Textsatz mit \LaTeX, Programmieren, Zahlen, etc.
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Ich habe heute auf einer meiner Linux-Maschinen Jupyter Notebook installiert. Um die — für die Arbeit im lokalen Netz lästigen — Sicherheitsabfragen zu umgehen, habe ich mir ausgehend von https://stackoverflow.com/questions/41159797/how-to-disable-password-request-for-a-jupyter-notebook-session ein kleines Startskript geschrieben:
#! /bin/bash jupyter notebook --ip='*' --NotebookApp.token='' --NotebookApp.password='' |
Mit cudf gibt es ein Paket, das pandas Datenstrukturen auf nvidia-Grafikkarten verarbeiten kann. Einen i7 3770 mit 24 GB RAM habe ich jetzt mit einer CUDA-fähigen Grafikkarte (Typ Quadro P400) ausgestattet, damit ich damit rumspielen arbeiten kann. Unter https://towardsdatascience.com/heres-how-you-can-speedup-pandas-with-cudf-and-gpus-9ddc1716d5f2 findet man passende Beispiele, diese habe ich in einem Jupyter-Notebook laufenlassen.
Ein Geschwindigkeitszuwachs ist erkennbar, insbesondere bei der Matrix-Größe aus dem verlinkten Beispiel war die CUDA-Variante mehr als 3x so schnell wie die CPU-Variante. Das Merge mit der vollen Matrix-Größe lief bei mir leider nicht, da limitieren vermutlich die 2 GB RAM, die die P400 bietet.
Im letzten Beitrag hatten wir mit hue die Zugehörigkeit der Iris Data Orchideen dargestellt, Seaborn besitzt aber mit style und size noch weitere Möglichkeiten der Unterscheidung. style nutzt dabei verschiedene Symbole, size unterschiedliche Punktgrößen. Die verschiedenen Optionen können auch kombiniert werden.
import seaborn as sns sns.set(style = "darkgrid") iris=sns.load_dataset('iris') sns.scatterplot( x=iris['sepal_width'], y=iris['sepal_length'], style=iris['species'], legend=False ) |
import seaborn as sns sns.set(style = "darkgrid") iris=sns.load_dataset('iris') sns.scatterplot( x=iris['sepal_width'], y=iris['sepal_length'], size=iris['species'], legend=False ) |
import seaborn as sns sns.set(style = "darkgrid") iris=sns.load_dataset('iris') sns.scatterplot( x=iris['sepal_width'], y=iris['sepal_length'], hue=iris['species'], style=iris['species'], size=iris['species'], legend=False ) |
Hier ein einfaches Beispiel für einen Scatterplot mit Python und dem Seaborn Modul. Das Beispiel nutzt den bekannten Iris-Datensatz von R. Fisher, der gut für Klassifikationstechniken genutzt werden kann.
import seaborn as sns iris=sns.load_dataset('iris') sns.scatterplot(x=iris['sepal_width'],y=iris['sepal_length'],hue=iris['species']) |
Nachdem wir uns im letzten Artikel angeschaut hatten, wie man mit openpyxl Funktionen Felder in CSV-Dateien mit Werten aus Excel-Dateien ersetzen kann, heute nun die pandas Implementierung dessen.
Sie nutzt auch openpyxl zum Einlesen der Excel-Datei, da xlrd, das bisher von pandas genutzte Modul für Excel-Dateien, den Support für XLSX Formate eingestellt hat.
Die Arbeitsweise des Codes ist recht einfach. pandas liest die Datei, da die Tabelle nicht links oben anfängt, werden die erste Zeile und Spalte ignoriert und die Spalten passend benannt. Dann iterieren wird durch den Dataframe und ersetzen munter…
import pandas as pd path = "python_test.xlsx" df = pd.read_excel(path,engine='openpyxl', sheet_name='Tabelle2',skiprows=1, usecols={1,2},header=None) df = df.rename(columns={1: "Key", 2: "Value"}) with open('Python_test.txt') as input_file: text = input_file.read() for index, row in df.iterrows(): text = text.replace(row['Key'] ,str(row['Value'])) with open('Python_test_output_pd.txt','w') as output_file: output_file.write(text) |
Nachdem wir bereits mit Excel und VBA Platzhalter in CSV Dateien gesucht und mit Inhalten ersetzt haben heute das ganze mit Python und OpenPyxl.
