books = ['book1.xlsx', 'book2.xlsx'] df_list = [] for book in books: file = pd.ExcelFile(book) # bookを読む for sheet in file.sheet_names: df_list.append(file.parse(sheet)) # シートを順々にデータフレーム化
【Python】pandasを使ってExcelを読み込みたい - Qiita
books = ['book1.xlsx', 'book2.xlsx'] df_list = [] for book in books: file = pd.ExcelFile(book) # bookを読む for sheet in file.sheet_names: df_list.append(file.parse(sheet)) # シートを順々にデータフレーム化
【Python】DataFrameで複数行・列をまとめて削除する - Qiita
import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4)) df.index = ['idx1', 'idx2', 'idx3', 'idx4'] df.columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4'] df col1 col2 col3 col4 idx1 0.660757 0.122939 0.450455 0.000483 idx2 1.948787 2.327604 0.626010 -0.092082 idx3 0.311708 0.926246 -0.083588 0.487964 idx4 0.284561 -0.076556 1.183666 -0.142197
【Python】DataFrameでシリアル番号ごとに処理したい - Qiita
次のようにシリアル番号ごとに時系列データを持つような場合に，シリアル番号ごとに処理をしたいときのループの書き方。 import pandas as pd df = pd.read_csv('sample.csv') df Date Serial_No Var1 Var2 Var3 0 2016-04-01 1 0.708636 0.014882 0.765210 1 2016-04-02 1 0.211528 0.012070 0.071375 2 2016-04-03 1 0.745620 0.211446 0.593242 3 2016-04-04 1 0.378551 0.249341 0.899383 4 2016-04-05 1 0.692113 0.800209 0.573121 5 2016-04-01 2 0.942247 0.047866 0.476508 6 2016-
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