EXCELを読み込む際はxlrdを予めインポート
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import xlrd import pandas as pd wb = xlrd.open_workbook('cn_hslist.xlsx') file = pd.ExcelFile(wb, engine='xlrd') df = pd.read_excel(file) |
上記例は中国語のエクセルを開いたものなので、日本語の場合は
file = pd.ExcelFile(filename, encoding=’utf8′)
で読み込む
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#金額をカンマ区切りにする for i in range(len(df3['Trade Value (US$)'])): a = df3['Trade Value (US$)'][i] df3['Trade Value (US$)'][i] = "{:,}".format(float(a)) |
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df例 ''' a b c A 0 1 2 S 5 6 7 ''' 並べ替え df.loc[:,['a','c','b']] ''' a c b A 0 2 1 S 5 7 6 |
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to_remove = [1,2,'Classification','Period Desc."','Aggregate Level','Is Leaf Code','Trade Flow Code','Reporter Code', 'Partner Code','Partner','Partner ISO','2nd Partner Code','2nd Partner','2nd Partner ISO','Customs Proc. Code', 'Customs','Mode of Transport Code"','Mode of Transport','Commodity Code','Commodity','Qty Unit Code','Flag','value/unit', 'CIF Trade Value (US$)','FOB Trade Value (US$)','Gross weight (kg)','Mode of Transport Code','','',''] df = df[df.columns.difference(to_remove)] |
以下のようなcsvファイルがあった場合
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Name Salary Age 0 John 50000 34 1 Sally 120000 45 2 Alyssa 80000 27 |
年齢が30以上の人のデータのみを取得した場合は
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aaa = df["Age"] > 30 print(df[aaa]) |
以下のように年齢が３０以上のデータが表示されます。
＞＞＞
Name Salary Age
0 John 50000 34
1 Sally 120000 45
True か Falseですべての情報をチェックしたい場合は
以下のようなコードになります。
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aaa = df["Age"] > 30 print([aaa]) |
＞＞＞
[0 True
1 True
2 False
Name: Age, dtype: bool]
numpyで2次元配列に行要素を追加していき、
最後にdataframeに変換
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import pandas as pd import numpy as np data = [[1,2],[3,4]] data = np.append(data,[6, 4]) arr = np.empty((0,2), int) arr = np.append(arr, np.array([[1,2]]), axis=0) arr = np.append(arr, np.array([[3,4]]), axis=0) print(arr) data_frame = pd.DataFrame(arr, columns=['resolt', 'value']) data_frame |