質問編集履歴
2
自己解決（仮）を追記
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -30,7 +30,13 @@
|
|
|
30
30
|
|
|
31
31
|
###追加情報
|
|
32
32
|
|
|
33
|
-
下記のようなコードで、
|
|
33
|
+
下記のようなコードで、ある程度やりたいことはできました。
|
|
34
|
+
|
|
35
|
+
が、かなり無理やりな気がします。もう少しスマートなコード記述はできないか
|
|
36
|
+
|
|
37
|
+
ご教授いただけると勉強になります。
|
|
38
|
+
|
|
39
|
+
|
|
34
40
|
|
|
35
41
|
```Python
|
|
36
42
|
|
|
@@ -38,58 +44,86 @@
|
|
|
38
44
|
|
|
39
45
|
|
|
40
46
|
|
|
47
|
+
#あらかじめ、元データを'test1.xlsx'で作成済み
|
|
48
|
+
|
|
41
49
|
df = pd.read_excel('test1.xlsx', sheet_name=0, header=0)
|
|
42
50
|
|
|
43
51
|
|
|
44
52
|
|
|
45
53
|
#奇数行
|
|
46
54
|
|
|
47
|
-
print('奇数行')
|
|
48
|
-
|
|
49
55
|
df_odd = df[::2]
|
|
50
56
|
|
|
57
|
+
#不要行、列を削除
|
|
58
|
+
|
|
51
|
-
p
|
|
59
|
+
df_odd_drop =df_odd.drop(index=0, columns='都道府県')
|
|
60
|
+
|
|
61
|
+
#列名を修正
|
|
62
|
+
|
|
63
|
+
df_odd_drop_r = df_odd_drop.rename(columns={'平成22年人口、順位': '平成22年人口', '人口密度、順位': '人口密度'})
|
|
52
64
|
|
|
53
65
|
|
|
54
66
|
|
|
55
67
|
#偶数行
|
|
56
68
|
|
|
57
|
-
print('偶数行')
|
|
58
|
-
|
|
59
69
|
df_even = df[1::2]
|
|
60
70
|
|
|
71
|
+
#列名を修正
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
df_even_r = df_even.rename(columns={'平成22年人口、順位': '人口順位', '人口密度、順位': '人口密度順位'})
|
|
74
|
+
|
|
75
|
+
|
|
76
|
+
|
|
77
|
+
#indexのリセット
|
|
78
|
+
|
|
79
|
+
df_odd_drop_r_r = df_odd_drop_r.reset_index(drop=True)
|
|
80
|
+
|
|
61
|
-
|
|
81
|
+
df_even_r_r = df_even_r.reset_index(drop=True)
|
|
82
|
+
|
|
83
|
+
|
|
84
|
+
|
|
85
|
+
# インデックスでマージ
|
|
86
|
+
|
|
87
|
+
df3 = pd.concat( [df_odd_drop_r_r, df_even_r_r], axis=1)
|
|
88
|
+
|
|
89
|
+
|
|
90
|
+
|
|
91
|
+
#列の並び替え
|
|
92
|
+
|
|
93
|
+
df3_ix = df3.ix[:,['都道府県', '平成22年人口', '人口順位', '人口密度', '人口密度順位']]
|
|
94
|
+
|
|
95
|
+
|
|
96
|
+
|
|
97
|
+
#結果の出力
|
|
98
|
+
|
|
99
|
+
df3_ix.to_excel('df3.xlsx')
|
|
100
|
+
|
|
101
|
+
|
|
62
102
|
|
|
63
103
|
|
|
64
104
|
|
|
65
105
|
#以下出力結果
|
|
66
106
|
|
|
67
|
-
|
|
107
|
+
都道府県 平成22年人口 人口順位 人口密度 人口密度順位
|
|
68
108
|
|
|
69
|
-
|
|
109
|
+
0 東京 13159.0 1.0 6168.7 1.0
|
|
70
110
|
|
|
71
|
-
|
|
111
|
+
1 大阪 8865.0 3.0 4639.8 2.0
|
|
72
112
|
|
|
73
|
-
2
|
|
