Pythonでできること色々。

はじめに

　Pythonに関連して投稿した記事をまとめる。
Pythonはライブラリが充実しており、何かやりたいことがあれば、ほとんどの場合に対応できる便利な言語。普段組み込みのC言語でROM.RAMや処理時間を常に意識してガリガリコード書いている自分からすると、数行でやりたいことが書けちゃうPythonはストレスフリーで勉強していても楽しい。

目次

分類	概要
エクセル処理・PDF処理・ファイル処理	PandasやOpenpyxlでのエクセル処理や、テキストファイルの読み書き等。
仕事効率	仕事で使うとちょっと便利な小技。
ファイナンス	yfinanceなど、株関連。
Kivy関連	GUIライブラリKivyの使い方。
Androidアプリ関連	Kivyを使ったアンドロイドアプリ。
Raspberrypi関連	電子工作関連。MicroPython。
文字列処理	文字列や数値の整形、変換処理。
Pandas関連	Pandas、表計算関連
Python基本	Python文法の基本。
Tips	よく使う小技。

エクセル処理・PDF処理・ファイル処理

• ExcelやCSVファイルのデータ処理はPandasで。
• OpenPyXLでExcelファイル読み書き。
• PythonでPDFファイルの読み書きマージやパスワード解除したりする。
• PDFから表を抽出し、DataFrameやMarkDown形式に加工する。
• Pythonのファイルアクセスから圧縮・解凍まで。
• QiitaのAPIを使って集計結果をExcelへ出力する。

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ファイナンス

• yfinanceでYahoo!ファイナンスの情報を取得する。
• 東証上場銘柄の一覧を作ってみる。
• 世界の通貨為替一覧
• 時価総額Top10の今と昔。
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仕事効率

• Pythonでクリップボードをリンク付き(HTML形式)加工する。
• SharePointのURLエンコードかかったリンクを日本語に戻す（Python版）
• Python上でPowerShellを実行する
• PythonでUSB機器リストを取得して有効・無効化する。

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Androidアプリ関連

• PythonでAndroidアプリを作る。
• PythonでAndroidスマホの各種センサー情報を取得する。
• PythonでAndroidスマホのシリアル通信をする。
• PythonのKivyのカラーパレットを作ってみる

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Kivy関連

• PythonのGUIライブラリKivyを使う
• Kivyでシリアル通信アプリを作る。
• Kivyで基本の電卓を作ってみた
• Kivyで「西暦・和暦・年齢・干支」変換電卓作ってみた。

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Raspberrypi関連

• Raspberrypi pico（ラズパイピコ）を MicroPython でペリフェラル制御する。
• Raspberry Pi のペリフェラル制御(GPIO/I2C/SPI)
• Raspberry Pi のUARTを使う場合の注意点
• Pythonのpyserialとthreadingでリアルタイムなシリアル通信をする。

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文字列処理

• Pythonのf文字列
• replace/re.subで文字列変換
• Pythonの検索処理 search match
• Python文字列の比較や変換
• Pythonの日付・時刻処理
• Pythonで数値・数値文字列・バイナリ変換
• Pythonでエンディアン変換
• Python小ネタASCII⇔HEX文字列変換
• re.compileは何に使う？
• 正規表現「?」の使い道

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Pandas関連

• PandasのDataFrameの初期化や結合
• Pandasの要素指定・置換
• Pandasでよく使う23選
• Pandasのapplyを使えば表計算処理を簡単にできる。
• ExcelやCSVファイルのデータ処理はPandasで。

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Python基本

• Pythonの反復処理いろいろ
• Pythonの内包表記
• Pythonのリスト操作と初期化
• Pythonの辞書(dictionary)の操作と初期化
• Pythonのスライスは便利。
• Pythonの例外回避。
• Pythonでライブラリやクラスの使い方を知りたい。

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Tips

内容	文法
分離する	split/ splitlines()/ re.split()
リストの重複をなくす	list(set('リスト'))
nanを一括変換する	df=df.fillna('変換文字列')

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分離する

#--------------------------------------
# 分離:str.split(sep=None, maxsplit=-1)
#--------------------------------------
str = 'a iu e o\n ka ki  kuke ko'
lis = str.split()	#改行や空白文字で分離
print(f'# {lis=}')
# lis=['a', 'iu', 'e', 'o', 'ka', 'ki', 'kuke', 'ko']

str = 'あ,いう,え,お,,か,き,,く,,,け,こ'
lis = str.split(',')	#特定文字で分離連続する場合は、空白文字として分離
print(f'# {lis=}')
# lis=['あ', 'いう', 'え', 'お', '', 'か', 'き', '', 'く', '', '', 'け', 'こ']

str = 'さ-し-す-せ-そ'
lis = str.split('-',2)	#分離回数指定
print(f'# {lis=}')
# lis=['さ', 'し', 'す-せ-そ']

#--------------------------------------
# 改行分離:str.splitlines(keepends=False)
#--------------------------------------
str = 'aiueo\nかきこけこ\n\nさしすせそ\nたち つてと'
lis = str.splitlines()
print(f'# {lis=}')
# lis=['aiueo', 'かきこけこ', '', 'さしすせそ', 'たち つてと']

#--------------------------------------
# 正規表現分離:re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
#--------------------------------------
import re
str  = 'あ,い-う.え|お'
lis = re.split('[.,-|]',str) #[]で複数パターン
print(f'# {lis=}')
# lis=['あ', 'い', 'う', 'え', 'お']
str = 'あ,い,,う,,,え,,,,お'
lis = re.split(r',+',str) #,を複数回
print(f'# {lis=}')
# lis=['あ', 'い', 'う', 'え', 'お']

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リストの重複をなくす

lis =[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,1,1,1,0,0,0,4,5,6,7,11,12,13,10,0]
lis = list(set(lis)) # set()で辞書化して、ダブりをなくして、それを list()でリスト化
print(f'# {lis=}')
# lis=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]

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nanを一括変換する

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
	{'A':[0,1,2]
	,'B':[np.nan]*3})
print(df)
#    A   B
# 0  0 NaN
# 1  1 NaN
# 2  2 NaN

df=df.fillna(0)
print(df)
#    A    B
# 0  0  0.0
# 1  1  0.0
# 2  2  0.0

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