パラメータsheet_nameと名前のリストを使うことで、2つのデータフレームを含む順序付き辞書が得られます。

パラメータ sheet_name と名前のリストを使用すると、2つのデータフレームを含む順序付き辞書が得られます。

df

すべてのシート（この場合はセッション）のデータを結合したいと思うかもしれません。Pandasのデータフレームをマージするのは非常に簡単です。concat 関数を使用して、キー（つまりシート）をループするだけです。

ワークシート（この場合はセッション）内のすべてのデータを結合したいかもしれません。Panda のデータフレームをマージするのは非常に簡単です。concat関数を使い、キー（つまりシート）に対して反復処理を行うだけです。

df2 = pd.concat(df[frame] for frame in data.keys())

さて、例のExcelファイルには、データセットを識別する列（例えば、セッション番号）があります。しかし、私たちのExcelファイルには、そのような情報はないかもしれません。2つのデータフレームをマージして、どのセッションかを示すカラムを追加するには、forループを使用します。

さて、サンプルのExcelファイルには、データセットを識別する列（例：セッション番号）があります。しかし、おそらく私たちのExcelファイルにはそのような情報はないでしょう。2つのデータフレームを結合し、どのセッションかを示す列を追加するには、forループを使用することができます。

dfs = []
for framename in data.keys():
    temp_df = data[framename]
    temp_df['Session'] = framename
    dfs.append(temp_df)
    
df = pd.concat(dfs)

上記のコードでは、まずリストを作成し、データフレームのリストにあるキーをループしています。最後に、一時的なデータフレームを作成してシート名を取得し、それを 'Session' 列に追加しています。

上記のコードでは、まずリストを作成し、次にデータフレームのリスト内のキーを繰り返し処理します。最後に、一時的なデータフレームを作成し、シート名を取得して 'Session' カラムに追加しています。

<スパン Excelですべての図面を読み込むパンダ ( パンダがExcelの全シートを読み込む )

もし、read_excel を使って、Excel ファイルからデータフレームにすべてのシートをロードしたい場合は、もちろん可能です。パラメータsheet_nameをNoneに設定すればよいのです。 

read_excelを使用して、Excelファイルからdataframeにすべてのシートをロードしたい場合、それは、もちろん可能です。パラメータ sheet_name を None に設定すればよい。

all_sheets_df = pd.read_excel('example_sheets1.xlsx', sheet_name=None)

<スパン 多くのExcelファイルを読み込む <スパン ( 多くのExcelファイルを読み込む )

このセクションでは、多くのファイルを Pandas のデータフレームに読み込む方法を学びます。例えば、異なる実験からのデータを含む多くの Excel ファイルがある場合があるからです。Pythonでは、モジュール os と fnmatch 最後に、リスト内包を利用して、見つかったすべてのファイルに対してread_excelを使用します。

このセクションでは、多くのファイルをPandasのデータフレームに読み込む方法を学びます。なぜなら、場合によっては、異なる実験からのデータを含む多くのExcelファイルを持っているかもしれないからです。Python では os と fnmatch モジュールで、ディレクトリ内のすべてのファイルを読み込むことができます。最後に、リスト導出を使って見つかったすべてのファイルに対して read_excel を使用します。

import os, fnmatch
xlsx_files = fnmatch.filter(os.listdir('.') , '*concat*.xlsx')

dfs = [pd.read_excel(xlsx_file) for xlsx_file in xlsx_files]

もし意味があるのなら、再びconcat関数を使ってデータフレームを結合することができます。

もしそれが理にかなっているなら、もう一度、関数concatを使ってデータフレームをマージすることができます。

df = pd.concat(dfs, sort=False)

この他にも、多数のExcelファイルを読み込んで結合する方法があります。たとえば、モジュール グロブ :

他にも、たくさんのExcelファイルを読み込んでマージする方法があります。たとえば、モジュール グロブ :

import glob
list_of_xlsx = glob.glob('. /*concat*.xlsx') 
df = pdf.concat(list_of_xlsx)

<スパン データまたはカラムのデータ型を設定する <スパン ( データまたはカラムのデータ型を設定する )

example_sheets1.xlsxをもう一度読んでみましょう。以下のPandas read_excelの例では、dtypeパラメータを使って、いくつかのカラムのデータ型を設定しています。

必要であれば、列のデータ型を設定することもできます。もう一度 example_sheets1.xlsx を読んでみましょう。以下のPandas read_excelの例では、dtypeパラメータを使っていくつかのカラムのデータ型を設定しています。

df = pd.read_excel('example_sheets1.xlsx',sheet_name='Session1',
                   header=1,dtype={'Names':str,'ID':str,
                                        'Mean':int, 'Session':str})

infoメソッドを使って、異なるカラムがどのようなデータ型を持っているかを確認することができます。

infoメソッドを使って、異なるカラムがどのようなデータ型を持っているかを確認することができます。

df.info()

<スパン PandasのデータボックスをExcelに書き込む ( PandasのデータフレームをExcelに書き込む )

Excelファイルは、もちろんPythonでPandasモジュールを使って作成することができます。このセクションでは、Pandasを使用してExcelファイルを作成する方法を学びます。いくつかの変数でデータフレームを作成することから始めますが、最初にモジュールPandasをインポートすることから始めます。

