilirsiniz. Bu kütüphane, Excel dosyalarındaki hücrelerin, sayfaların ve formüllerin yanı sıra stil ve diğer özellikleri de yönetmenize olanak tanır. Örneklerimizde her iki kütüphaneyi de kullanarak nasıl veri okuyabileceğimizi göreceğiz.

Pandas ile Excel Dosyasından Veri Okuma

Pandas kütüphanesi ile Excel dosyasından veri okumak için öncelikle bu kütüphaneyi kurmanız gerekir. Kurulum için terminal veya komut istemcisine şunları yazabilirsiniz:

pip install pandas openpyxl

Kurulum tamamlandıktan sonra, bir Excel dosyasını okumak oldukça basittir. Aşağıda örnek bir kod verilmektedir:

import pandas as pd

# Excel dosyasını oku
df = pd.read_excel('veri_dosyasi.xlsx')

# İlk 5 satırı göster
dprint(df.head())

Bu kod, belirtilen isimdeki ‘veri_dosyasi.xlsx’ dosyasını okuyarak, ilk beş satırını ekrana yazdırır. ‘pd.read_excel’ fonksiyonu, dosyayı okuyarak bir DataFrame nesnesi oluşturur, böylece veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilirsiniz.

Excel dosyanızda birden fazla sayfa varsa, belirli bir sayfayı okumak için ‘sheet_name’ parametresini kullanabilirsiniz. Örneğin:

df = pd.read_excel('veri_dosyasi.xlsx', sheet_name='Sayfa2')

Bu komut, belirtilen sayfadaki verileri DataFrame’e aktarır. Ayrıca, sadece belirli sütunları okumak istiyorsanız, ‘usecols’ parametresini de kullanabilirsiniz:

df = pd.read_excel('veri_dosyasi.xlsx', usecols=['A', 'C'])

Bu örnekle, A ve C sütunlarını okumuş olursunuz; böylece sadece ilgilendiğiniz verileri alabilirsiniz.

Openpyxl ile Excel Dosyasından Veri Okuma

Openpyxl kullanarak Excel dosyalarınızı okumak da oldukça etkilidir. Pandas’a göre daha fazla esneklik sağlar. Öncelikle kütüphaneyi yine terminalden kurmalısınız:

pip install openpyxl

Kurulumdan sonra, Excel dosyasındaki verileri okumak için aşağıdaki gibi bir kod kullanabilirsiniz:

from openpyxl import load_workbook

# Excel dosyasını yükle
workbook = load_workbook('veri_dosyasi.xlsx')

# Belirli bir sayfayı seç
sheet = workbook['Sayfa1']

# Verileri oku
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

Bu kod parçası, ‘veri_dosyasi.xlsx’ dosyasındaki ‘Sayfa1’ sayfasındaki her bir satırı ve hücre değerlerini ekrana yazdırır. iter_rows() fonksiyonu sayesinde satırları teker teker okuyabilir ve değerlerini alabilirsiniz. Ayrıca, values_only parametresi true olarak ayarlandığında, sadece hücre değerlerini almak mümkün olur.

Bu yöntemle, Excel dosyasındaki tüm verileri alabiliyor ve üzerinde istediğiniz gibi işlemler yapabiliyorsunuz. Openpyxl ile Excel’in özelliklerinden daha fazla yararlanmak mümkündür; hücre formatları, stiller ve diğer öğeler üzerinde detaylı çalışmalara olanak tanır.

Veri Analizi ve İşleme Örnekleri

Excel dosyasından okunan veriler üzerinde Python ile birçok veri analizi ve işleme işlemi gerçekleştirebilirsiniz. Örneğin, pandas ile okunan bir DataFrame üzerinde çeşitli istatistiksel analizler yapabilir, gruplama, filtreleme ve görselleştirme gibi işlemleri kolaylıkla gerçekleştirebilirsiniz.

Aşağıdaki örnekte, bir DataFrame’deki anahtar istatistikleri elde etmenin basit bir yolu gösterilecektir:

import pandas as pd

# Veriyi oku
 df = pd.read_excel('veri_dosyasi.xlsx')

# Temel istatistikleri al
df.describe()

Bu fonksiyon, DataFrame’deki sayısal verilerin temel istatistiklerini döndürür; ortalama, standart sapma, minimum ve maksimum değerler gibi bilgileri içerir. Ayrıca, verilerin sütunlarına göre gruplama işlemleri yapabiliriz:

grup = df.groupby('Kategori')['Satış'].sum()
print(grup)

Bu kod, ‘Kategori’ sütununa göre gruplandırma yaparak, her kategorinin toplam satışlarını hesaplar. Bunu kullanarak verilerinizi daha anlamlı bir hale getirebilir ve içgörüler elde edebilirsiniz.

Sonuç

Bu yazıda, Python ile Excel dosyalarından veri okuma konusunu detaylı bir şekilde ele aldık. Pandas ve Openpyxl kütüphaneleri ile veri okuma, işlem yapma ve analiz etme konusunda birçok bilgi verdik. Artık Excel dosyalarını Python ile okumak ve bunlar üzerinde dilediğiniz gibi işlem yapmak için gerekli bilgilere sahipsiniz.

Pandas kütüphanesi kullanıcı dostu ve hızlı bir seçenek sunarken, Openpyxl daha fazla detay ve esneklik sağlayabilir. Hangi kütüphaneyi seçeceğiniz, projenizin gereksinimlerine bağlıdır. Her iki durumda da, verilerinizi yönetmek ve analiz etmek için Python’un sağladığı imkanlardan faydalanabilirsiniz.

Son olarak, bu konuları uygulayarak pratik yapmak önemlidir. Kendi Excel dosyalarınızla denemeler yaparak, öğrendiğiniz kavramları pekiştirebilir ve bu alanda ilerleyebilirsiniz. Python dünyasında veri analizi yolculuğunuzda başarılar dilerim!