回答編集履歴
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修正(定義不要）
test
CHANGED
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@@ -62,15 +62,9 @@
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62
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63
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64
64
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-
#
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+
# 重複する列／新しく出現した列のデータ処理は自動的に行われる。
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66
66
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-
df = pd.DataFrame()
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-
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-
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70
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-
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71
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-
# 重複する列／新しく出現した列のデータ処理はappend関数を通したときに自動的に行われる。
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72
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-
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73
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-
df =
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67
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+
df = pd.json_normalize(dics)
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'''
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76
70
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5
修正
test
CHANGED
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@@ -62,6 +62,8 @@
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63
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+
# dfを使うために定義
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+
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df = pd.DataFrame()
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69
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4
データを質問文と同じになるように修正
test
CHANGED
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@@ -12,8 +12,6 @@
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12
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13
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a = {
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-
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-
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"id": 0,
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19
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"name": "Jeffrey",
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@@ -22,11 +20,9 @@
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20
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21
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"address": "Tokyo",
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24
22
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25
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-
"favorite_food": "pizza",
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26
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-
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27
23
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"hoby": "tennis",
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28
24
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29
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-
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25
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+
"favorite_food": "pizza"
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30
26
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31
27
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}
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32
28
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3
追加
test
CHANGED
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@@ -74,6 +74,18 @@
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74
74
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75
75
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df = df.append(pd.json_normalize(dics))
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+
'''
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78
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+
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79
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+
# 次のようにもできるが上の方がはやい。
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80
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+
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81
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+
df = pd.DataFrame()
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82
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+
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83
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+
for dic in dics:
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84
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+
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85
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+
df = df.append(pd.json_normalize(dic))
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86
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+
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87
|
+
'''
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88
|
+
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77
89
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78
90
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79
91
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# 下記の一文で、指定した名前のcsv形式ファイルで保存される（この関数の戻り値はNone）。
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2
修正
test
CHANGED
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@@ -12,6 +12,8 @@
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12
12
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13
13
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a = {
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14
14
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+
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16
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+
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"id": 0,
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17
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"name": "Jeffrey",
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@@ -20,9 +22,11 @@
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20
22
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21
23
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"address": "Tokyo",
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22
24
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25
|
+
"favorite_food": "pizza",
|
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26
|
+
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23
27
|
"hoby": "tennis",
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24
28
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25
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-
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29
|
+
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26
30
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27
31
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}
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28
32
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@@ -58,22 +62,22 @@
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58
62
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59
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60
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+
dics = [a, b, c]
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61
66
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62
67
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63
|
-
df_a = pd.json_normalize(a)
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64
68
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65
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-
df
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|
+
df = pd.DataFrame()
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66
70
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67
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-
df_c = pd.json_normalize(c)
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68
71
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69
|
-
# 重複する列／あたらしく出現した列のデータ処理はappend関数が自動的にやってくれる。
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70
72
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73
|
+
# 重複する列／新しく出現した列のデータ処理はappend関数を通したときに自動的に行われる。
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74
|
+
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71
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-
df
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75
|
+
df = df.append(pd.json_normalize(dics))
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72
76
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73
77
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74
78
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75
79
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# 下記の一文で、指定した名前のcsv形式ファイルで保存される（この関数の戻り値はNone）。
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76
80
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77
|
-
df
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81
|
+
df.to_csv('data.csv', index=False)
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78
82
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79
83
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```
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1
ｆ
test
CHANGED
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@@ -58,16 +58,22 @@
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58
58
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59
59
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60
60
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+
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62
|
+
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61
63
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df_a = pd.json_normalize(a)
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62
64
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63
65
|
df_b = pd.json_normalize(b)
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64
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65
67
|
df_c = pd.json_normalize(c)
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66
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69
|
+
# 重複する列／あたらしく出現した列のデータ処理はappend関数が自動的にやってくれる。
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70
|
+
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67
71
|
df_t = df_a.append(df_b).append(df_c)
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68
72
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69
73
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70
74
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|
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75
|
+
# 下記の一文で、指定した名前のcsv形式ファイルで保存される（この関数の戻り値はNone）。
|
|
76
|
+
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|
71
77
|
df_t.to_csv('data.csv', index=False)
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72
78
|
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73
79
|
```
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