More than 1 year has passed since last update. 今回の記事の内容としては、このように「pandasで複数行ヘッダーを持つExcelファイルを変換したけど、ちょっと使いにくいので列項目を良い感じに変換してみた」という物になります。, 実際にread_excelしただけでは、Unnamed～なる項目が追加されていたり、一番左列の項目がindexになってしまったりと、少々不便な感じがします。 CやC#、pythonなどを使ったりします。たまに機械学習関係もいじったりしてます。
import pandas as pd 冒頭の2行ヘッダーや解説の3行ヘッダーも含め、いくつかパターンを当記事紹介のコードで変換できることを確認しています。
df, そのため、ヘッダー行を追加するコードを入力する必要がでてきます。具体的には、read_csv()の()内に、header=Noneというコードを追加するといいです。, import os { "col1" : 1, "col2" : 2, "col3" : 3 }, 例えば、pythonにおいて「1から100までの合計」や「1から10までの和」などを計算しようとする際... Jupyter notebook（Python3）を使ってみようと思っても慣れていないうちは、どうしても処理に躓いてしまうものです。
df = pd.read_csv(“sample7.csv”, header=None, encoding=”SHIFT_JIS”) もしもこれ以外に良い方法を知っている方は是非コメント頂けたらと思います。, ここでは前提となるExcelファイルの構成とpandasのread_excel関数を実行しただけではどういうものが作られるかの紹介をします。, まず以下のようなExcelファイルがあったとしましょう。ヘッダーが2行あり、マージセルも含まれてます。 Pandasでヘッダーを変更する方法【ヘッダー名の指定：csvやexcel読み込み時（read_csv時に最初の列を変える）】 header=Noneのコードでは、ヘッダーを追加する際に上のよう自動で0,1と番号が振られていきます（つまりはヘッダーの変更）。 Help us understand the problem.
変換できない複数行ヘッダーを持つExcelファイルもあると思いますが、3行ヘッダーあたりであれば上手く動くはず。。。, 一応、3行ヘッダーの変換例も示しておきますね。（JupyterNotebookで実行）, GitHub上に当記事で紹介したコードと実行例のJupyterNotebookのファイルを置いておきますが、pandasでread_excel関数を使ってExcelファイルを開くには以下のパッケージが必要になるので、実行前に以下を実行下さい。入ってる方は読み飛ばしてくれればと思います。 df, すると、以下のようにpandasにてcsvデータにヘッダーが追加された形で、データフレームに読み込みできました。, なお、上述ではcsvから読み込んでいく方法を確認しましたが、excelの際は、read_excel関数を使っていけばいいです。, header=Noneのコードでは、ヘッダーを追加する際に上のよう自動で0,1と番号が振られていきます（つまりはヘッダーの変更）。, import os きちんと操作できるかも確かめてみます。 } 業務でデータ解析する時にPythonとPandasを使うと凄く楽だな～と思ったので、よく使う機能を備忘録的にまとめてみる 準備 インストール とりあえずPandasがないと始まらないので、インストールする。 … ここで問題になるのがこの赤枠で示した複数行のヘッダー、要は項目列になります。, 次にpandasで実際にread_excel関数を用いて上記Excelファイルを読込んでみます。（シートはデフォルトのsheet1でシートの指定はしないこととします。） { "col1" : 7, "col2" : 8, "col3" : 9 } このあたりがデータ屋さん的というか、Immutableな変数を使おうとする関数型的な思想が見えてドキドキします。, たまにありますよね。こういうことも。そういう場合のやりざまです。 Jupyternotebookにてpythonを使いこなすためにには、さまざまな処理方法を理解しておく必要があります。, たとえば、Excelやcsvデータをpandasにてデータフレーム（dataframe）に読み込む際に、数値しか記載されていないデータの場合、ヘッダー行の追加（取得）や変更をしたいことがありますよね。このようなケースではどう対処するといいのか理解していますか。, ここでは、pandasにてcsvやexcelを読み込む際にヘッダー行の追加や変更を行う方法について確認していきます。, これをそのまま読み込もうとすると、以下のように最上行のデータ自体もヘッダーと認識されてしまいます。, import os df, なお、こちらも同様にcsvファイルでデータではなく、excelであっても同じように処理すればいいです。, Pandasにてヘッダーラベルの追加や変更を行う方法（csvやexcel読み込み時）について確認しました。, Csvやexcelを読み込む際に、heade=noneもしくはnamesでのヘッダー名を変更するコードを入れていけばいいです。, Jupyternotebookでの操作に慣れ、より効率よい操作を目指していきましょう。, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。. ここでは、jupyter notebookのPandasを用いてCSVデータを... Pythonを用いてグラフを表示させる際には、Matplotlibライブラリを活用する機会が多いですよね。
