JupyterNotebook上で表示すると明白なように、Excelファイル上で縦にマージされた"備考"セルにおいてUnnamed~という項目が作成されてしまっています。 Why not register and get more from Qiita? df, そのため、ヘッダー行を追加するコードを入力する必要がでてきます。具体的には、read_csv()の()内に、header=Noneというコードを追加するといいです。, import os ※以下はPandasのMultiIndexに対するアクセスと同等のものなので特に目立つ話はありませんが一応確認。, まずはNo.列の取り出し。変換後の"No"列はindexではなく列項目になります。, また、複数行列において子項目のある親のみを指定した場合は、付属する子項目の列内容が取得出来ます。, ちょっと蛇足的な話ですが、No.列をインデックスにする場合は以下になります。

DataFrameはvalues, columns, indexの3つの要素から構成されている。 その名前の通り、valuesは実際のデータの値、columnsは列名(列ラベル)、indexは行名(行ラベル)。 最もシンプルなDataFrameは以下のようなもの。なおDataFrameの作成については後述。ここでは特に気にしなくてよい。 values, … ここで問題になるのがこの赤枠で示した複数行のヘッダー、要は項目列になります。, 次にpandasで実際にread_excel関数を用いて上記Excelファイルを読込んでみます。(シートはデフォルトのsheet1でシートの指定はしないこととします。) import pandas as pd このあたりがデータ屋さん的というか、Immutableな変数を使おうとする関数型的な思想が見えてドキドキします。, たまにありますよね。こういうことも。そういう場合のやりざまです。 CやC#、pythonなどを使ったりします。たまに機械学習関係もいじったりしてます。 通常、以下のコードで実現可能です。, 簡単に説明すると、Excelファイル内で表のある3行目まで飛ばして、その後1,2行目(Excelファイル上の3,4行目)をヘッダー指定してるだけです。 df = pd.read_csv(“sample7.csv”, encoding=”SHIFT_JIS”)


os.chdir(“C:\\sample”)  #最初の2行はカレントディレクトリの移動のため まず以下のようなExcelファイルがあったとしましょう。ヘッダーが2行あり、マージセルも含まれてます。 これをpandasで開いてDataFrameにしてあれこれ処理したい場合の話になります。 当Excelファイルをpandasで読込んだ際に、以下のような定義でDataFrameを作りたいとします。 ここで問題になるのがこの赤枠で示した複数行のヘッダー、要は項目列になります。 動作確認はここまで。細かいサンプルについては「コードと実行例のリンク」の各実施例(JupyterNotebook)にありますので、ご参照頂ければと思います。, ここからは興味ある方のみご確認いただければと思います。 By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away.

df = pd.read_csv(“sample7.csv”, header=None, encoding=”SHIFT_JIS”) os.chdir(“C:\\sample”) os.chdir(“C:\\sample”)  #最初の2行はカレントディレクトリの移動のため

(わたしだけ...?), このあたりの Tips がまとまっている素晴らしいサイトも多いのですが、なぜか、うまーい具合にわたしがやりたいことにピッタリはまらないことが多いので半分自分用にまとめておきました。, 蛇足的な考察ですが、pandas DataFrame は、データ指向のデータ屋さんが使いやすいように作られているからかな、と思います。 わたしみたいなオブジェクト指向(≒機能指向)よりなプログラマだと、そもそもの発想がロジックよりになるためそれが原因で使いづらいことが多い気がします。, ということで、どちらかというと、わたしみたいなプログラマよりのTipsになります。, データ屋さんは、SQL の inner/outer join とかで頑張って表を結合します。 当Excelファイルをpandasで読込んだ際に、以下のような定義でDataFrameを作りたいとします。

