pandas のインストール python
csvファイルやexcelのファイルの読み込みなど、データ分析には欠かせないpandasをインストールしてみます。
pandasのインストール
下記のコードを記述し、実行してください。
!pip install pandas
pandasがインストールされます。
インストール完了してもすぐに使えるわけではなく、
インポートをする必要があります。
pandasをインポートする
インストールできたら下記のコードを実行しましょう。
import pandas as pd
pandasをpdとして使用するという意味になります。
pandasを使用する
pd.read_excel()やpd.read_csv()というように
pd.~と記述し、使用してください。
Python excelシート読みこみ
Pythonを使ってexcelファイルの読み込みをしてみます。
excelファイルはpandasを使って実行します。
pandasを実行したことがない人は
!pip install pandasを実行してインストールしてください。
詳しくはこちら
import pandas as pd
df = pd.read_excel("ファイルパス",sheet_name = "シート名")で
df（データフレーム）に1シートを代入
することができます。
例
import pandas as pd
import_file = "c:/~/~/example.xlsx"
sheet_name1 = "name"
df = pd.read_excel("import_file",sheet_name = sheet_name1)
データフレームの中身を確認したい場合は
print(df)を実行してください。
R Python for文 ループ、繰り返しを実行
RとPythonでfor文を使った繰り返しを実行してみます。
RのコードをPythonに翻訳する際に役立ててください。
Rでforを使った繰り返し
Rではfor("ループ変数" in 1:10)｛処理内容｝ のように書きます
1:10は 1から10までをループ変数に入れて実行することを表します。
for ( i in 1:7){
print(i)
}
このように記述することでループの回数が確認できます。
Pythonでforを使った繰り返し
rangeを使ったforの使い方を紹介します。
for ループ変数 in range(1:11):
インデント 処理内容
Pythonでは｛｝の代わりにインデントを使ってforの処理内容の範囲を決めます。
また、rangeはRのループと異なり、最後の数-1まで実行されます。
例えば上記のようにrange(1:11）と書くと1から10まで実行されます。
for i in range(1:8)
print(i)
このように記述することでループの回数が確認できます。
R Python csvファイルの読み込み 書き出し
Rとpythonでcsvをファイルの読み込み、書き出しを実行してみます。
Rでcsvファイルの読み込み
read.csv("ファイル名",header = T）
df<-read.csv("example.csv",header = T)のような感じに使います。
Pythonでcsvファイルの読み込み
pandasを使います。
pandasを使ったことがない人はこちら
import pandas as pd
df = pd.read_csv("ファイルのパス",header ,encoding ="形式")
pandasをpdとして使い、pd.read_csvで読み込みます。
例
import pandas as pd
df = pd.read_csv("c:/~~~/~~/example.csv",header = T ,encoding ="shift-jis")のように使います。
Rでcsvファイルを書き出し
write.table(データフレーム名, "出力するファイルのパス", append=T, quote=T, col.names=F)
quoteをTにしないと要素に""がついてしまいます。appendはデータを上書きできる要因します。
例
write.table(df,"c:/~~~/~~/example.csv",append = T,quote = T)のように使います。
Pythonでcsvファイルの書き出し
データフレーム名.to_csv("保存したいファイルのパス＋名前",encoding="形式")です。
例
df.to_csv("c:/~~~/~~/example.csv",encoding = "shift-jis")のように使います。
R コマンド集
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