Python學習筆記-Google Colab讀取本機excel、csv檔案

Google Colab讀取本機excel、csv檔案

Google Colab可以很方便在線上編譯Python程式， 但很多時候，程式要從本機呼叫檔案， 這時候就有點麻煩了。

以下是google到的方式，可以很方便的呼叫本機的excel或csv檔案。

備註：csv檔案記得要將編碼改為「utf-8」存檔，免得執行時出錯。

In [1]:

from google.colab import files
# 上傳csv檔案
uploaded = files.upload()

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Saving 1091015_108年各職類別初任人員每人每月經常性薪資－按行業別分.csv to 1091015_108年各職類別初任人員每人每月經常性薪資－按行業別分.csv

In [2]:

import io
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded['1091015_108年各職類別初任人員每人每月經常性薪資－按行業別分.csv']))
print(len(df1))
df1.head()

110

Out[2]:

	年度	行業別	經常性薪資-薪資	經常性薪資-女/男	專業人員-薪資	專業人員-女/男	技術員及助理專業人員-薪資	技術員及助理專業人員-女/男	事務支援人員-薪資	事務支援人員-女/男	服務及銷售工作人員-薪資	服務及銷售工作人員-女/男	技藝_機械設備操作及組裝人員-薪資	技藝_機械設備操作及組裝人員-女/男	基層技術工及勞力工-薪資	基層技術工及勞力工-女/男
0	2019	工業及服務業	28231	99.21	35065	99.21	29812	99.21	27170	99.48	26428	99.49	26794	98.6	24372	99.29
1	2019	工業	28177	99.00	35234	99	29593	98.89	27179	99.33	26962	99.36	26379	98.5	24230	99.25
2	2019	礦業及土石採取業	27040	97.29	35763	98.81	29105	97.55	25337	100.18	25047	99.64	28911	93.91	23614	97.95
3	2019	石油及天然氣礦業	29542	100.00	38423	100	27944	100	27944	100	…	…	27944	100	—	—
4	2019	砂、石採取及其他礦業	26206	95.87	30444	99.67	30267	96.26	24726	100.47	24589	99.97	29269	92.19	23614	97.95

In [3]:

# 上傳excel檔案
uploaded = files.upload()

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Saving 1091015_108年各職類別初任人員每人每月經常性薪資－按行業別分.xlsx to 1091015_108年各職類別初任人員每人每月經常性薪資－按行業別分.xlsx

In [4]:

df2 = pd.read_excel(io.BytesIO(uploaded['1091015_108年各職類別初任人員每人每月經常性薪資－按行業別分.xlsx']))
print(len(df2))
df2.head()

110

Out[4]:

	年度	行業別	經常性薪資-薪資	經常性薪資-女/男	專業人員-薪資	專業人員-女/男	技術員及助理專業人員-薪資	技術員及助理專業人員-女/男	事務支援人員-薪資	事務支援人員-女/男	服務及銷售工作人員-薪資	服務及銷售工作人員-女/男	技藝_機械設備操作及組裝人員-薪資	技藝_機械設備操作及組裝人員-女/男	基層技術工及勞力工-薪資	基層技術工及勞力工-女/男
0	2019	工業及服務業	28231	99.21	35065	99.21	29812	99.21	27170	99.48	26428	99.49	26794	98.6	24372	99.29
1	2019	工業	28177	99.00	35234	99	29593	98.89	27179	99.33	26962	99.36	26379	98.5	24230	99.25
2	2019	礦業及土石採取業	27040	97.29	35763	98.81	29105	97.55	25337	100.18	25047	99.64	28911	93.91	23614	97.95
3	2019	石油及天然氣礦業	29542	100.00	38423	100	27944	100	27944	100	…	…	27944	100	—	—
4	2019	砂、石採取及其他礦業	26206	95.87	30444	99.67	30267	96.26	24726	100.47	24589	99.97	29269	92.19	23614	97.95