python excelファイル 結合 4

2020/11/10, 2つだけではなく2つ以上でも可能で、ファイルではなくシートに分かれていても手動でデータフレームを作成しても結合は可能です。, PythonからGoogle Analytics Reporting APIを使う. 2020/11/12, Laravel Inertia.jsでのCRUD処理の理解 Pythonでscheduleモジュールを使いタスクをスケジュール/自動化してみます。（Windows10） そもそもscheduleモジュールなんなのか。構成に「Builder パターン」を使用する定期的なインプロセス・スケジューラ... Google ColaboratoryでまだインストールされていないPythonのライブラリをインストールする場合について書きます。. Pandas（Python）にて複数のファイルを結合する際の注意点（行方向に）【同じフォルダのcsvやexcelファイル】 なお、pandasにて上述のよう縦方向（行方向）に複数のファイルを結合させていく場合、 ヘッダー名を統一させておく とうまくいきます。 前提・実現したいことPython3.4を用いて処理を行おうと考えています．環境はwindowsです． かなり初歩的な質問かと思いますが，ご容赦ください． 複数のExcelファイルが同じディレクトリに存在し，そのひとつひとつに同様の処理を行います． 処理としては，2枚 複数のエクセルファイルを1つにまとめるPythonのpandas を ... ここでは pd.concat()関数を使ってデータフレームを結合しています. karupoimou.hatenablog.com karupoimou.hatenablog.com 中小企業のIT相談窓口「Soo_Daaan」 - 論理的思考/課題解決/プログラミング, https://www.youtube.com/watch?v=-5v7CuXm7Ns, Amazon Lightsail（無料枠）でWordPress構築しWooCommerceでEC（ネットショップ）化する. Copyright © 2020 中小企業のIT相談窓口「Soo_Daaan」 - 論理的思考/課題解決/プログラミング All Rights Reserved. karupoimou.hatenablog.com, karupoimouさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？, Powered by Hatena Blog | Python初心者がOpenPyXLなどを使いExcelファイルを1つに連結（結合）してみます。, 参考:https://www.youtube.com/watch?v=-5v7CuXm7Ns, OpenPyXLなどを使いExcelファイルを1つに連結（結合）してみますので、まずは分割されたExcelファイルを用意します。, Googleスプレッドシートで、上記のような支店ごとの売上管理表を作って、「.xlsx」形式でローカル上にダウンロードします。, ダウンロードした「.xlsx」形式のファイルを複製し、「堺支店」、「寝屋川支店」、「大阪支店」、「南堀江支店」、「梅田支店」と支店ごとのファイルにします。, まずは、分割されたExcelファイルを、「C:\Users\user\MyPandas\rawdate-test」という場所（パス）に置きます。, 「C:\Users\user\MyPandas\rawdate-test」という場所に置かれた「.xlsx」形式のファイルを取得、読み込みを行い、ちゃんと読み込んでいるか出力してみます。, 今回のプログラムを、「openpyxl-test01.py」というファイル名で保存し、コマンドプロンプトから実行してみます。, 実行してみると、分割されたファイルが置かれている場所（パス）のExcelファイルを取得し中身が読み込まれて、出力されていることを確認できました。, 分割されたファイルが置かれている場所（パス）のExcelファイルを取得し中身が読み込まれて、出力されていることを確認できましたので、次に本題である分割されたExcelを1つに連結（結合）するプログラムを書いてきます。, 今回は、分割されたExcelファイルのデータの中身をそのままつなげるため、「pd.concat」というconcat関数を使います。concat関数を使うことで、1つに連結（結合）するが可能です。, concat関数を記述したプログラムを、「openpyxl-test01.py」というファイル名で保存し、コマンドプロンプトから実行してみます。, 実行してみると、「堺支店」、「寝屋川支店」、「大阪支店」、「南堀江支店」、「梅田支店」と支店ごとの分割されたExcelファイルが1つに連結（結合）されていることが確認できました。, 支店ごとの分割されたExcelファイルが1つに連結（結合）されていることが確認できましたので、この連結（結合）されているものを、「.xlsx」形式で書き出してみます。, 「to_excel」という記述で、Excelファイルを書き出す場所（パス）として指定した「C:\Users\user\MyPandas」に、「全店舗総合売上管理表.xlsx」というExcelファイルを書き出すプログラムです。, プログラムを、「openpyxl-test01.py」というファイル名で保存し、コマンドプロンプトから実行してみます。, 実行してみると、何も表示されずに何も起こっていないように見えますが、Excelファイルを書き出す場所（パス）を確認してみます。, 確認してみると、「全店舗総合売上管理表.xlsx」というExcelファイルを書き出されていることが確認できました。, Googleスプレッドシートで「全店舗総合売上管理表.xlsx」の中身を確認してみると、「堺支店」、「寝屋川支店」、「大阪支店」、「南堀江支店」、「梅田支店」のデータが1つに連結（結合）されていることが確認できました。, 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。, 何事も"I'll give it a try.（やってみるよ）"という気持ちで更新してます。, 好奇心は失わず、トライ・アンド・エラー（試行錯誤）で淡々とやっていくのが目標でもあります。, 中小企業のIT化支援、課題解決、リテラシー教育、相談、サポートのお仕事募集中です。中小企業で抱える課題をプログラミングの力で解決。