【python】pandasの活用～3回目：Excelのデータ取り込み～

はじめに

• バージョン
  • Python: 3.6.8
  • pandas: 1.1.5
  • xlrd: 1.2.0
• 概要
  • pandasのread_excelを使うと、簡単にエクセルからのデータ取り込みが出来るので試してみます。

今回はエクセルファイル（sample.xlsx）の以下、2つのシートからデータを抽出します。
このデータをもとに、名前と年齢を表示させるコードを作ってみます。（ex: Taro is 20 years old）

• Sheet1
  

• Sheet2
  

1. サンプルコード

　実際に作成したコードは以下です。案外シンプルなコードで書けます。

import pandas as pd


def main():

    # データを取得するシート名一覧
    sheet_list = ["Sheet1", "Sheet2"]

    # エクセルからデータを抽出する
    df = pd.read_excel("sample.xlsx", sheet_name=sheet_list)    # point-1

    for sheet_name in sheet_list:

        print(sheet_name)
        # シート名に該当するDataFrameを抽出
        user_list = df[sheet_name].to_dict(orient="records")    # point-2

        for user in user_list:
            print("  {} is {} years old".format(user["name"], user["age"]))


if __name__ == "__main__":
    main()

• ポイント
  • 1. エクセルからデータを抽出する

    • 以下のように、sheet_name=の部分で読み込むシート名一覧を指定することが可能です。

      pd.read_excel(読み込むExcelファイル, sheet_name=シート名一覧)
      

  • 1. DataFrameをdictに変換する

    • 個人的にDataFrameよりdictの方がデータとして扱いやすいので、dictに変換します。

    • df[sheet_name]でシート名に該当するDataFrameを抽出し、to_dictで変換します。
      その際、orient="records"を入れることで、DataFrameの列名（name/age）がkeyになります。

      df[sheet_name].to_dict(orient="records")
      

2. 実行結果

　想定通りの結果を得ることが出来ました。

Sheet1
  Taro is 20 years old
  Kei is 19 years old
Sheet2
  Keiko is 22 years old
  Hanako is 25 years old

まとめ

　エクセルを含め、表の扱いはpandasに任せるとコードがシンプルになるということがわかると思います。

参考記事

pandas.read_excel — pandas 1.3.2 documentation
pandas.DataFrame.to_dict — pandas 1.3.2 documentation