Python 3 – PythonパンダでExcelを書く

PythonパンダでExcelを作成します。 最初にPandasDataFrameに変換し、次にDataFrameをExcelに書き込むことで、任意のデータ(リスト、文字列、数値など)をExcelに書き込むことができます。 Pandas DataFrameをExcelファイル(拡張子:.xlsx、.xls)としてエクスポートするには、 to_excel() 方法。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 installxlwt、openpyxlto_excel() 内部でxlwtおよびopenpyxlというライブラリを使用します。 xlwtは、.xlsファイル(Excel2003までの形式)の書き込みに使用されます。 openpyxlは、.xlsx(Excel2007以降の形式)の記述に使用されます。 どちらもpipでインストールできます。 (環境によってはpip3) 12$…

Python 3 – PythonパンダでExcelを読む

Python Pandasを使用してExcelファイル(拡張子:.xlsx、.xls)を読み取ります。 ExcelファイルをDataFrameとして読み取るには、パンダを使用します read_excel() 方法。 最初のシート、特定のシート、複数のシート、またはすべてのシートを読むことができます。 Pandasは、これを表形式のような構造であるDataFrame構造に変換します。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 Excelこの記事では、Excelファイルの例を使用します。 作成するプログラムは、ExcelをPythonに読み込みます。 sheet1とsheet2の2枚のシートでExcelファイルを作成します。 MicrosoftExcelやGoogleSheetsなどのExcelサポートプログラムを使用できます。 それぞれの内容は以下のとおりです。 sheet1:…

Python 3 – パンダでCSVを読む-Pythonチュートリアル

csvファイルをpandas.DataFrameとして読み取るには、pandas関数を使用します read_csv() または read_table()。 read_csv()とread_table()の違いはほとんどありません。 実際、同じ関数がソースによって呼び出されます。 read_csv()区切り文字はコンマ文字です read_table()はタブの区切り文字です t。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 CSVを読むPythonでcsvを読むパンダ機能 read_csv() 値を読み込みます。区切り文字はコンマ文字です。Googleスプレッドシートを含む最新のオフィススイートでは、ファイルをcsvファイルにエクスポートできます。 以下を使用してください…

Python 3 – Pandasデータフレーム-Pythonチュートリアル

単純なデータ構造 pandas.DataFrame この記事で説明されています。 これには、作成、索引付け、追加、および削除に関する関連情報が含まれています。 テキストは非常に詳細です。 つまり、行と列を持つ2次元のデータ構造(テーブルなど)です。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 DataFrameを作成するパンダDataFrameとは何ですかPandasはデータ操作モジュールです。 DataFrameを使用すると、表形式のデータをPythonで保存できます。DataFrameを使用すると、行や列などの表形式のデータを簡単に保存および操作できます。 データフレームは、リスト(以下を参照)、辞書またはnumpy配列(下を参照)から作成できます。 リストからDataFrameを作成する1つのリストをパンダのデータフレームに変えることができます。 123import pandas as…

Python 3 – パンダシリーズ-Pythonチュートリアル

Pandasシリーズは1次元のデータ構造です。 オブジェクト、浮動小数点数、文字列、整数など、さまざまなタイプのデータを保持できます。 を呼び出すことでシリーズを作成できます pandas.Series()。 リスト、numpy配列、dictはパンダシリーズに変えることができます。 ニーズを満たす最も単純なデータ構造を使用する必要があります。 この記事では、系列のデータ構造について説明します。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 シリーズを作成する前書きPandasには、データを処理するための多くのデータ構造が付属しています。 それらの1つはシリーズです。シリーズの構文は次のとおりです。 123import pandas as pds…

Python 3 – パンダとは-Pythonチュートリアル

Pandasは、Pythonプログラミング言語のデータ分析モジュールです。 オープンソースでBSDライセンスです。 パンダは、学界、金融、経済学、統計学、分析など、幅広い分野で使用されています。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 パンダをインストールするPandasモジュールはPythonにバンドルされていないため、pipを使用してモジュールを手動でインストールできます。 LinuxLinuxを使用している場合は、以下のコマンドのいずれかを使用してパンダをインストールできます。 Ubuntuユーザーの場合 12sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlibipythonipythonnotebookpython-pandas python-sympy…

