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マイクロソフトが Excel に Python を搭載することを検討しているというニュースが流れたのは1年前のことで、結構話題になりました。昨年の Python Advent Calendar 2017 では、ExcelにPythonが搭載されることを期待して「ExcelにPythonが搭載?」という記事を書きましたが、今回は、その続編を書きます。 そのニュースというのは、マイクロソフトが Excel に Python を搭載するかどうかを検討するためアンケートを実施したということなのですが、詳しく知りたい方は、Publickeyの「ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中」という記事がわかりやすいので、そちらをみてください。 その後どうなったかというと、マイクロソフトが運営しているコミュニティサイト「Excel’s Suggestion Box」に投稿されて
PCに不慣れな人でも機械学習がとりあえず試せるようなアプリを作ることになった。 ユーザーに学習用データや予測したい未知データをどうやって整理してもらうかいろいろと考えた結果、 ひな形を1つのExcelファイルにして、それを埋めてもらう形が最も理解されやすかった。 ひな形はこんな感じに。 ・A列に目的変数 ・B列以降に特徴量 ・1行目は変数名,2行目以降にデータ ・シートの上のほうに学習用データをまとめて配置 ・未知データはその下にまとめて配置し、A列は空白 アプリ側でデータの加工はせず、エラー値の除去や特徴量の正規化、交互作用などの追加はユーザーに任せることに。 これをpandasのExcelFileメソッドで読み込み、学習用X,Yと未知Xに分割する。 def xlsx_read(): xl_path = "C:\test.xlsx" xl= pd.ExcelFile(xl_path) d
今日のお題 前回の記事ではPythonとPandasを使ってExcelファイルを読みましたが、今回はその詳しい解説とその続きです。 C++,C#などでそこそこ熟練したプログラマーがPythonに初めて触れたときの感想、といった内容になってきました。 Excelシートの内容をDataFrameに変換 まずは前回記事のコードの解説からです。 # インポート import pandas as pd # ファイルのロード filename = "C:\work\in\実験.xlsx" file = pd.ExcelFile(filename, encoding='utf8') # シートをDataFrame型として読み込んで、リストに格納 df_list = [] for sheet in file.sheet_names: df_list.append(file.parse(sheet)) fo
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 普段自らこういうことはやらないんだけど,やむにやまれず大量(500個ほど)のエクセルファイルをCSVファイルに変換する必要があった。RubyではSpeadsheetというのがあるみたい。PerlではSpreadsheet::WriteExcelとかSpreadsheet::ReadExcelとか使うのかな。 まあ僕はPythonな人ということもあり,Pythonでできないかと思って調べてみたらpyExceleratorというモジュールを発見した。Pure Pythonで書かれたモジュールなのでインストールが簡単。生のエクセルファイルを直接読み書きできるので,プラットフォームを問わず動か
Latimes Table StackerはCSVファイルを設置し、ソート/検索可能なHTMLで表示するソフトウェア。 Latimes Table StackerはPython/Django製Google App Engine用のフリーウェア(ソースコードは公開されている)。高度なWebアプリケーション、システムが開発され個人のIT利用度はどんどん高くなっている。対してビジネスの場ではあまり大きな変化は起きていない。 CSV一覧 未だにAccessのようなデータベースが使われ、Excelベースのデータ集計がされている。それは決して悪いことではないが、ソフトウェアの依存や再利用性を高めるのには不向きだ。そこで使ってみたいのがLatimes Table Stackerだ。 Latimes Table StackerはCSVファイルを読み込み、テーブル上に表示するソフトウェアだ。一行目がカラムに
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