PandasにおけるDataFrameをHTMLテーブルとしてレンダリングする
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■DataFrameを作成するDataFrameをHTMLテーブルとしてレンダリングする前に、DataFrameを作成します。 ■コードimport pandas as pd data = { '名前':['鈴木','森岡','大林','安田','小林'], '出身':['石川','京都','滋賀','東京','大阪'], '血液型':['A','B','O','AB','O'] } df = pd.DataFrame(data, columns=['名前','出身','血液型']) print(df)インポートでPandasモジュールを呼び出します。dataという変数を作成し、その中に、今回は「名前」,「出身」,「血液型」という3つの行を追加し格納し
PandasにおけるDataFrameで特定の列が存在するかどうかを確認する
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■DataFrameを作成するDataFrameで特定の列が存在するかどうかを確認する前に、DataFrameを作成します。 ■コードimport pandas as pd data = { 'A':[10,20,30,40,50], 'B':['Yellow','Blue','Black','White','Red'], 'C':[80,81,82,83,84], 'D':['D1','D2','D3','D4','D5'] } df = pd.DataFrame(data) print(df)インポートでPandasモジュールを呼び出します。dataという変数を作成し、その中に、今回は「A」,「B」,「C」,「D」という4つの行を追加し格納します。
Pandasにおける2つのDataFrameを組み合わせる
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■DataFrameを作成する2つのDataFrameを組み合わせる前に、2つのDataFrameを作成します。 ■コードimport pandas as pd data1 = pd.DataFrame({ 'Name':['A1','A2','A3','A4'], 'Number':['A01','A02','A03','A04'] }) data2 = pd.DataFrame({ 'Name':['B1','B2','B3','B4'], 'Number':['B01','B02','B03','B04'] }) print(data1) print(data2)インポートでPandasモジュールを呼び出します。data1,data2という変数を
PandasにおけるDataFrameのインデックスを並び替える
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■DataFrameを作成するDataFrameのインデックスを並び替える前に、DataFrameを作成します。 ■コードimport pandas as pd data = {'Name':['Banana','Apple','Grape','Peach','Lemon','Strawberry'], 'Number':[10,20,30,40,50,60] } df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name','Number']) print(df)インポートでPandasモジュールを呼び出します。dataという変数を作成し、その中に「Name」と「Number」という列を作り、格納します。 格納後、dfという変数
PandasにおけるDataFrameが空かどうかを確認する
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■DataFrameを作成するDataFrameが空かどうかを確認する前に、DataFrameを作成します。 ■コードimport pandas as pd example_df = { 'Color':['Red','Blue','Green','Yellow','Black'], 'Number':['10','20','30','40','50'] } df = pd.DataFrame(example_df,columns =['Color','Number']) print(df)インポートでPandasモジュールを呼び出します。example_dfという変数を作成し、その中にColorとNumberという2つの列を格納します。 格納後、df
PandasにおけるDataFrameでインデックスを列に変換する
PandasにおけるDataFrameでインデックスを列に変換してみます。 なお、Pandasモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要はありません。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■DataFrameを作成するDataFrameでインデックスを列に変換する前に、DataFrameを作成します。 ■コードimport pandas as pd data = { 'Name':['A','B','C','D','E'], 'Number':[100,200,300,400,500] } df = pd.DataFrame(data, columns =['Name','Number'],index=['Item1','Item2','It
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