また、もしも子項目のある列を削除する場合は項目をdrop(columns=タプル("親項目", "子項目"))というような形で指定します。, これできちんとNoがindexに指定できました。 JupyterNotebook上で表示すると明白なように、Excelファイル上で縦にマージされた"備考"セルにおいてUnnamed～という項目が作成されてしまっています。 通常、以下のコードで実現可能です。, 簡単に説明すると、Excelファイル内で表のある3行目まで飛ばして、その後1,2行目（Excelファイル上の3,4行目）をヘッダー指定してるだけです。 プログラマは、表を2つ読み込んで for文とif文でぐるぐる回すロジックで解決したくなります... Why not register and get more from Qiita? これを実現したのが、当記事のコードになります。 追加するデータが出来たところでもとのDataFrameにappendします。, ここも要注意ポイントで、.append は戻り値で新しいインスタンスを返します。 なので、代入しなおしてください。 Python pandas データフレームのカラム追加(条件判定の計算あり)について 回答 2 / クリップ 2 更新 2016/02/21 Excelファイル読込みには「xlrd」というパッケージが必要になります。書込む場合は「xlwt」というパッケージが必要ですが、当実行例には使ってないので入れないでもOKです。, ※GitHub上でのJupyterNotebookファイルはIEでは上手く表示出来ない場合があるので、他のブラウザをご使用ください。, その辺にいるしがない組込み屋です。
Jupyter notebook（Python3）を使ってみようを使ってみようと思っても慣れていないうちは、どうしても処理に躓いてしまうものです。
By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. { "col1" : 4, "col2" : 5, "col3" : 6 }, json のデータに対してfor文でぐるぐるまわしながら1行ずつ追加したいですよね。, ちょっと直観的じゃない部分もありますが、これでできます。 DataFrameはvalues, columns, indexの3つの要素から構成されている。 その名前の通り、valuesは実際のデータの値、columnsは列名（列ラベル）、indexは行名（行ラベル）。 最もシンプルなDataFrameは以下のようなもの。なおDataFrameの作成については後述。ここでは特に気にしなくてよい。 values, … Help us understand the problem. 例えば、pandasにてデータフレームにデータを取り込む際に、数値の班値を指定して抽出... Jupyter notebook（Python3）を使ってみようを使ってみようと思っても慣れていないうちは、どうしても処理につまづいていてしまうものです。
例えば、Pythonのopenpyxlにてエクセルファイルのセルのデータを取得、コピー後にペーストし... Jupyter notebook（Python3）を使ってみようを使ってみようと思っても慣れていないうちは、どうしても処理に躓いてしまうものです。
当Excelファイルをpandasで読込んだ際に、以下のような定義でDataFrameを作りたいとします。 Matplotlibを使い慣れていないと上手く処理できないことがあり、例えばグラフを保存させようとしてもうまく保存できず真っ白... Pandasにてx軸を回転させる方法【Matplotlibにて軸のラベルが重なるのを修正する（jupyternotebook（python））】, pythonでcsvの結合を列の方向（横方向）に行う方法【pandas（jupyternotebook)】, Pandasでヘッダー（ヘッダー行）を追加（取得）する方法【csvの読み込み時（read_csv時に最初の列を加える）、heder=Noneを活用する】, Pandasでヘッダーを変更する方法【ヘッダー名の指定：csvやexcel読み込み時（read_csv時に最初の列を変える）】, まとめ Pandasにてヘッダーの追加（取得）や変更を行う方法（csvやexcel読み込み時）【Jupyternotebook（pyton)】, 【Python】Pandasとnumpyにて平方根（ルート）や立方根の計算を行う方法【列ごとに一括で】, Pandasにて先頭行や最終行を取得や削除をする方法【head関数やtail関数】, Python（Pandas）にて累積和（累積値）を計算する方法【cumsum関数】, Pandasで読み込んだデータ（csv）などをnumpyに変換したり逆に変換する方法【Python】, 1馬力の意味（定義）と読み方は？馬何頭分？kwとpsとhpの変換（換算）方法は？トルク・回転数・馬力の違いや計算方法, 指数関数的に減少（指数関数的減衰）や指数関数的に増加の意味や式は？【対数関数的や一次関数的にとは？】, 指数関数のexpや意味や読み方は？グラフや計算方法や微分の公式まで解説【数学】 | ウルトラフリーダム, lnの意味や読み方は？自然対数lnの外し方（指数関数のexpでの変換）や計算方法について解説【エクセルも解説】, 指数関数のexpやeの意味や読み方は？グラフや計算方法や微分の公式まで解説【数学】 | ウルトラフリーダム, 13時って何時か？23時や25時や28時って何時か？わかりにくい24時間表記とは何かついて解説！【午後15時はおかしい？】, 14時って何時か？15時や16時や17時や18時って何時か？【24時間表記から午前午後表記への変換】 | ウルトラフリーダム, 1ラジアンは何度？2ラジアンは何度？180度はπラジアンなことの証明方法【1ラジアン＝(180/π)°？πラジアンの角度は何度？変換方法は？】, cosθ＝1/4の角度（θの値）は？cosθ＝1/3やsinθ＝1/3やsinθ＝1/4の角度は何度か？ | ウルトラフリーダム, kN（キロニュートン）とt（トン:ton）の換算（変換）方法は？tfとの計算方法は？.