xlseries 0.2.4

安装

如果要以开发人员模式安装，clone the repository并按照以下说明进行操作：

如果您使用Python作为您的python发行版

1. conda create -n xlseries python=2创建新环境
2. cd project_directory
3. source activate xlseries激活环境
4. pip install -e .以开发人员模式安装包
5. pip install -r requirements.txt安装依赖项
6. deactivate完成后停用

如果您使用的是标准的python安装

1. cd project_directory
2. virtualenv venv创建新环境
3. source venv/bin/activate激活环境
4. pip install -r requirements.txt安装依赖项
5. deactivate完成后停用

如果您只想使用它：

pip install xlseries在您的环境中，而不是克隆和pip 以开发人员模式安装。

快速启动

fromxlseriesimportXlSeriesxl=XlSeries("path_to_excel_file"oropenpyxl.Workbookinstance)dfs=xl.get_data_frames("path_to_json_parameters"orparameters_dictionary)

使用1号测试用例：

fromxlseriesimportXlSeriesfromxlseries.utils.path_findersimportget_orig_cases_path,get_param_cases_path# this will only work if you clone the repo with all the test filespath_to_excel_file=get_orig_cases_path(1)path_to_json_parameters=get_param_cases_path(1)xl=XlSeries(path_to_excel_file)dfs=series.get_data_frames(path_to_json_parameters)

或者只将关键参数作为字典传递：

parameters_dictionary={"headers_coord":["B1","C1"],"data_starts":2,"frequency":"M","time_header_coord":"A1"}dfs=xl.get_data_frames(parameters_dictionary)

您可以指定要刮除的工作表（否则为第一个 将使用一个）：

dfs=xl.get_data_frames(parameters_dictionary,ws_name="my_worksheet")

您可以向xlseries对象请求 需要填写的参数：

>>>params=xl.critical_params_template()>>>params{'data_starts':2,'frequency':'M','headers_coord':['B1','C1','E1-G1'],'time_header_coord':'A1'}>>>params["headers_coord"]=["B1","C1"]>>>dfs=xl.get_data_frames(params,ws_name="my_worksheet")

如果这不起作用，你想知道刮擦的确切位置 如果失败，您可能需要填写所有参数，然后重试 查看引发异常的位置：

>>>params=xl.complete_params_template()>>>params{'alignment':u'vertical','blank_rows':False,'continuity':True,'data_ends':None,'data_starts':2,'frequency':'M','headers_coord':['B1','C1','E1-G1'],'missing_value':[None,'-','...','.',''],'missings':False,'series_names':None,'time_alignment':0,'time_composed':False,'time_header_coord':'A1','time_multicolumn':False}>>>params["headers_coord"]=["B1","C1"]>>>params["data_ends"]=256>>>params["missings"]=True>>>dfs=xl.get_data_frames(params,ws_name="my_worksheet")

• excel文件：在此开发点之前，excel文件应该 不会比7 test cases：
• 参数：与excel文件一起，有关 必须提供系列。这些可以传给 以json文件或python的路径获取数据帧 字典。xlseries使用大约14个参数来描述 电子表格的时间序列，但其中只有4个是criticalmost 时间：剩下的可以通过包裹猜出来。唯一的 指定大于或小于4的参数之间的差异 critical是xlseries需要完成的总时间 任务（更多参数，更少时间）。有关详细信息，请转到parameters部分 解释如何使用它们，以及何时需要指定更多 比基本的4（headers_coord，data_starts，frequency 以及time_header_coord）。

看看这个ipython notebook template开始吧！.

如果您想深入了解测试用例并了解有多远 现在去xlseries，看看这个ipython notebook with the 7 test cases。

有关更多详细信息，请访问github上的官方存储库： https://github.com/abenassi/xlseries