استخدام معامل nrows في قراءة ملفات Excel باستخدام Pandas

في مكتبة Pandas القوية والمفيدة لمعالجة وتحليل البيانات في لغة البرمجة بايثون، يواجه العديد من المستخدمين تحدي استيراد مجموعة محددة من البيانات من ملف Excel، مع الرغبة في تحقيق نفس الوظيفة التي يقوم بها ‘nrows’ في دالة ‘read_csv()’ أثناء قراءة ملف CSV.

عندما يتعلق الأمر بقراءة ملفات Excel باستخدام ‘read_excel()’، فإنه يمكن أن يكون لديك التحكم الكامل في الصفوف التي ترغب في استيرادها عبر استخدام مجموعة متنوعة من الخيارات. في حين أن ‘nrows’ لا يكون مباشرةً مدعومًا كما هو الحال في ‘read_csv()’، يمكنك استخدام ‘skiprows’ و ‘nrows’ معًا لتحديد نطاق معين من الصفوف.

على سبيل المثال، يمكنك تعديل السطر الذي قمت بكتابته سابقًا كما يلي:

pythonCopy code
data = pd.read_excel(filepath, header=0, skiprows=range(4), nrows=20, usecols="A:D")

في هذا المثال، تستخدم ‘skiprows’ لتجاوز الصفوف الأربع الأولى، ثم ‘nrows’ لتحديد عدد الصفوف التي تريد استيرادها. الاختيار ‘usecols’ يسمح لك بتحديد الأعمدة التي تهتم بها.

يجب أن يكون هذا الكود قادرًا على تحقيق الهدف المطلوب من قبلك بالتحديد، أي استيراد مجموعة معينة من البيانات من ملف Excel باستخدام Pandas.

عند التعامل مع مكتبة Pandas في Python، يجدر بنا أن نكون على دراية بعدة نقاط تفصيلية لضمان أداء عملي وفعّال عند قراءة البيانات من ملفات Excel. سأقدم لك بعض المعلومات الإضافية لتعزيز فهمك:

1. استخدام sheet_name لتحديد ورقة العمل:
   في حال كان لديك أكثر من ورقة عمل في ملف Excel الخاص بك، يمكنك استخدام معامل sheet_name لتحديد الورقة التي ترغب في قراءتها. على سبيل المثال:

   pythonCopy code
   data = pd.read_excel(filepath, sheet_name='Sheet1', header=0, skiprows=4, nrows=20, usecols="A:D")
   

2. استخدام engine لتحديد محرك القراءة:
   يُفضل أحيانًا تحديد محرك القراءة باستخدام معامل engine، حيث يمكنك استخدام “xlrd” أو “openpyxl” وفقًا للاحتياجات الخاصة بك. على سبيل المثال:

   pythonCopy code
   data = pd.read_excel(filepath, sheet_name='Sheet1', header=0, skiprows=4, nrows=20, usecols="A:D", engine='openpyxl')
   

3. التعامل مع ملفات Excel التي تحتوي على ماكروهات:
   إذا كان ملف Excel الخاص بك يحتوي على ماكروهات، يمكن أن يكون لديك تحديات إضافية. في بعض الحالات، قد تحتاج إلى تعطيل تنفيذ الماكروهات أو استخدام حلول خاصة. تأكد من فحص مستندات Pandas و openpyxl للحصول على تفاصيل حول كيفية التعامل مع ملفات Excel التي تحتوي على ماكروهات.

4. التحقق من أمان الوصول إلى الملف:
   تأكد من أن لديك أذونات الوصول الكافية إلى الملف المستهدف. في حال وجود قيود على مستوى الوصول، قد يؤدي ذلك إلى فشل عملية القراءة.

5. معالجة الأخطاء:
   استخدم كتلة try-except للتحقق من وجود أخطاء أثناء تنفيذ الشيفرة. هذا يساعد في التعامل مع أي مشكلات تحدث أثناء قراءة الملف.

باستخدام هذه الإضافات والنصائح، يمكنك تحسين كفاءة قراءتك للبيانات من ملفات Excel باستخدام Pandas.