excel_read.py # openpyxlをimportimportopenpyxl# セルを取得 # ブックを変数に格納wb=openpyxl.load_workbook("Books/Book_read.xlsx")# シートを変数に名前で格納ws=wb["Sheet1"]# cはセル番地でA1のセルを取得するc=ws["A1"]# c2は行列番号でA1のセルを取得するc2=ws.cell(1,1)# coordinate...
実際、Excelなどで0.1×1+0.3×3+……+1.7×17を計算すると96.9になります。Conv2Dの多入力・多出力の場合のフィルター間の集約を捨てた形になっていますね。SeparableConv2DSepearbleConv2DはDepthwiseConv2DとConv2Dの合わせ技です。Kerasのドキュメントによると、...
#pandas形式での読み込み pdata = pd.DataFrame(data) print(pdata.iloc[0,2],type(pdata.iloc[0,2])) 上のコードを実行すると、同じ「3」を出力した場合でも、numpyは文字(str)で出力され、pandasでは整数(int)で出力されていますね。
読み込んだファイルに上書き保存したい場合には、読み込んだファイルのパスをそのまま指定して出力すればOKです。 wb.save(”読み込んだファイル名”) #上書き保存(読み込んだファイルと同名で保存) wb.save(filePath) まとめ openpyxlを使ってPythonでExcelを操作する(ファイル読込～出力)方法...
Pandasと同様、gzip形式で読み書きできる。R readr::write_excel_csv( df_ward_tax_offices, file.path(out_dirname, "yokohama_tax_office.csv") ) readr::write_excel_csv( df_ward_tax_offices, file.path(out_dirname, "yokohama_tax_office.csv.gz") ) ...
read_excel('economicdata.xls') y = df['indprod'].values # 対数差分系列の計算 y_rate = (np.log(y)[1:] - np.log(y)[:-1])*100 T = len(y_rate) plot_y_acf_pacf(y_rate, k=20) from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox def check_criterion_and_plot_resid(y, PQ...
単回帰はExcelを使えば簡単にできてしまうのですが、もっと複雑な機械学習手法の基礎となるので、Pythonを使ったデータ分析の練習としてあえてPythonを使います。 scikit-learnを使えば一発で式は求まるのですが、今回はそれだけでなく、Numpyを使って実際に値を導出しながら、その値が持つ意味を...
1 more_horiz CancelDelete 初めに 使用するExcelファイル データ集計 前準備 pivot_tableの基本 氏名ごとに商品分類ごとの売上金額の合計を算出 特定の列で並び替え 氏名ごとに商品分類ごとの売上金額の平均を算出 氏名ごとに商品分類の単価、数量、売上金額の平均を算出 ...
データフレームデータフレームpdをxlsx形式で保存するimport pandas as pddf.to_excel("tmp.xlsx",index=False) ファイル操作"/Users/Name/"以下にあるcsvファイルのパスを取得するlist.fileslist.files("Users/Name/",pattern=".csv$")"a.csv" "b.csv"globimport os, glob[os.path.relpath(x)...