 ② Excel上、縦にマージされたセルはUnnamed~になっている これをpandasで開いてDataFrameにしてあれこれ処理したい場合の話になります。 冒頭の2行ヘッダーや解説の3行ヘッダーも含め、いくつかパターンを当記事紹介のコードで変換できることを確認しています。 Python pandas で動的に行を追加するTips(プログラマ向け) Python tips pandas Jupyter DataFrame. { "col1" : 1, "col2" : 2, "col3" : 3 }, 変換できない複数行ヘッダーを持つExcelファイルもあると思いますが、3行ヘッダーあたりであれば上手く動くはず。。。, 一応、3行ヘッダーの変換例も示しておきますね。(JupyterNotebookで実行), GitHub上に当記事で紹介したコードと実行例のJupyterNotebookのファイルを置いておきますが、pandasでread_excel関数を使ってExcelファイルを開くには以下のパッケージが必要になるので、実行前に以下を実行下さい。入ってる方は読み飛ばしてくれればと思います。 "values" : [

} これを実現したのが、当記事のコードになります。 Jupyternotebookにてpythonを使いこなすためにには、さまざまな処理方法を理解しておく必要があります。, たとえば、Excelやcsvデータをpandasにてデータフレーム(dataframe)に読み込む際に、数値しか記載されていないデータの場合、ヘッダー行の追加(取得)や変更をしたいことがありますよね。このようなケースではどう対処するといいのか理解していますか。, ここでは、pandasにてcsvやexcelを読み込む際にヘッダー行の追加や変更を行う方法について確認していきます。, これをそのまま読み込もうとすると、以下のように最上行のデータ自体もヘッダーと認識されてしまいます。, import os ''', you can read useful information later efficiently.
{ 例えば、pandasにてデータフレームにデータを取り込む際に、数値の班値を指定して抽出... Jupyter notebook(Python3)を使ってみようを使ってみようと思っても慣れていないうちは、どうしても処理につまづいていてしまうものです。 型(カラム)が決まっているタイプのデータでしたらこのパターンでだいたい実装可能です。, 上では、行名(index)は、何も指定していませんが、もし何か指定しければ以下のようにしてください。, 上のコードで動くと思うので大丈夫ですがすこしだけ補足しておきます。 追加するデータが出来たところでもとのDataFrameにappendします。, ここも要注意ポイントで、.append は戻り値で新しいインスタンスを返します。 なので、代入しなおしてください。 例えば、Pythonのpandas機能にて同じフォルダ内の複数のファイルすべてを結合す... Jupyter notebook(Python)を使ってみようと思っても慣れていないうちは、どうしても処理に躓いてしまうものです。 最初の json から json_data を作っている部分はサンプルで、本当はAPIとかからとってきてるイメージでいてください。, コードは単純ですね。 きちんと操作できるかも確かめてみます。 ですので、Excelファイルから作成したDataFrameを直感的に使うためにいくつか加工しました。, といったことになります。これが実現出来るようにしたものが以下のようなコードになります。, 上記をJupyterNotebook上で実行してみるときちんと整形されているのが確認できました。 Pandasでヘッダーを変更する方法【ヘッダー名の指定:csvやexcel読み込み時(read_csv時に最初の列を変える)】 header=Noneのコードでは、ヘッダーを追加する際に上のよう自動で0,1と番号が振られていきます(つまりはヘッダーの変更)。 まず、カラムが A B の空のDataFrameを作っています。, 次に、DataFrameに入れたいデータを使って、Series という1次元配列みたいなものを一回作ります。, ここが少しだけトリッキーで、本来は、行(横方向)を追加したいのに、列(縦方向)のデータを作ってるようにみえます。本当はこういうデータのイメージなんですが、, なのですが、実はSeriesは1次元の配列(ベクトル)なので縦とか横とか言う概念がないので、縦でも横でも同じことをさしているのだそうです。 Python pandas の DataFrame を使っていると、いつもどうでもいい感じな初歩的なところではまります。

df, なお、こちらも同様にcsvファイルでデータではなく、excelであっても同じように処理すればいいです。, Pandasにてヘッダーラベルの追加や変更を行う方法(csvやexcel読み込み時)について確認しました。, Csvやexcelを読み込む際に、heade=noneもしくはnamesでのヘッダー名を変更するコードを入れていけばいいです。, Jupyternotebookでの操作に慣れ、より効率よい操作を目指していきましょう。, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。.