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2018/05/21 12:59  投稿

python pandas データフレームの抽出方法について
表題![イメージ説明](c5ade910bc4e79e3a0377f322c1409c0.png)せてください。  
かなり初歩的な質問になります。
Excelシートの内容を整形し必要な列や行だけをデータフレームとして作成しました。
列は4行(場所、名称、現象、原因)
行は3万行近くあります
以下のコードでデータフレーム'input_sheet_df' の列'場所'の行データは取得できたのですが他の列'名称','現象','原因'も合わせたデータフレーム内の全テータを取得して一つのリストにしたい場合はどのようにすればよいでしょうか?
for wordlist in input_sheet_df[['場所','名称','現象','原因']]:
というように書き換えてみたのですが行データが取れておらず悩んでいます。
初歩的な内容ですがアドバイスお願い致します。
```python
import pandas as pd
from janome.tokenizer import Tokenizer
from collections import Counter
from gensim.models import word2vec
import logging
#ファイル指定
input_file_name = (r'C:\Users\Desktop\Book.xlsm')
#ファイル読み込み
input_book = pd.ExcelFile(input_file_name)
#シート名取得(sheet_namesメソッドでExcelブック内の各シートの名前をリスト型で取得)
input_sheet_name = input_book.sheet_names
#シート総数取得
num_sheet = len(input_sheet_name)
#シート総数表示
print('シートの数:', num_sheet)
#シート名表示
print('シートの名前:',input_sheet_name)
#type確認
print('type :',type(input_book))
input_sheet_df = input_book.parse(input_sheet_name[1],
                                 skiprows = 5,
                                 skip_footer = 1,
                                 usecols = 'Z,AD:AF',
                                 names = range(0,4))
#列名変更
input_sheet_df = input_sheet_df.rename(columns={0:'場所',1:'名称',2:'現象',3:'原因'})
print('type :',type(input_sheet_df))
ret = []
# Tokenizerのインスタンス生成
t = Tokenizer()
#↓↓↓↓データフレームの全データを一つのリストにしたい
for wordlist in input_sheet_df['場所']:
   #print(wordlist)
   tokens = t.tokenize(str(wordlist))   
   for token in tokens:
       #print(token)
       if token.part_of_speech.split(',')[0] in ['名詞']:
           ret.append(token.base_form)
```
![やりたいこと:例](925c2b0151dbe820486496e216443e7a.png)
  • Python

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    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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    Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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2018/05/21 12:58  投稿

python pandas データフレームの抽出方法について
表題の件で質問させてください。
表題![イメージ説明](c5ade910bc4e79e3a0377f322c1409c0.png)せてください。
かなり初歩的な質問になります。
Excelシートの内容を整形し必要な列や行だけをデータフレームとして作成しました。
列は4行(場所、名称、現象、原因)
行は3万行近くあります
以下のコードでデータフレーム'input_sheet_df' の列'場所'の行データは取得できたのですが他の列'名称','現象','原因'も合わせたデータフレーム内の全テータを取得して一つのリストにしたい場合はどのようにすればよいでしょうか?
for wordlist in input_sheet_df[['場所','名称','現象','原因']]:
というように書き換えてみたのですが行データが取れておらず悩んでいます。
初歩的な内容ですがアドバイスお願い致します。
```python
import pandas as pd
from janome.tokenizer import Tokenizer
from collections import Counter
from gensim.models import word2vec
import logging
#ファイル指定
input_file_name = (r'C:\Users\Desktop\Book.xlsm')
#ファイル読み込み
input_book = pd.ExcelFile(input_file_name)
#シート名取得(sheet_namesメソッドでExcelブック内の各シートの名前をリスト型で取得)
input_sheet_name = input_book.sheet_names
#シート総数取得
num_sheet = len(input_sheet_name)
#シート総数表示
print('シートの数:', num_sheet)
#シート名表示
print('シートの名前:',input_sheet_name)
#type確認
print('type :',type(input_book))
input_sheet_df = input_book.parse(input_sheet_name[1],
                                 skiprows = 5,
                                 skip_footer = 1,
                                 usecols = 'Z,AD:AF',
                                 names = range(0,4))
#列名変更
input_sheet_df = input_sheet_df.rename(columns={0:'場所',1:'名称',2:'現象',3:'原因'})
print('type :',type(input_sheet_df))
ret = []
# Tokenizerのインスタンス生成
t = Tokenizer()
#↓↓↓↓データフレームの全データを一つのリストにしたい
for wordlist in input_sheet_df['場所']:
   #print(wordlist)
   tokens = t.tokenize(str(wordlist))   
   for token in tokens:
       #print(token)
       if token.part_of_speech.split(',')[0] in ['名詞']:
           ret.append(token.base_form)
```
```
![やりたいこと:例](925c2b0151dbe820486496e216443e7a.png)
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    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。

  • Python 3.x

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    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

  • pandas

    1522 questions

    Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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