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
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
# import lib import pandas as pd import numpy as np # create data dates = pd.date_range("20130101", freq='D', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index = dates, columns = list("ABCD")) # set data fileName = "hoge.xlsx" writer = pd.ExcelWriter(fileName) df.to_excel(writer, sheet_name="hoge1") df.T.to_excel(writer, sheet_name="hoge2") workbook = writer.book worksheet1 = writer.sheets['
まずはインポート import pandas as pd CSV, TSV pd.reed_csv(filename, header=None, names=['A', 'B'], index_col='A', ...) # filename以外は省略可能 # pd.reed_table()というメソッドもある。これは、sep=""パラメーターで区切り文字を指定できる。デフォルトはタブ Excel xls = pd.ExcelFile(filename) df = xls.parse('sheet_name') JSON import json json_data = json.loads(json_text) name = json_data[0]['name'] XML from lxml import objectify parsed = objectify.parse(open(x
NY.GDP.PCAP.KD float64 dtype: object df_gdp.index MultiIndex(levels=[['Japan', 'United States'], ['1960', '1961', '1962', '1963', '1964', '1965', '1966', '1967', '1968', '1969', '1970', '1971', '1972', '1973', '1974', '1975', '1976', '1977', '1978', '1979', '1980', '1981', '1982', '1983', '1984', '1985', '1986', '1987', '1988', '1989', '1990', '1991', '1992', '1993', '1994', '1995', '1996', '1997'
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