113
|
+
2 神奈川 9048.0 2.0 3777.7 3.0
|
|
74
114
|
|
|
75
|
-
|
|
115
|
+
3 埼玉 7195.0 5.0 1913.4 4.0
|
|
76
116
|
|
|
77
|
-
|
|
117
|
+
4 愛知 7411.0 4.0 1446.7 5.0
|
|
78
118
|
|
|
79
|
-
|
|
119
|
+
5 千葉 6216.0 6.0 1206.5 6.0
|
|
80
120
|
|
|
81
|
-
|
|
121
|
+
6 福岡 5072.0 9.0 1023.1 7.0
|
|
82
122
|
|
|
83
|
-
|
|
123
|
+
7 兵庫 5588.0 7.0 658.8 8.0
|
|
84
124
|
|
|
85
|
-
|
|
125
|
+
8 沖縄 1393.0 20.0 628.4 9.0
|
|
86
126
|
|
|
87
|
-
|
|
127
|
+
9 京都 2636.0 13.0 566.0 10.0
|
|
88
|
-
|
|
89
|
-
5 神奈川 2.0 3.0
|
|
90
|
-
|
|
91
|
-
7 埼玉 5.0 4.0
|
|
92
|
-
|
|
93
|
-
9 愛知 4.0 5.0
|
|
94
128
|
|
|
95
129
|
```
|
1
私ができたところまでのコードを追記しました。
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -25,3 +25,71 @@
|
|
|
25
25
|
python3.6
|
|
26
26
|
|
|
27
27
|
pandas0.23
|
|
28
|
+
|
|
29
|
+
|
|
30
|
+
|
|
31
|
+
###追加情報
|
|
32
|
+
|
|
33
|
+
下記のようなコードで、奇数行と偶数行のデータフレームに分けるところまでできました。
|
|
34
|
+
|
|
35
|
+
```Python
|
|
36
|
+
|
|
37
|
+
import pandas as pd
|
|
38
|
+
|
|
39
|
+
|
|
40
|
+
|
|
41
|
+
df = pd.read_excel('test1.xlsx', sheet_name=0, header=0)
|
|
42
|
+
|
|
43
|
+
|
|
44
|
+
|
|
45
|
+
#奇数行
|
|
46
|
+
|
|
47
|
+
print('奇数行')
|
|
48
|
+
|
|
49
|
+
df_odd = df[::2]
|
|
50
|
+
|
|
51
|
+
print(df_odd.head())
|
|
52
|
+
|
|
53
|
+
|
|
54
|
+
|
|
55
|
+
#偶数行
|
|
56
|
+
|
|
57
|
+
print('偶数行')
|
|
58
|
+
|
|
59
|
+
df_even = df[1::2]
|
|
60
|
+
|
|
61
|
+
print(df_even.head())
|
|
62
|
+
|
|
63
|
+
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
#以下出力結果
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
奇数行
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
都道府県 平成22年人口、順位 人口密度、順位
|
|
70
|
+
|
|
71
|
+
0 NaN NaN NaN
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
2 NaN 13159.0 6168.7
|
|
74
|
+
|
|
75
|
+
4 NaN 8865.0 4639.8
|
|
76
|
+
|
|
77
|
+
6 NaN 9048.0 3777.7
|
|
78
|
+
|
|
79
|
+
8 NaN 7195.0 1913.4
|
|
80
|
+
|
|
81
|
+
偶数行
|
|
82
|
+
|
|
83
|
+
都道府県 平成22年人口、順位 人口密度、順位
|
|
84
|
+
|
|
85
|
+
1 東京 1.0 1.0
|
|
86
|
+
|
|
87
|
+
3 大阪 3.0 2.0
|
|
88
|
+
|
|
89
|
+
5 神奈川 2.0 3.0
|
|
90
|
+
|
|
91
|
+
7 埼玉 5.0 4.0
|
|
92
|
+
|
|
93
|
+
9 愛知 4.0 5.0
|
|
94
|
+
|
|
95
|
+
```
|