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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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エクセルのセルの出力(print)がうまくできない

ken248

総合スコア24

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/04/08 06:05

pythonでエクセルのある列(時刻データ)を表示したいです。
最後の変数aを出力するとセルの位置情報がでます。
この後aの時間で条件指定したいのですが、
何をどのように変換等すればよいのでしょうか?

どうぞよろしくお願い致します。

python

1import openpyxl 2import datetime 3import pandas as pd 4 5 6wb = openpyxl.load_workbook('C:/Users/データシート.xlsx') 7ws_3= wb['Sheet3'] 8 9def get_row(num): 10 maxRow = {1:20, 3: 100} 11 col = {1:7 , 3:4} 12 ws = {1:ws_1 , 3:ws_3} 13 14 15 maxRow = maxRow[int(num)] 16 17 18 for j in range(1,30): 19 if j == col[int(num)]: 20 print(j) 21 global m_r_3 22 for m_r_3 in reversed(range(1,maxRow)): 23 if ws[int(num)].cell(row=m_r_3, column=j).value != None: 24 print(m_r_3) 25 break 26get_row(3) 27 28start_row = 7 29start_col = 4 30 31for row in ws_3.iter_rows(min_row =start_row , max_row = m_r_3, min_col = start_col, max_col = 4): 32 row_list = [] 33 for a in row: 34 a = a 35 row_list.append(a) 36 print(row_list) 37 #print(row_list[0])
[<Cell 'Sheet3'.D7>] [<Cell 'Sheet3'.D8>] [<Cell 'Sheet3'.D9>] [<Cell 'Sheet3'.D10>] [<Cell 'Sheet3'.D11>] [<Cell 'Sheet3'.D12>] [<Cell 'Sheet3'.D13>] [<Cell 'Sheet3'.D14>] [<Cell 'Sheet3'.D15>] [<Cell 'Sheet3'.D16>] [<Cell 'Sheet3'.D17>] [<Cell 'Sheet3'.D18>] [<Cell 'Sheet3'.D19>] [<Cell 'Sheet3'.D20>] [<Cell 'Sheet3'.D21>] [<Cell 'Sheet3'.D22>] [<Cell 'Sheet3'.D23>] [<Cell 'Sheet3'.D24>] [<Cell 'Sheet3'.D25>] [<Cell 'Sheet3'.D26>] [<Cell 'Sheet3'.D27>] [<Cell 'Sheet3'.D28>] コード

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ppaul

2021/04/08 22:43

aの時間で条件指定したい、をもう少し詳しく書いてください。
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回答1

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ベストアンサー

外部サイトにはなりますが、"pandas 値 取得"などで検索すると以下のようなサイトがヒットします、いくつか値の取り出し方法が載っているようです
今回は単独の値を取り出す方法が必要かと思いますので、該当部分を抜粋します
https://note.nkmk.me/python-pandas-at-iat-loc-iloc/
#以下抜粋

import pandas as pd df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal.csv', index_col=0) print(df) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Bob 42 CA 92 # Charlie 18 CA 70 # Dave 68 TX 70 # Ellen 24 CA 88 # Frank 30 NY 57 print(df.index.values) # ['Alice' 'Bob' 'Charlie' 'Dave' 'Ellen' 'Frank'] print(df.columns.values) # ['age' 'state' 'point']

atは行名と列名で位置を指定する。

データを取得するだけでなく、その位置に新たな値を設定(代入)することもできる。

print(df.at['Bob', 'age']) print(df.at['Dave', 'state']) # 42 # TX df.at['Bob', 'age'] = 60 print(df.at['Bob', 'age']) # 60

iatは行番号と列番号で位置を指定する。行番号・列番号は0はじまり。

iatもatと同じく、データを取得するだけでなく、その位置に新たな値を設定(代入)できる。

print(df.iat[1, 0]) print(df.iat[3, 1]) # 60 # TX df.iat[1, 0] = 42 print(df.iat[1, 0]) # 42

投稿2021/04/08 06:51

Third_Kei

総合スコア65

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ken248

2021/04/16 02:54

pandasでないやり方で探しておりましたがいただいたサイト参考にpandasで行いました。 ありがとうございました。
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