Excelファイルがたくさんあるとき、それを次々に読み込んで１つのDataFrameに集約します。 東京消防庁にある熱中症搬送者数データは、都道府県別・症状別・年齢別・発症場所別など、データはとても充実しています。 夏だけのデータですが、年度ごとにファイルが分かれていて、月ごとにシートが分かれています。 https://www.fdma.go.jp/disaster/heatstroke/post4.html さらに、年によって収録されている月の数、つまりシートの枚数がこ
関連するデータがファイルに分かれているとき，１つの表にまとめたいです． 例えば，複数の被験者に実験やアンケートを複数回したとき，1回ごとのファイルとして出力されることがあります． 各ファイルに保存されている被験者IDをキーとしてすべてのファイルのデータを一覧表にします． データファイルを読み込む 被験者ファイルを読み込む 被験者ファイルにデータファイルをマージする 行ごとに合計を求める 結果をファイルに出力する （１）データファイルの読み込み 同じ形式のファイル
グラフ作成第３弾では、グラフ中に書き込むテキストにこだわってみました． 飛び飛びの日付に記録されている動画の登録者数を折れ線グラフにします． データが飛び飛びなので，データがあるところにマーカを打つ 赤い矢印で強調したい量を示す 文字を自在に表示する 以上をテーマに，処理を書いていきます． 読み込んだCSVから不要部分を削除（不要な列とカットする行） インデックス（行番号）をリセット 日時を日付型に変換（読み込んだままでは文字列） グラフを描画 テキストを
グラフ作成第２弾の目標は，動画の視聴回数の累積回数と3日間の視聴回数を重ねて表示するものです。 1日複数回の視聴回数が記録されてるCSVから3日間ごとにデータを取り出して，差分を求めて併記します． 3日間にした理由は，記録時間が毎日同じではなかったので，その差を吸収するため，かつ，できるだけ変化が可視化できるようにするためです．（試行錯誤の賜物） 処理は以下のとおりです 読み込んだCSVから不要部分を削除（不要な列と視聴回数がNaNの行） 日時を日付型に変換（読み込ん
秋田県の豪雨で友人が床上浸水となりました．国土交通省の「川の防災情報」というサイトで河川の水位と雨量を公開していましたので，何があったのか，可視化してみました． https://www.river.go.jp/kawabou/mb/tm?zm=12&clat=39.6147222&clon=140.28004591520997&fld=0&mapType=0&viewGrpStg=0&viewRd=1&viewRW=1&viewRiver=1&viewPoint=1&ext
水平方向の中央揃えは簡単ですが， text-align: center; 上下の中央揃えは，ちょっと難しいので，ノウハウとして． 目標は以下のように画像の高さの中央に文章を複数行表示したい． <!doctype html><html> <head> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="test01.css"> </head> <body> <div class="pare
イラレなどMicrosoft以外のソフトでもMicrosoftのMSゴシックを使いたいことってあります。MSゴシックは、等幅フォントなので、文字の桁を合わせたいときに重宝します。 Mac版のMicrosoft Officeがインストールされていると、WORDやExcelでは、MSゴシックやMS明朝が利用できるのですから、インストールされているはず。これをイラレでも使いたいです。 前提：Microsoft. Officeがインストールされている （無料お試し版でもいいそうです
需要あるかどうかわかりませんが、相互変換できたので、記録として。 やはりリストは扱いやすいので、CSVをPandasで読み込んで、リストで処理して、またPandasに戻してCSVに書き出したり、グラフにしたりが手軽にできるために。 import pandas as pddf = pd.read_csv('/content/data10-1.csv')data = df.to_dict(orient='records')df = pd.DataFrame(data)
Pythonのリストと辞書を組み合わせて、辞書の要素で並べ替えをしたい。 例えば、表１のようなデータがあったとき、scoreの大きい順にならべかえたい。 score_list =[ {'name' : 'A' , 'score' : 92} , {'name' : 'B' , 'score' : 72} , {'name' : 'C' , 'score' : 46} , {'name' : 'D' , 'score' : 23} , {'nam
