sheet_nameにリストでシート名を指定することで、複数のシートを読み込むことができます。 返り値は辞書型になり、シート名がキー、シート内データが値になります。 Python df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=['202004', '202006']) print(df.keys()) #dict_keys(['202004', '...
きちんと保存・読み出しができることが確認できました! 終わりに クラウド上でpandasを使ってデータ加工を行う際,データソースがS3やGCS上にある場合もcsv形式ファイルであればto_csv()で直接URLを指定して読み込むことができました。 しかし,整形・加工後の中間データを一旦保存しておく際...
DataFrame["コラム名"]では、下記のイラストのように縦の列を基準にデータを抽出します(Ageと名のついたコラム1列が指定され、抽出したいなど) .loc[] .iloc[] は、まず横のインデックスを基準に使い、データを抽出します(2番目の引数に、コラム名を書くと、指定しているインデックスとコラ...
1.2.欠損があるデータの読み込みについて 次に、データに欠損がある場合についてです。 下のような欠損(空白)のある「input.csv」というcsvデータを用意し、「numpy」と「pandas」でそれぞれ読み込んでみましょう。 では、まず「numpy」を用いたデータの読み込みです。
が、この後で述べるようにもっとスマートな書き方があるため、推奨はしません。高速化の恩恵を受けにくいなどの理由から、公式にもpandas-likeなAPIは非推奨になる流れで、warningが出たりエラー吐くように変わってきております。↩
例では、生年月日順に7:3の割合でDataFrameを分割しています。機械学習では、学習データと評価データに分割して、モデル構築することが一般的ですが、時系列の概念がある場合は、時間を軸に上記の方法で分割すると簡単です。 さいごに 以上が現在の自分の引き出しにある、細かすぎて伝わらないpand...
最初はあまり意識しないが、すぐにデータ型という概念にぶつかる。 というのも、例えばread_csv等でデータを読み込む際、pandas側でいいように型を設定してくれるのだが、 ふとした拍子で意外な型になっており、そのデータを扱う際にエラーになったりすることがある。 なのでデータ型の変更...
importpandasaspddf_store=pd.read_sql('storeのCSVファイルのパス',sep=',') ###本題 タイトルにある通り、今回はSQLのLIKE句をpandasを使って再現します 問題:店舗データフレーム(df_store)から横浜市の店舗(address)だけ全項目表示せよ。