Python 3 – フラスコボイラープレート-Pythonチュートリアル

Login、Admin、MongoDBを備えたPythonFlaskアプリケーションのボイラープレートテンプレート。Flaskから始めますか? これはあなたが使用できる定型文です フラスコ-mongoengine、 フラスコ-WTF その他。 これにより、Flaskアプリが起動して実行されます。 関連コース: Python Flask:Flaskを使用してWebアプリを作成する フラスコディレクトリ構造フラスコはマイクロフレームワークであるため、多くのことを決定できます。 Flaskコードの構造は、個人ビュー(または会社ビュー)です。 私がお勧めするディレクトリ構造は次のとおりです。 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637├── README.md├── application│…

Python 3 – Flaskログインチュートリアル-Pythonチュートリアル

Flask-Loginモジュールを使用してアクセス制御を行うことができます。 これは、Flaskのユーザーセッション管理(ログイン、ログアウト、およびセッションの記憶)を提供します。 このモジュールは、ユーザーIDを保存し、ログインしたユーザーにビューを制限し、Cookieを保護し、他の多くの機能を備えています。 関連コース: Python Flask:Flaskを使用してWebアプリを作成する モジュールのインストール私たちが使用するFlask-loginモジュールはです。 したがって、pipインストールを使用して直接インストールします。 1pip install Flask-Login==0.3.2フラスコ-ログインFlask-Loginは、前の記事のFlask-MongoEngineを使用します。 したがって、最初にサーバーとバインドする必要があります。 123from flask.ext.login import…

Python 3 – MongoDBでFlaskを設定する方法

前回の記事の単純なRESTサービスでは、データはファイルに保存されます。 これは面倒な場合があり、すべてのリクエストを読み取ったり、ファイルを書き込んだりする必要があります。より良い方法は、データベースを使用することです(MongoDB) MongoDBは人気のあるデータベースですが、他のデータベースとは異なり、NoSQLデータベースプログラムとして分類されます(MongoDBはスキーマを使用してJSONのようなドキュメントを使用します)。 関連コース: Python Flask:Flaskを使用してWebアプリを作成する データモデルの作成モデルデータベースを使用してデータを保存したいので、ネイティブを使用できます pymongo MongoDBを操作するために、しかしここでは操作を単純化する必要があるので、データモデルを作成する必要があります。 データモデルの主な機能は、データに含まれるフィールド、各フィールドのタイプ、属性(一意、またはいくつかの固定値の1つ)などを表示することです。これにより、次の情報を知ることができます。データベース内のデータを見ていなくても、データを操作するときは常にデータを使用します。 ここでは、MongoDBのFlask拡張機能を紹介します。 MongoEngine。 MongoEngineは、Flaskに依存せずに単独で使用できますが、Flaskと組み合わせて使用​​することもできます。 FlaskでMongoEngineを使用するには、MongoEngineをサーバーで初期化する前に、まずFlaskでMongoDBの情報を構成する必要があります。これにより、データベースとサーバーが接続されます。これはコードで言うことができます。 1234567app.config['MONGODB_SETTINGS']…

Python 3 – Flask RESTAPIチュートリアル-Pythonチュートリアル

REST APIサービスを使用すると、HTTPリクエストを実行するだけでデータベースを操作できます。 この記事では、Flaskを使用してRESTサーバーを作成する方法を学習します。 多くの場合、これがWebアプリのバックエンドの作成方法です。 返されるデータはJSON形式であり、使用しているリクエストはPUT、DELETE、POST、およびGETです。 APIをオンラインにする場合は、次を使用します。 PythonAnywhere。 関連コース: Python Flask:Flaskを使用してWebアプリを作成する FlaskAPIの例前書き最初のプログラムを作成するには、ブラウザにURLを入力したことを思い出してください。 当時、「HelloWorld!」という文字列がありました。 が返されたので、この文字列をjsonシーケンスに置き換えることはできますか? それはRESTクエリAPIと同じではありませんか? したがって、これを行う最初の衝動があるかもしれません:…