skip to Main Content

excel formülleri içinde çift tırnak ” kullanımı

excel formulleri kullanıyorsanız ve elde etmek istediğiniz textler içierinde çift tırnak olması gerekiyorsa en sağlam ve sorunsuz sonuç için ihtiyaç olan yerlerde

UNICODEKARAKTERİ(34)
CHAR(34)

kullanımı faydalı olacaktır. örnek bir formul yazalım

="/configure service epipe" &a1& "description "&UNICODEKARAKTERİ(34)&b1&UNICODEKARAKTERİ(34)

çıktımız ise

/configure service epipe 1 description "epipe-1"

şeklinde olacaktır.

python da pandas ile excel üzerinde çalışmak – 1

pythonda excel dosyaları ile çalışmak için kullanabileceğiniz kütüphane sayısı oldukça fazla. bu kütüphanlerin kendine göre avantajları mevcut. bu kısa yazıda kullanımı oldukça kolay olan pandaw dan bahsedegim

öncelikle pandası kuralım

pip3 install pandas

kurulum sorunsuz olarak tamamlandıktan sonra ilk örneğimizi yapabiliriz. temel ıolarak üç adım mevcut.

import pandas as pd   # 1. adim kutuphaneyi import ediyoruz

excel_text = pd.read_excel(r'router.xls')  # 2. adim excel dosyami belirtiyoruz

print (excel_text ) # 3. ekrana yazdiriyoruz / işliyoruz..

en temel haliye excel içindeki verileri text ortamına aktarmış olduk.. bu python dosyamızı çalıştırınca aşagıdaki şekilde bir çıktı elde ediyoruz.

root@fcicek:~/python/# python3 router_excel.py 
       router interface
0    router_a     0/0/1
1    router_b     0/0/2
2    router_c     0/0/3

csv dosyası üzerinde çalışmak istereniz read_excel yerine read_csv kullanmanız gerekmektedir. ; ile ayrılmış ve utf8 ile kodlanmış bir csv dosyasında çalışmak isterseniz

data = pd.read_csv (r'router.csv', sep=';', encoding='utf8', quotechar='"') 

işinize yarayacaktır. eğer herhangi bir sutun veya satır ile çalışmak istiyorsak

df = pd.DataFrame(data, columns= ['router'])

ile çalışacağınız sütünu seçebilirsiniz. satırları okuyorak satırlardaki veriler ile işlem yapmak için ise


for i in df.index:
    print(df['router'][i]+'----'+df['interface'][i])

yapısını kullanabilirsiniz. pandas konusunda daha detaylı bilgilere erişmek isterseniz aşagıdaki bağlantılar işinize yarayacaktır

https://pandas.pydata.org/docs/

https://pandas.pydata.org/docs/pandas.pdf

https://pandas.pydata.org/Pandas_Cheat_Sheet.pdf

Back To Top