Andrey Dugin, да, понял. По правде говоря, я это уже делал и делал правильно. Но, как я только что выяснил, если в самом excel ячейки имеют не текстовой тип, то при загрузке в dataFrame они будут отображаться не точно так же, как в excel например, у меня был столбец с датами, где даты были записаны в виде дд.мм.гггг. Этот столбец имел тип Дата. При загрузке документа в DataFrame он преобразовывался в вид гггг-мм-дд 00:00:00 и имел тип. Я полагал, что если я установлю в атрибутах dtype=str, то документ прочитается верно, но после этого вид был опять гггг-мм-дд 00:00:00, а тип уже как . Проблема устранилась, когда весь excel был преобразован в текстовой тип.
Andrey Dugin, и об этом я знаю. Но там тоже требуется словарь, где ключи это названия столбцов, а значение - тип данных. Вопрос то в том, как применить этот тип сразу ко всем столбцам.
Некоторые данные pandas ошибочно будет считывать в неверном типе. Как, например, три числа, разделенных точками он будет читать как datetime тип, хотя в таблице excel это представляется не как дата
Я это понял, а что если я не знаю имен столбцов, пока не открою excel в python (чисто гипотетически)? И что если там тысячи столбцов? Как мне ко всем столбцам одновременно применить одну функцию конвертирования?
Максим, как понять, что лимит превышен? Сколько стоит один запрос? Если карта на сайте магазина, наикоторой указан адрес магазина, сколько стоит одно посещение этого сайта? Или как это считается?
o5a, Это помогло, то я использую цикл и не хотелось бы добавлять туда проверку на то, принадлежит ли ячейка столбцу 'Дата' . Может все-таки есть способ сделать это в шаге задания DataFrame, например в атрибутах метода .read_excel()?
thinter не имеет виджета таблиц. В PyQT даже простое приложение будет иметь в разы больше кода чем PySimpleGUI. Я пользовался и тем и другим. Недавно я обратил внимание на PySimpleGUI и мне эта библиотека понравилась своим явным кодом. Явное лучше неявного. Единственный минус этот библиотеки – отстойная документация.