お問い合わせはこちら。, 中小企業のIT相談窓口「Soo_Daaan」 – 論理的思考/課題解決/プログラミング. ブログを報告する, 【Python】Pandasでエクセルファイル（.xlsx）をDBの様に使うサンプルコード, 【Python】なろう作品の「http://」画像の存在をチェックするサンプルコード, 【Pythonサンプルコード】Pandasで指定した列のユニークな要素と出現回数をリストとして取得す…, 【Pythonサンプルコード】なろう全作品情報一括取得ファイルに『作者』に関する集計項目を追加するP…, 【Python GUI】「tkinter」で関数実行中にウィンドウがフリーズしてしまう問題を「threading」を使って回避する方法, 【Pythonサンプルコード】Jupyter Labからのコマンドライン操作とバージョン表記無し版『requirements.txt』の書き出し. ※なおCSVを読み込みたい場合は代わりに「pd.read_csv()関数」を使うとよいです, df2 = df2.replace(np.nan,' ', regex=True), df.to_excel('note_hashtag_2020_02_22_all.xlsx'), karupoimou.hatenablog.com df.to_excel('note_hashtag_2020_02_22_all.xlsx') Pythonのデータ解析のライブラリであるpandasを利用してExcelから読み出したデータを結合する方法を確認します。, 通常データ解析を行おうと思った場合に社内にある複数のファイルを使ったりシート毎に登録されたデータを結合する必要が出てくる場合があります。結合が必要になった場合に対応できるようpandasのconcatとmergeを利用した結合方法を確認しておきます。, pandasのconcatメソッドを使えば、2つのファイルに分かれた2つのテーブルを結合することができます。結合は単純で2019年のテーブルの下に2018年のテーブルを追加するといったものです。, 結合のために以下の2つのファイルを用意しました。一つは2019年の月ごとの注文数と売上です。もう一つは2018年の月ごとの注文数と売上です。, read_excelメソッドでファイルを読み込みconcatメソッドで2つのEXCELから読み込んだデータフレームを指定して結合しています。, 結合したテーブルをprint関数で表示させましたが、結合したデータを再度Excelで見たり処理を行いたいという要望も多いと思いますので、結合したデータをファイルに保存します。保存にはto_excelメソッドを使用します。, 下記が実行後作成したExcelファイルを開いた図です。結合したテーブルを書き出すことができましたが、A列に各テーブルのindexが表示されています。indexは通常必要ないので削除する方法を確認しておきます。, indexを保存するEXCELに書き込まないためにはindex=Falseを設定します。, index=Falseを設定するとindexが書き込まれなくなり期待したファイルを作成することができます。, [commen]開いた時のフォントが異なるので見栄えが異なりますがフォントを変更すれば使用したファイルと同じように見えます。[/comment], 今回は列名が月、注文数、売上とどちらのファイルでも一致していましたが、もし一致していない場合は、concatでsort=Falseを設定する必要があります。実行結果は下記のようになります。, 今度は2つのテーブルに共通する列を元に結合を行います。その場合はconcatではなくmergeを利用します。一つはお問い合わせ一覧で日付、Email、お問い合わせの3つの列から構成されています。もう一つは注文一覧で日付、Email、名前、購入金額の4つの列で構成されています。Emailの共通の列を使って結合を行います。, Inner Joinではどちらのテーブルにも持っているEmailアドレスの行だけ取り出すことができます。, mergeメソッドではdf1とdf2のデータフレームを指定し、onには結合するためのkeyになるEmail、howは結合の方法であるinnerを指定しています。, 実行するとEmailがどちらの表にも存在する3行の情報が表示されます。johedoeが2回表示されているのはお問い合わせを2回行っているためです。, Outer JoinではすべてのEmailの行が表示されますが、どちらの表にも存在する行については1つの行として表示されます。, inner joinとのプログラム上での違いはhowをouterに設定する箇所のみです。, 実行すると8行が表示されます。Emailがどちらにもなかった行については各列にNaNが入っています。NaNはNo a Numberの略で値がないことを意味しています。お問い合わせ一覧のみにあったEmailの行は注文一覧の列に関して値がないのでNanとなり、注文一覧のみにあったEmailの行はお問い合わせ一覧の列に関しては値がないのでNanとなります。, Left Joinではmergeの先に指定したデータフレームのEmailはすべて表示され、後に指定されたデータフレームについては先に指定したデータフレームと一致したEmailがある場合のみ表示されます。, 今回は先にお問い合わせ一覧のデータフレームを指定するのでお問い合わせ一覧のEmailの行はすべて表示されます。, 実行するとお問い合わせ一覧のEmailの行はすべて表示され、注文一覧のEmailの行についてはお問い合わせ一覧にあるもののみ表示されています。, Right JoinはLeft Joinの逆で、mergeの後に指定したデータフレームのEmailはすべて表示され、先に指定されたデータフレームについては後に指定したデータフレームと一致したEmailがある場合のみ表示されます。, 後に指定した注文一覧のEmailの行はすべて表示されます。howをrightに指定します。, 実行すると注文一覧のEmailの行はすべて表示され、お問い合わせのEmailの行については注文一覧にあるもののみ表示されています。, これまではテーブルの1つの列の結合を行ってきましたが、複数の行を使って結合を行いたい場合は下記のように配列を利用して行うことができます。下記の処理だと品番と色と数量が一致する行と一致しない行を確認することができます。, Laravel8 Breeze シンプル認証機能