PythonとPandasを使用したExcelデータフレームの操作

PythonのPandasライブラリは、データ分析と操作を容易にする強力なツールです。特に、PandasのDataFrameは、Excelスプレッドシートと非常に似た形式でデータを操作するための便利な方法を提供します。

PandasとExcelのインストール

まず、PythonでExcelファイルを読み書きするために必要なライブラリをインストールします。

pip install -U openpyxl
pip install -U xlwt
pip install -U pandas

DataFrameの作成

次に、PandasでDataFrameを作成します。

import pandas as pd
import numpy as np

row0 = [0, 1, 2, 3, 4]
row1 = [1, 10, 20, 30, 40]
row2 = [10, 100, 200, 300, 400]
row3 = [np.nan, np.nan, 'aaa', np.nan, np.nan]
row4 = [0.1, 0.12, 0.123, np.nan, 0.12345]

df = pd.DataFrame([row0, row1, row2, row3, row4])
df.columns = ['col0', 'col1', 'col2', 'col3', 'col4']
df.index = ['row0', 'row1', 'row2', 'row3', 'row4']

DataFrameをExcelに出力

作成したDataFrameを、to_excelメソッドを使用してExcelファイルに出力します。

df.to_excel('output.xlsx')

このコードは、DataFrameをExcelファイルに出力します。デフォルトでは、ファイル名はoutput.xlsx、シート名はSheet1になります。

オプション

to_excelメソッドには、さまざまなオプションがあります。

• sheet_name='A': シート名を指定します。
• header=False: ヘッダー（カラム名）を表示しないようにします。
• index=False: インデックス（行名）を表示しないようにします。
• startrow=3: 上部に空白行を追加します。
• startcol=2: 左側に空白列を追加します。
• float_format='%.2f': 小数点の最大表示桁数を指定します。
• na_rep='XXXX': NaNとなっている空白のセルを、指定した任意の値で埋めます。

これらのオプションを使用すると、Excelファイルの出力をより細かく制御できます。

以上が、PythonとPandasを使用してExcelのデータフレームを操作する基本的な方法です。これらのテクニックを使用すると、PythonでExcelデータを効率的に操作できます。.