nprogram’s blog

気ままに、プログラミングのトピックについて書いていきます

pandasのread_excelでExcelファイルのリード・ライト

pandasのread_excelでExcelファイルのリード・ライトを簡単に実施したい

pythonでExcelを扱うにはいくつかの方法がありますが、pandasのread_excelをここでは取り上げます。

上記を簡単に扱えるように、ラッパークラスを作成してみました。

import pandas as pd

class ExcelAccess():

    def __init__(self, file_path, header_row = None):
        """
        引数:
            file_path : string : 開くExcelファイルのフルパスを入力
            header_row : int : ヘッダー行を指定(0行) (ヘッダー行がない場合はNone)
        """
        # Excelファイル名
        self.file_path = file_path

        # ヘッダー行の有無
        self.headerExits = (header_row != None)
        
        # ヘッダー行 (ヘッダー行が存在しない場合は-1)
        self.headerLineCount = header_row if self.headerExits else -1

        self.df = self.ReadExcel()
    
    def ReadExcel(self):

        if not self.headerExits:
            return pd.read_excel(self.file_path, dtype=str, encoding='utf8', header=None)
        
        return pd.read_excel(self.file_path, dtype=str, encoding='utf8', header=self.headerLineCount)
        

    def ReadCell(self, row_index, column_index):
        """セルの値を取得する
        引数 : 
            row_index : int : データ行 (最初のデータであれば0)
            column_index : int : データ列(最初のデータであれば0)
        戻り値 : str
        """
        return self.df.iloc[row_index, column_index]


    def ReadRow(self, row_index):
        """行のデータを取得する
        引数 : 
            column_index : int : データ列(最初のデータであれば0)
        戻り値 : str型の一次元配列 : <class 'numpy.ndarray'>
        """
        return self.df.iloc[row_index, 0:].values


    def ReadColumn(self, column_index):
        """列のデータを取得する
        引数 : 
            row_index : int : データ行 (最初のデータであれば0)
        戻り値 : 一次元配列 : <class 'numpy.ndarray'>
        """
        return self.df.iloc[0:, column_index].values


    def ReadArea(self, start_cell, end_cell):
        """範囲を取得する
        引数 : 
            start_cell : tuple(int,int) : 開始地点のセルのタプル(行番号 : 列番号)
            end_cell : tuple(int,int) :  終了地点のセルのタプル(行番号 : 列番号)
        戻り値 : 二次元配列 : <class 'numpy.ndarray'>
        """
        
        start_row, start_column = start_cell
        end_row, end_column = end_cell
        
        return self.df.iloc[start_row:end_row, start_column:end_column].values

    def ReadAll(self):
        """全範囲を取得する
        引数 : 
        戻り値 : 二次元配列 : <class 'numpy.ndarray'>
        """
        return self.df.values

    def WriteCell(self, row_index, column_index, value):
        """セルに値を設定する
        引数 : 
            row_index : int : データ行 (最初のデータであれば0)
            column_index : int : データ列(最初のデータであれば0)
            param : str : 書き込む値
        戻り値 : str
        """
        self.df.iloc[row_index, column_index] = value


    def SaveExcel(self):
        # ヘッダーがあれば、ヘッダーを付与。ヘッダー行数が2行目の場合は、1行目を空白行とする
        self.df.to_excel(self.file_path, index=False, header=self.headerExits, startrow = self.headerLineCount)


import chrome_driver
import excel_access

# Excelファイルを文字列として読み込む
excel = excel_access.ExcelAccess("database.xlsx", 2)

# 全データを取得する 
print(excel.ReadAll())

# セルの値を取得
print(excel.ReadCell(1,1))

# 行の値を取得
for item in excel.ReadRow(0):
    print(item)

# 列の値を取得
for item in excel.ReadColumn(0):
    print(item)

# 範囲の値を取得
for item in excel.ReadArea((0,0),(2,2)):
    print(item)

# 全データを取得する 
print(excel.ReadAll())

# セルに値を設定する
excel.WriteCell(0, 3,"Password21")

# 全データを取得する 
print(excel.ReadAll())

# Excelに保存する
excel.SaveExcel()

参考

  • 特定列のみ型指定して取得する
  • （Python）pandas read_excel でExcelの特定列のみ型指定して取得する

  • https://qiita.com/ttn_tt/items/ed8b184a97e78c441fae

  • 読み込む列と読み込まない列を指定する

  • 1, 3, 5列目を読み込み、且つ6, 7行目は読み込まない
  • pd.read_excel('test.xlsx', header=None, index_col=None, usecols=[1, 3, 5], skiprows=[5, 7])

