マルチカラムExcelファイルの読み込み
Pandasを使用してマルチカラムExcelファイルを読み込む方法を説明します。まず、必要なライブラリをインポートします。
import pandas as pd
次に、read_excel関数を使用してExcelファイルを読み込みます。この関数は、Excelファイルのパスとシート名を引数として受け取ります。また、headerパラメータを使用して、ヘッダーが存在する行を指定します。マルチカラムの場合、ヘッダーは通常、複数の行にわたるため、リストで指定します。
df = pd.read_excel('file_path.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=[0,1])
上記のコードでは、Excelファイルの最初の2行（0-indexedなので0と1）がヘッダーとして使用されます。結果として得られるデータフレームdfは、マルチカラム（マルチインデックスのカラム）を持つことになります。
これで、マルチカラムExcelファイルの読み込みが完了しました。次のセクションでは、このマルチカラムデータの整形方法について説明します。
複数行ヘッダーの整形
マルチカラムExcelファイルを読み込んだ後、複数行にわたるヘッダーを整形する必要があります。Pandasでは、これを簡単に行うことができます。
まず、データフレームのカラムを確認します。
print(df.columns)
このコードを実行すると、マルチインデックスのカラムが表示されます。各カラムはタプルとして表され、タプルの各要素はヘッダーの各行に対応します。
次に、これらのカラムを整形します。以下のコードでは、各カラムをアンダースコアで連結した新しいカラム名を作成します。
df.columns = ['_'.join(col) for col in df.columns]
これで、複数行ヘッダーが整形され、各カラムが一意の名前を持つようになりました。これにより、データの操作が容易になります。
次のセクションでは、マルチインデックス・マルチカラムの操作方法について説明します。
マルチインデックス・マルチカラムの操作
マルチインデックスやマルチカラムのデータフレームは、Pandasの強力な機能を活用して操作することができます。以下に、いくつかの基本的な操作を示します。
インデックスによるデータの選択
マルチインデックスのデータフレームからデータを選択するには、locやilocを使用します。以下の例では、最初のインデックスが’A’のすべての行を選択します。
df.loc['A']
カラムによるデータの選択
マルチカラムのデータフレームから特定のカラムを選択するには、カラム名を指定します。以下の例では、’Col1_Col2’という名前のカラムを選択します。
df['Col1_Col2']
マルチインデックスのリセット
マルチインデックスをリセットするには、reset_index関数を使用します。これにより、インデックスは通常の0から始まる整数にリセットされ、元のインデックスは新しいカラムとしてデータフレームに追加されます。
df.reset_index()
これらの基本的な操作をマスターすることで、マルチインデックス・マルチカラムのデータフレームを効率的に操作することができます。次のセクションでは、要素やDataFrameの抽出方法について説明します。
要素、DataFrameの抽出
Pandasのデータフレームから特定の要素や部分的なデータフレームを抽出する方法を説明します。
要素の抽出
特定の要素を抽出するには、atやiatを使用します。以下の例では、行インデックスが’A’で、カラムが’Col1_Col2’の要素を抽出します。
element = df.at['A', 'Col1_Col2']
DataFrameの抽出
特定の条件を満たす行やカラムを含むデータフレームを抽出するには、ブールインデックスを使用します。以下の例では、’Col1_Col2’の値が100以上のすべての行を抽出します。
df_sub = df[df['Col1_Col2'] >= 100]
これらの基本的な操作をマスターすることで、データフレームから必要な情報を効率的に抽出することができます。次のセクションでは、マルチインデックスDataFrameのデータ編集方法について説明します。
マルチインデックスDataFrameのデータ編集
PandasのマルチインデックスDataFrameでは、データの編集も容易に行うことができます。以下に、基本的なデータ編集の方法を示します。
要素の編集
特定の要素を編集するには、atやiatを使用します。以下の例では、行インデックスが’A’で、カラムが’Col1_Col2’の要素を新しい値に更新します。
df.at['A', 'Col1_Col2'] = new_value
カラムの編集
特定のカラムのすべての要素を編集するには、カラム名を指定します。以下の例では、’Col1_Col2’という名前のカラムのすべての要素を新しい値に更新します。
df['Col1_Col2'] = new_value
また、新しいカラムを追加することも可能です。以下の例では、新しいカラム’New_Col’を追加し、すべての要素を新しい値に設定します。
df['New_Col'] = new_value
これらの基本的な操作をマスターすることで、マルチインデックスDataFrameのデータ編集を効率的に行うことができます。