Ausgangspunkt ist eine Exceldatei „python_test.xlsx“ mit einer Named Range „Felder“ im Tabellenblatt „Tabelle2“.
Mit der openpyxl Bibliothek laden wir das Excel-Blatt und holen uns die Inhalte der Range in ein Dictionary. Jeden der Keys aus dem Dictionary suchen wir dann in der CSV Datei und ersetzen ihn gegen den Wert aus der Excel-Datei.
# -*- coding: utf-8 -*- import openpyxl path = "python_test.xlsx" workbook = openpyxl.load_workbook(path) def get_sheet_and_location(workbook, named_range): x = list(workbook.defined_names['Felder'].destinations)[0] return x[0], x[1].replace('$','').split(':')[0],x[1].replace('$','').split(':')[1] sheet, start, stop = get_sheet_and_location(workbook,'Felder') worksheet = workbook[sheet] rng=worksheet[start:stop] replacements = {} for row in rng: c1, c2 = row replacements[c1.value] = c2.value with open('Python_test.txt') as input_file: text = input_file.read() for key in replacements: text = text.replace(key,str(replacements[key])) with open('Python_test_output.txt','w') as output_file: output_file.write(text) |
Basierend auf meinem letzten Artikel zum Thema Excel und CSV hier ein kurzes Beispiel, wie man aus Excel heraus Daten in ziemlich beliebigem Format (hier Komma als Spaltentrenner, Punkt als Dezimalzeichen) exportieren kann.
Ausgangspunkt ist eine kleine Excel-Datei mit vier Spalten und drei Zeilen.
Der VBA Code, adaptiert von excel-easy.com und codevba.com, exportiert diese in eine CSV Datei (im ANSI-Encoding), wenn der Spalten-Index der exportierten Spalte kleiner ist als die Breite der Range, dann wird ein Komma nach der Spalte eingefügt, sonst (am Ende der Range) ein Zeilenumbruch.
Option Explicit
Sub Schaltfläche1_Klicken()
Dim fso, f, currentColumn
Dim rng As Range, cell As Range
Set fso = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")
Set f = fso.OpenTextFile("E:\SearchReplaceVBA\export.csv", 2, True)
' https://www.excel-easy.com/vba/examples/loop-through-defined-range.html
' http://codevba.com/excel/for_each_cell_in_range.htm
Set rng = Sheets(1).Range("A1:D3")
For Each cell In rng.Cells
With cell
' Debug.Print .Address & ":" & .Value & ":" & .Row & ":" & .Column
currentColumn = .Column
f.write (Replace(.Value, ",", "."))
If currentColumn < rng.Columns.Count Then
f.write (",")
Else
f.write (vbNewLine)
End If
End With
Next cell
End Sub |
Ergebnis
Feld A,Feld B,Feld C,Feld D 88.4599201649139,9.76226327089422,AAA,45.4279124487558 22.6480222965468,82.5612661495282,BBB,96.7699232025441
Heute mal mal mit Excel und VBA. Ziel ist es, in einer Textdatei (komma-separiert, Punkt als Dezimalzeichen) Platzhalter durch Werte zu ersetzen, ohne dass die Datei dabei von Excel kaputt „optimiert“ wird.
Die Excel-Datei sieht dabei so aus:
Einfach nur ein paar Werte untereinander, Dezimaltrenner ist das Komma.
CSV-Quelldatei „Quelle.csv“:
SpalteA,SpalteB,SpalteC FeldA,WertA,1.12 FeldB,WertB,1.23 FeldC,WertC,1.34 FeldD,WertD,1.45 FeldE,WertE,1.56 FeldF,WertF,1.67 FeldG,WertG,1.78 FeldH,WertH,1.89 FeldI,WertI,1.90 FeldJ,WertJ,1.95
Hinter dem Buttom im Excel liegt der folgende VBA/VBS Code, den ich bei http://www.office-loesung.de gefunden und adaptiert habe.
