いきなりPython × Excel、CSVを取り込んでデータの抽出、ソート、絞り込み。Pandasのメソッドの！PythonでExcelの操作を自動化。4回 VBAユーザーの為のPython入門

いきなりPython × Excel、CSVを取り込んでデータの抽出、ソート、絞り込み。Pandasのメソッドの！PythonでExcelの操作を自動化。4回 VBAユーザーの為のPython入門
ExcelVBAユーザー中級者向けのPython入門

講義で使ったコード
概要欄では不等号記号が使えません。
使用する時は、under_50_data = sorted_male_data[sorted_male_data[‘年齢’] 小なり 50]
小なりを不等号の小なりに書き換えてください。

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from google.colab import drive
drive.mount(‘/content/drive’)
import pandas as pd
# CSVファイルのパス（Googleドライブ内のファイルパスを指定）
file_path = ‘/content/drive/My Drive/sampledata/dummy2.csv’

# CSVファイルを読み込む
df = pd.read_csv(file_path)
# 最初の5行を表示
print(df.head())
# 最後の5行を表示
print(df.tail())

# 男性のデータのみをフィルタリング
male_data = df[df[‘性別’] == ‘男’]

# 絞り込んだデータを表示
print(male_data)

# 「Age」列でデータを昇順にソート
sorted_df = df.sort_values(by=’年齢’)

# ソートされたデータを表示
print(sorted_df)

# 男性のデータのみをフィルタリング
male_data = df[df[‘性別’] == ‘男’]

# フィルタリングしたデータを「年齢」列で昇順にソート
sorted_male_data = male_data.sort_values(by=’年齢’)

# ソートされたデータを表示
print(sorted_male_data)
# 年齢が50未満のデータのみを抽出
under_50_data = sorted_male_data[sorted_male_data[‘年齢’] 小なり 50]
print(under_50_data.head())

# 1列目から5列目までと7列目を選択して表示
selected_columns = df.iloc[:, [0, 1, 2, 3, 4, 6]]

# 抽出したデータを新しいCSVファイルとして保存
under_50_data.to_csv(‘under_50_male_data.csv’, index=False)
under_50_data.to_csv(‘/content/drive/My Drive/sampledata/under_50_male_data.csv’, index=False)

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