# 再実行のために必要なライブラリをインポートし、データを再度セットします。
import pandas as pd
# 変換前のデータフレームを作成します。
df_example = pd.DataFrame({
'aaa': [1, 2, 2],
'bbb': ['tom', 'hana', 'reiko'],
'qty': [10, 20, 30]
})
# aaaをインデックスに、bbbをクロスカラム項目として、qtyの値で表変換します。
pivot_df = df_example.pivot(index='aaa', columns='bbb', values='qty').reset_index()
pivot_df.columns.name = None # カラム名の階層を削除
pivot_df
# 仮想のddd, eee列を追加して、データフレームを更新します。
df['ddd'] = [10, 20, 30, 40]
df['eee'] = [100, 200, 300, 400]
# aaa, bbb, cccの列をキーとして、dddとeeeのサマリーを作成します。
grouped_sum = df.groupby(['aaa', 'bbb', 'ccc'])'ddd', 'eee'.sum().reset_index()
grouped_sum.columns = ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'dddsum', 'eeesum']
# 元のdfとサマリーした結果をマージして、新しいdf2を作成します。
df2 = pd.merge(df, grouped_sum, on=['aaa', 'bbb', 'ccc'])
df2
Excelファイルへのデータフレームの出力で、特定のフォーマットを既に持つExcelファイルをベースとして使用し、そのファイルをコピーして新しいデータを追加する場合、Pythonの`pandas`と`openpyxl`ライブラリを組み合わせて作業を行うことができます。
以下のステップに従って作業を行います：
1. **フォーマットのExcelファイルをコピー**して新しいファイルを作成します。
2. 新しいファイルに対して、**データフレームの内容を特定のシートと位置に書き込みます**。
### ステップ 1: 必要なライブラリをインポート
```python
import pandas as pd
import openpyxl
from openpyxl import load_workbook
from shutil import copyfile
```
### ステップ 2: フォーマットのExcelファイルをコピー
```python
source_excel_path = 'template_excel.xlsx' # フォーマットのExcelファイルパス
target_excel_path = 'output_excel.xlsx' # 新しいExcelファイルパス
# ファイルのコピー
copyfile(source_excel_path, target_excel_path)
```
### ステップ 3: 新しいExcelファイルにデータフレームの内容を書き込み
```python
# データフレームdfを準備します
# df = pd.DataFrame({...})
# Excelファイルを開いて特定のシートにデータフレームを書き込む
book = load_workbook(target_excel_path)
writer = pd.ExcelWriter(target_excel_path, engine='openpyxl')
writer.book = book
# 既存のシートを使用する
writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)
# データフレームの内容をシートaaaのA3セルから開始して書き込む
df.to_excel(writer, sheet_name='aaa', startrow=2, startcol=0, index=False, header=False)
# 変更を保存
writer.save()
```
このコードでは、`template_excel.xlsx`というフォーマット済みのExcelファイルを`output_excel.xlsx`としてコピーし、そのコピーに対してデータフレーム`df`の内容をシート`aaa`のA列3行目から出力します。`index=False`と`header=False`を指定することで、データフレームのインデックスやヘッダーは出力されないようにしています。
この方法を用いれば、任意のフォーマットを適用したExcelファイルに対して、Pandasのデータフレームのデータを効率的に出力できます。
これを実現するためには、`merge()`関数を使用してDataFrameを結合し、条件に一致する行の値を取得し、それをdf1の新しい列に追加します。以下がその方法です。
```python
import pandas as pd
# サンプルデータフレームを作成
data1 = {'aaa': ['A', 'B', 'C'],
'bbb': [1, 2, 3]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = {'aaa': ['A', 'B', 'D'],
'bbb': [1, 2, 4],
'ccc': [10, 20, 30]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
# df1とdf2をaaaとbbb列をキーにしてマージし、一致する場合はccc列の値をdf1にddd列に格納
df_merged = pd.merge(df1, df2, on=['aaa', 'bbb'], how='left')
df_merged['ddd'] = df_merged['ccc']
# ccc列は不要なので削除
df_merged.drop(columns=['ccc'], inplace=True)
# NaNを0に置換（一致しない場合はNaNになるため）
df_merged['ddd'].fillna(0, inplace=True)
print(df_merged)
```
これにより、`df1`には`df2`の`ccc`列の値が`ddd`列に格納されます。一致しない場合は0が設定されます。
from datetime import datetime
def next_month(mm):
# 与えられた月を1加算し、範囲を1～12に制限する
next_mm = (mm + 1) % 13
if next_mm == 0:
next_mm = 1
return next_mm
# テスト
current_month = datetime.now().month
next_month_number = next_month(current_month)
print("今月:", current_month)
print("翌月:", next_month_number)
以下のようにPythonのloggingモジュールを使用して、実行したスクリプト名+処理日時.logというファイルにログを出力し、ログメッセージごとに処理日時を表示するフォーマットを設定できます。
```python
import logging
import datetime
# ログファイルの名前を作成する
log_filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S") + ".log"
# ロギングの設定
logging.basicConfig(filename=log_filename, level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
# ログを出力
logging.debug('This is a debug message.')
logging.info('This is an info message.')
logging.warning('This is a warning message.')
logging.error('This is an error message.')
logging.critical('This is a critical message.')
```
このスクリプトを実行すると、実行したスクリプト名+処理日時.logという名前のログファイルが生成され、その中にログメッセージとともに処理日時が記録されます。
指定したプレフィックスで始まるキーの個数（`count`）分、1から`count`まで繰り返し処理を実行したい場合、以下のようにコードを記述できます。ここでは、一致したキーの個数を取得した後、その数だけ繰り返し何らかの処理を実行する例を示します。
```python
def count_keys_with_prefix(dictionary, prefix):
return sum(1 for key in dictionary if key.startswith(prefix))
def repeat_process(dictionary, prefix):
count = count_keys_with_prefix(dictionary, prefix)
for i in range(1, count + 1):
# ここで任意の処理を実行します。例: 繰り返し回数を印刷
print(f"Processing iteration {i} of {count}")
# 使用例
my_dict = {'apple': 1, 'apricot': 2, 'banana': 3, 'orange': 4, 'appetizer': 5}
prefix = 'app'
repeat_process(my_dict, prefix)
```
この例では、`repeat_process`関数が`count_keys_with_prefix`関数を使って一致するキーの個数を取得し、その数だけループを使って繰り返し処理を実行します。ループ内での処理は、ここでは単に繰り返しの回数を表示するだけですが、実際には必要な任意の処理に置き換えることができます。
この方法を使用することで、プレフィックスで始まるキーの個数に応じて、指定した処理を特定の回数だけ繰り返すことが可能です。