Option Explicit
Sub Schaltfläche1_Klicken()
Dim fso, f, text
Set fso = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")
Set f = fso.OpenTextFile("E:\SearchReplaceVBA\Quelle.csv", 1)
text = f.ReadAll
text = Replace(text, "WertA", Replace(Cells(2, 3).Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertB", Replace(Cells(3, 3).Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertC", Replace(Cells(4, 3).Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertD", Replace(Cells(5, 3).Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertE", Replace(Cells(6, 3).Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertF", Replace(Cells(7, 3).Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertG", Replace(Cells(8, 3).Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertH", Replace(Cells(9, 3).Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertI", Replace(Cells(10, 3).Value, ",", "."))
f.Close
Set f = fso.OpenTextFile("E:\SearchReplaceVBA\Ziel.csv", 2, True)
f.Write (text)
f.Close
End Sub |
Das Ergebnis „Ziel.csv“ sieht dann so aus:
SpalteA,SpalteB,SpalteC FeldA,2.9502085126608,1.12 FeldB,73.1026744983578,1.23 FeldC,55.250551974564,1.34 FeldD,33.2285937834519,1.45 FeldE,42.2559662206547,1.56 FeldF,24.6506686140567,1.67 FeldG,54.0201369859298,1.78 FeldH,26.9352342768415,1.89 FeldI,51.1782693678183,1.90 FeldJ,87.9325752371774,1.95
Es geht natürlich noch viel eleganter, indem man zum Beispiel Ranges nutzt, als Proof-of-Concept reicht dies jedoch schon aus.
Mit named Ranges würde die Lösung so aussehen:
Option Explicit
Sub Schaltfläche1_Klicken()
Dim fso, f, text
Set fso = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")
Set f = fso.OpenTextFile("E:\SearchReplaceVBA\Quelle.csv", 1)
text = f.ReadAll
text = Replace(text, "WertA", Replace(Range("FeldA").Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertB", Replace(Range("FeldB").Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertC", Replace(Range("FeldC").Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertD", Replace(Range("FeldD").Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertE", Replace(Range("FeldE").Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertF", Replace(Range("FeldF").Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertG", Replace(Range("FeldG").Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertH", Replace(Range("FeldH").Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertI", Replace(Range("FeldI").Value, ",", "."))
text = Replace(text, "WertJ", Replace(Range("FeldJ").Value, ",", "."))
f.Close
Set f = fso.OpenTextFile("E:\SearchReplaceVBA\Ziel.csv", 2, True)
f.Write (text)
f.Close
End Sub |
Gelegentlich ist es praktisch, Aufgaben auf der Kommandozeile zu erledigen. Das Packen von n Dateien in separate verschlüsselte Archive gehört dazu. Der folgende Code packt jede XLSX Datei in einem Verzeichnis in ein entsprechendes RAR und verschlüsselt es mit dem Passwort „ABCDE“. Verschlüsselte ZIP Archive lassen sich meines Wissens nach nicht damit erstellen!
For /F %%a IN ('DIR /B *.xlsx') DO (
CALL "C:\winrar\rar.exe" a -pABCDE %%~na.rar %%~na.xlsx
)
Ausgehend von meinem ersten Artikel zu diesem Thema habe ich jetzt noch eine Erweiterung des Skripts vorgenommen. Als Spammer erkannte E-Mail-Adressen werden jetzt auch automatisch geblockt.
Dazu suche ich alle „Dauerhaft von der Liste verbannen“ Checkboxen — ihre Namen beginnen alle mit „ban-“ — und klicke sie.
from selenium.webdriver import Firefox from selenium.webdriver.firefox.options import Options from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException opts = Options() browser = Firefox(executable_path=r"C:\geckodriver-v0.27.0\geckodriver.exe", options=opts) browser.implicitly_wait(3) browser.get('<url>') search_form = browser.find_element_by_name('adminpw') search_form.send_keys('<password>') search_form.submit() try: field = browser.find_element_by_name('discardalldefersp') field.click() browser.implicitly_wait(3) submit = browser.find_element_by_name('submit') submit.click() except NoSuchElementException: print('No new messages to be discarded') browser.implicitly_wait(3) fields = browser.find_elements_by_xpath("//input[@value='3']") emails = browser.find_elements_by_xpath('//td[contains(text(),"@")]') banfields = browser.find_elements_by_xpath('//input[contains(@name,"ban-")]') if len(fields) == 0: print('No new requests to be discarded, closing browser') browser.close() else: if len(fields) == len(emails) and len(fields) == len(banfields) : zipped_list = list(zip(emails, fields, banfields)) for i in zipped_list: email, field, banfield = i if not email.text.endswith(')'): field.click() banfield.click() |