Nuxt.jsとVuex学習

はじめに

Nuxt.jsとVuexの学習内容を記録していきます。

Nuxtは、モダンな web アプリケーションを作成する Vue.js に基づいたプログレッシブフレームワークです。 Vue.js 公式ライブラリ（vue、vue-router や vuex）および強力な開発ツール（webpack、Babel や PostCSS）に基づいています。 Nuxt の目標は、優れた開発者エクスペリエンスを念頭に置き、Web 開発を強力かつ高性能にすることです。

コマンド

インストールコマンドは以下のとおり。

npx create-nuxt-app <プロジェクト名> npx create-nuxt-app hello

開発モードで起動方法は以下のとおり。

npm run dev 開発モードで起動

スクラッチでインストールしたい場合のインストールコマンド

npm install --save nuxt

繰り返し処理

<template>
  <section class="container">
    <div>
    <!-- {{users[0].id}},{{users[0].name}}, -->
      <ul>
        <li v-for="user in users" :key="user.id">
          {{ user.id }}, {{ user.name }}, {{ user.company.name }}
        </li>
      </ul>
    </div>
  </section>

</template>

<script>
const axios = require('axios')
let url = 'https://jsonplaceholder.typicode.com/users'

export default {
  asyncData({params, error})
  {
    return axios.get(url)
    .then((res) => {
      return {users:res.data}
      })
      .catch((e => {
        //console.log(e.response.status)
        error({ users: e.response.status, message: e.message })
      }))
  }
}
</script>

Vuexとは

Vuex は Vue.js アプリケーションのための 状態管理パターン + ライブラリです。 これは予測可能な方法によってのみ状態の変異を行うというルールを保証し、 アプリケーション内の全てのコンポーネントのための集中型のストアとして機能します。

Vuexポイント

アプリケーションの状態を１つの場所に置いて管理する

コード

<template>
  <section class="container">
    <div>
      <p>{{ $store.state.message }}</p>
      <button v-on:click="$store.dispatch('updateMessageAction', 'test')">Dispatch</button>
    </div>
  </section>
</template>

<script>
export default {

}
</script>

import Vuex from 'vuex'

const createStore = () => {
    return new Vuex.Store({
        state: function() {
            return {
                message: "Hello Vuex !!!!"
            }
        },
        mutations: {
            updateMessage: function(state, payload) {
                state.message = payload
            }
        },
        actions: {
            updateMessageAction(context, payload) {
                context.commit('updateMessage', payload)
            }
        }
    })
}

export default createStore

VSCode上で、Anaconda環境を動作させる

はじめに

VSCode上で、Anaconda環境を動作させる方法を記載します。

手順

  1. Anacondaをインストールする

  2. Anacondaのパスをシステム環境設定から通す

    • D:\Anaconda3\
    • D:\Anaconda3\Scripts\
    • D:\Anaconda3\Library\bin\
    • D:\Anaconda3\condabin\

  3. VS Code でPython，Jupyter を動かす VS Code でPython，Jupyter を動かす - Qiita

[Windows]「Anaconda」で作った仮想環境を「Visual Studio Code」から参照してみる。 - Qiita

Anaconda Promptをバッチファイル化する

はじめに

Anaconda Promptのコマンドから、手動でAnaconda仮想環境を起動するのは大変です。

そのような場合はbatファイル化するといよいでしょう。

anaconda promptは、activate.batというバッチファイルから起動が可能です。

インストール階層（通常C:\Users\ユーザー\Anaconda\）のScripts\activate.bat

に存在しています。

これをコマンドプロンプトにて、以下のように起動できます

`call C:\Users\ユーザー\Anaconda\Scripts\activate.bat{ ※ユーザーは任意の階層

call C:\\Users\\ユーザー\\Anaconda\\Scripts\\activate.bat

call conda -V

call activate Test

cd Test_Folder_Path

call pyinstaller test.py --clean -F

xcopy /Y /Q /S /E dist\*.* ..\..\bin

call exit

参考リンク