もちろん、PythonでExcelファイルを作成するには、Pandasモジュールを使用します。このパートでは、Pandasを使用してExcelファイルを作成する方法を学びます。まずは、いくつかの変数でデータフレームを作成しますが、その前にPandasモジュールをインポートします。

import pandas as pd

次は、データフレームの作成です。ここでは、辞書を使ってデータフレームを作成します。キーは列名で、値はデータを含むリストとなります。

次に、データフレームを作成します。辞書を使用してデータフレームを作成します。キーは列名で、値はデータを含むリストになります。

df = pd.DataFrame({'Names':['Andreas', 'George', 'Steve',
                           'Sarah', 'Joanna', 'Hanna'],
                  'Age':[21, 22, 20, 19, 18, 23]})

次に、*to_excel*メソッドを使用してデータフレームをExcelファイルに書き込みます。以下のPandas to_excelの例では、パラメータを使用していません。

次に、*to_excel *メソッドを使用して、データフレームをExcelファイルに書き込みます。以下のPandas to_excelの例では、パラメータは使用していません。

df.to_excel('NamesAndAges.xlsx')

以下の出力では、パラメータを使用しない場合の効果が明らかです。パラメータsheet_nameを使用しない場合、デフォルトのシート名である'Sheet1'が出力されます。また、Excelファイルに数字を含む新しい列が作成されることも確認できます。これはデータフレームからのインデックスです。

以下の出力では、引数を使用しないことの効果が一目瞭然です。sheet_nameパラメータがない場合、デフォルトのシート名 " Sheet1" が得られます。また、Excelファイルに数字を含む新しい列が作成されていることも確認できます。これはデータボックスのインデックスです。

もし、シートに他の名前を付けたい、インデックス・カラムを使いたくない場合は、このようにします。

もし、シートに他の名前を付けたいが、インデックスカラムが必要ない場合は、このようにすることができます。

df.to_excel('NamesAndAges.xlsx', sheet_name='Names and Ages', index=False)

<スパン 複数のパンダのデータボックスを1つのExcelファイルに書き込む。 ( 複数のPandasデータフレームをExcelファイルに書き出す。 )

もし、多くのデータフレームを1つのExcelファイルに格納したいが、異なるシートに格納したい場合、簡単にこれを行うことができます。

もし、多くのデータフレームを1つのExcelファイルに格納したいが、異なるシートに格納したい場合は、簡単にこれを行うことができます。ただし、ExcelWriterを使用する必要があります。

df1 = pd.DataFrame({'Names': ['Andreas', 'George', 'Steve',
                           'Sarah', 'Joanna', 'Hanna'],
                   'Age':[21, 22, 20, 19, 18, 23]})

df2 = pd.DataFrame({'Names': ['Pete', 'Jordan', 'Gustaf',
                           'Sophie', 'Sally', 'Simone'],
                   'Age':[22, 21, 19, 19, 29, 21]})

df3 = pd.DataFrame({'Names': ['Ulrich', 'Donald', 'Jon',
                           'Jessica', 'Elisabeth', 'Diana'],
                   'Age':[21, 21, 20, 19, 19, 22]})

dfs = {'Group1':df1, 'Group2':df2, 'Group3':df3}
writer = pd.ExcelWriter('NamesAndAges.xlsx', engine='xlsxwriter')

for sheet_name in dfs.keys():
    dfs[sheet_name].to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
    
writer.save()

上記のコードでは、3つのデータフレームを作成し、それらを引き続き辞書に格納しています。この後、xlsxwriter エンジンを使ってライターオブジェクトを作成します。そして、キー（すなわちシート名）をループして、各シートを追加していきます。最後に、ファイルを保存します。これを省くと意図した結果にならないので、重要です。

上記のコードでは、3つのデータボックスを作成し、それを辞書に登録するところまで進めています。キーがワークシート名で、セル名がデータボックスであることに注意してください。これが終わったら、xlsxwriterエンジンを使ってライターオブジェクトを作成します。そして、キー（すなわち、ワークシート名）を繰り返し、各ワークシートを追加していきます。最後に、ファイルを保存する。これを省略すると期待するような結果が得られないので、重要です。

<スパン まとめ：パンダのエクセルファイルの扱い方 ( まとめ：Pandasを使ってExcelファイルを操作する方法 )

この投稿で、私たちは多くのことを学びました 特に、どのようにすればよいかを学びました。

以上です。この記事で私たちは多くのことを学びました! 他のものの中で、私たちは、方法を学びました。

• read_excelを使用してExcelファイルやスプレッドシートを読み込む
  Excelファイルをデータフレームに読み込む。
  Excelシートの読み込みと行のスキップ
  • 多数のシートをデータフレームにマージする
  多数のExcelファイルを1つのデータフレームに読み込む
  • データフレームをExcelファイルに書き出す
  • 多数のデータフレームを取り込み、多数のシートを持つ1つのExcelファイルに書き込む
  • read_excelを使ったExcelファイルやスプレッドシートの読み込み
    • Excel ファイルをデータボックスに読み込む。
      • Excelワークシートの読み込みと行のスキップ
      • 多くのワークシートを1つのデータボックスにまとめる
      • 多数のExcelファイルを1つのデータボックスに読み込む
  • データボックスのExcelファイルへの書き込み
  • 多数のデータボックスを抽出し、多数の図面が入ったExcelファイルに書き込む

  要望や次に取り上げるべき内容があれば、下にコメントを残してください。投稿を確認する  初心者のためのPandasデータフレームの基礎チュートリアル  つまり、ファイル（Excelのスプレッドシートなど）から読み込んだ後に

  要望や次に取り上げるべきことがあれば、以下にコメントを投稿してください。お願い Pandasデータフレームの基礎知識"の記事を参照してください。 は、Pandasデータの使用についてより詳しく学ぶために のボックス をご覧ください。つまり、ファイル（Excelのスプレッドシートなど）から読み込んだ後