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DataFrameをエクセルに書き出すことについて

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CHutida

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データフレームをエクセルに書き出したいです。

Googleコラボレートリーでやっています。

発生している問題は以下の通りになります。

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-109-07904bcd5d51> in main()
     43     with pd.ExcelWriter('CH6.xlsx') as writer:
---> 44         estimates.to_excel(writer, float_format="%.3f",index=False,encoding="utf-8-sig",sheet_name='sheet1')
     45         estimates2.to_excel(writer, float_format="%.3f",index=False,encoding="utf-8-sig",sheet_name='sheet2')

12 frames
ValueError: This sheet is too large! Your sheet size is: 1, 40980 Max sheet size is: 1048576, 16384

During handling of the above exception, another exception occurred:

IndexError                                Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/openpyxl/writer/workbook.py in get_active_sheet(wb)
     59     visible_sheets = [idx for idx, sheet in enumerate(wb._sheets) if sheet.sheet_state == "visible"]
     60     if not visible_sheets:
---> 61         raise IndexError("At least one sheet must be visible")
     62 
     63     idx = wb._active_sheet_index

IndexError: At least one sheet must be visible

該当のソースコード

#hp_optimization.py

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

def main():
    x, y = load_dataset('data/amazon_reviews_multilingual_JP_v1_00.tsv', n=5000)

    x = [clean_html(text, strip=True) for text in x]
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y,
                                                        test_size=0.2,
                                                        random_state=42)

    vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize)
    x_train_vec = vectorizer.fit_transform(x_train)
    x_test_vec = vectorizer.transform(x_test)
    vocab = vectorizer.get_feature_names()

    parameters = {"penalty":["l1"],"C":[2,2.5,3,3.5,4,4.5,5]}
    lr = LogisticRegression(solver='liblinear')
    clf = GridSearchCV(lr, parameters, cv=5, n_jobs=-1)
    clf.fit(x_train_vec, y_train)



    best_clf = clf.best_estimator_
    print(clf.best_params_)
    print('Accuracy(best): {:.4f}'.format(clf.best_score_))
    y_pred = best_clf.predict(x_test_vec)
    score = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print('Accuracy(test): {:.4f}'.format(score))

    estimates = pd.DataFrame(clf.best_estimator_.coef_, columns=vocab)
    estimates2 = pd.DataFrame(clf.best_estimator_.coef_, columns=vocab)
    estimates_sorted = estimates.sort_values(by=0,axis=1,ascending=False)
    estimates2_sorted = estimates2.sort_values(by=0,axis=1,ascending=False)
    print(estimates_sorted.iloc[:,:20])
    print(estimates2_sorted.iloc[:,-20:])

    with pd.ExcelWriter('CH6.xlsx') as writer:
        estimates.to_excel(writer, float_format="%.3f",index=False,encoding="utf-8-sig",sheet_name='sheet1')
        estimates2.to_excel(writer, float_format="%.3f",index=False,encoding="utf-8-sig",sheet_name='sheet2')

if __name__ == '__main__':
    main()

試したこと

上位20単語とその推定値、下位20も然りという感じでソートする作業はできたと思っています。
ただ、それを関数内でエクセルに書き出す作業をしようとした時、
with以降で試してみるとシートについてエラーが出てきました。

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checkベストアンサー

0

エラーが
ValueError: This sheet is too large! Your sheet size is: 1, 40980 Max sheet size is: 1048576, 16384
ということですので、列が多すぎるのではないでしょうか。転置してみるのはどうですか?

# estimates.to_excel(writer, float_format="%.3f",index=False,encoding="utf-8-sig",sheet_name='sheet1')
estimates.T.to_excel(writer, float_format="%.3f",index=False,encoding="utf-8-sig",sheet_name='sheet1')

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  • 2020/07/02 22:05

    ありがとうございました。解決いたしました。

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