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Pythonの勉強を始めました。noteでは備忘録を書いていこうと思います。

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  • Python openpyxl

    Python openpyxl

  • Python pandas

    pandasの関数やメソッド使い方

Python openpyxl Excel操作 ウィンドウ枠の固定設定

ウィンドウ枠の固定を設定するには、freeze_panesオブジェクトを生成し、ウィンドウ枠を固定するセル番地を代入する。 ws.freeze_panes = "セル番地" Excelでのウィンドウ枠の固定設定と同じように、 A列のセル番地を指定するとその行までを固定、 A列以外の1行目のセル番地を指定するとその列までを固定、 A列以外の2行目以降のセル番地を指定するとその列行までを固定する。 「A2」と指定すると1行目が固定 「B1」と指定するとA列が固定 「C3」と指定す

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    • Python openpyxl Excel操作 表示形式の設定

      文字の表示形式を設定するには、number_formatオブジェクトを生成し、表示したい形式を代入する。 cell.number_format= "表示形式" 表示形式は主に yyyy年m月d日 ・・・○年○月○日表示 yy/m/d ・・・○○/○/○表示(年月日) 0.00 ・・・ 小数点以下2桁まで表示 #,##0 ・・・ 3桁カンマ区切り表示 0.0% ・・・ 小数点以下1桁までパーセント表示 import openpyxlwb = openpyxl.load_wor

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      • Python openpyxl Excel操作　列幅の設定

        列の幅を設定をするcolumn_dimensionsのwidth属性。 ws.column_dimensions["列名"].width = 数値 import openpyxlwb = openpyxl.load_workbook("excel.xlsx")ws = wb["excelシート名"]# エクセルシートのA列の幅を変更する。ws.column_dimensions["A"].width = 10wb.save("excel.xlsx") すべての列を同じ幅に

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        • Python openpyxl Excel操作　行の高さ設定

          行の高さを設定をするrow_dimensionsのheight属性。 ws.row_dimensions["行番号"].height = 設定する高さの数値 行の高さの値は指定数値通りに設定される。 例「30」に指定すると、Excelでは「30.0(50ピクセル)」になる。 import openpyxlwb = openpyxl.load_workbook("excel.xlsx")ws = wb["excelシート名"]#エクセルシートの1行目の高さを30に変更をおこな

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        Python openpyxl Excel操作 ウィンドウ枠の固定設定

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        マガジン

        • Python openpyxl
          10本
        • Python pandas
          14本

        記事

          Python openpyxl Excel操作　セルの結合

          Excelシートのセルを結合する、merge_cellsメソッド。 ws.merge_cells(start_row=1, end_row=2, start_column=1, end_column=2) ワークシートオブジェクトからmerge_cellsメソッドを呼出し、 各引数に結合するセルの開始から終了を数値で指定する。 引数start_rowに開始行番号、 引数end_rowに終了行番号、 引数start_columnに開始列番号、 引数end_columnに終了列

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          Python openpyxl Excel操作　セルの結合

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          Python openpyxl Excel操作 文字の配置設定

          セル内の文字の配置を設定するには、Alignmentオブジェクトを生成し、セルのalignment属性に設定する。 モジュール「openpyxl.styles」から「Alignment」をインポートする。 Alignmentの引数に設定したい項目を入力し、オブジェクトを作成する。 作成したAlignmentオブジェクト(new_alignment)を、セルのalignment属性(cell.alignment)に代入する。 import openpyxlfrom openp

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          Python openpyxl Excel操作 文字の配置設定

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          Python openpyxl excel操作 セルの背景色設定

          セル背景色の塗りつぶしの設定をするには、PatternFillオブジェクトを生成し、セルのfill属性に設定する。 モジュール「openpyxl.styles」から「PatternFill」をインポートする。 PatternFillの引数に設定したい項目を入力し、オブジェクトを作成する。 作成したPatternFillオブジェクト(new_fill)を、セルのfill属性(cell.fill)に代入する。 import openpyxlfrom openpyxl.style

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          Python openpyxl excel操作 セルの背景色設定

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          Python openpyxl Excel操作　罫線の設定

          罫線の設定をするには、Borderオブジェクトを、セルのborder属性に設定します。 import openpyxlfrom openpyxl.styles import Border, Sidewb = openpyxl.load_workbook("excel.xlsx")ws = wb["excelシート名"]new_thin = Side(color='000000', border_style='thin')new_border = Border(left=ne

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          Python openpyxl Excel操作　罫線の設定

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          Python openpyxl Excel操作　フォントの設定

          フォントの設定をするには、Fontオブジェクトを生成し、セルのフォント属性に設定する。 import openpyxlfrom openpyxl.styles import Fontwb = openpyxl.load_workbook("excel.xlsx")ws = wb["excelシート名"]new_font = Font(name='游ゴシック', color='000000', size=15, bold=True, italic=True, striketh

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          Python openpyxl Excel操作　フォントの設定

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          python pandas 指定文字を含む行を削除する

          データフレームの中で指定列にある指定文字を含む行の削除を行う。 まず、指定列に指定文字があるかbool(True or False)で取得する。 judge = df[ "カラム名" ].str.contains( "指定する文字" ) 次にdropメソッドで削除を行う。 df.drop( df[ judge ].index, inplace=True ) 「df[ judge ].index」はboolがTrueとなったindex番号を取得する。 これをdropメソッドの第

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          python pandas 指定文字を含む行を削除する

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          python pandas groupby グループ集計

          各カラムで同じ要素の、数値を操作するgroupbyメソッド。 データフレームからgroupbyを呼出す。 groupbyメソッドの第一引数( by )にまとめる要素とするカラム名を設定し、任意の関数を付ける。 df.groupby( by=[ "カラム名" ] ).sum( ) ＊設定しなかったカラムは消去される 例（下表）として産地と品名が同じ場合、販売個数を足算する場合 df = df[['産地','品名','販売個数']].groupby(['産地','品名'],a

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          python pandas groupby グループ集計

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          python pandas crosstab クロス集計

          ２つ以上の項目を交差させて集計する手法クロス集計を行う crosstab関数。 同じ値をカウントします、数値を足し算するわけではありません。 引数indexに基準の縦軸となるseriesを設定、引数columnsにクロス集計するseriesを設定する。 pandas.crosstab( index=df["カラム名"] , columns=df["カラム名"] ) 例（下表）として産地を基準にデータをまとめ、それを品名と価格２つのカテゴリで分割し集計する場合 df_new

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          python pandas crosstab クロス集計

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          python pandas value_conuts 出現回数を求める

          同一カラム内にある、文字や数値の出現回数の合計値または確率を求める value_conutsメソッド。 データフレームのseriesからvalue_conutsメソッドを呼出し、オプション引数を設定する。 オプション引数：normalize 出現回数の確率を求める場合は「True」にする。 オプション引数：sort デフォルト「True」では出現回数が多い順になる。 「False」にすると並び順はそのままとなる。 df[ "カラム名" ].value_counts( ) 例

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          python pandas value_conuts 出現回数を求める

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          pandas 最大値、最小値の要素を取得する方法

          データフレームの、ある列における最大値・最小値となる要素を取得するには、最大値の場合はidxmaxメソッドを使用、最小値の場合はidxminメソッドを使用し、最大値・最小値のindex番号を取得。その取得したindex番号を使用しlocプロパティで要素を取得する。 max_index = df[ "値段" ].idxmax 数値の最大値を求めるseries(値段の列)からidxmaxメソッドを呼出し、 最大値のあるindex番号を取得。 例の場合max_indexは「２」と

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          pandas 最大値、最小値の要素を取得する方法

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          pandasでexcel数式のままデータを扱う方法

          pandasでexcelを読込むread_excel関数では数式は結果を読込む。 pandasを使い、excelファイル内のデータをフィルタリングし、excelに戻す場合、数式のまま戻したい。 そのような場合は、始めにopenpyxlのload_workbook関数でオプション引数data_only=Falseを使いデータを読込み、pandasのデータフレームへ移す。 import pandasimport openpyxlwb = openpyxl.load_workbo

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          pandasでexcel数式のままデータを扱う方法

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          python pandas 日付

          データフレーム（df）にカラム名「日付」があり、その列には日付が入力されているものとする。 object型からdatetime型に変更 object型からdatetime型に変更する、to_datetime関数。 第一引数に型の変更を行うSeriesを設定する。 df["日付"] = pandas.to_datetime( df["日付"] ) excelの日付シリアル値をdatetime型に変更する方法は、 オプション引数unitをDに、originを1899/12/

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          python pandas 日付

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