データサイエンス チュートリアル

 forループで一気に作成したデータを縦型に変形し、本編で作成したデータ「naihuku」と同じ形に整形していきます。本編を思い出して、復習します。 その後、2つのDataFrameが同じものかどうか確認します。 ■ プログラムを 解説 したスライドをご覧ください！ Supplement ２　DataFrameの比較 by @Cat_Taro ■ 自分のコラボのノートブックで確認してみましょう。下記の使用した全コードを参照してください。 all_files = glob.glob('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/医療/データ2/*.csv') all_files list = [] for i in all_files: list.append(pd.read_csv(i)) df_all = pd.concat(list, ignore_index=True) df_all df_all2 = pd.melt(df_all , id_vars=['薬効分類', '薬効分類名称', '医薬品コード', '医薬品名' ,'薬価基準収載医薬品コード', '薬価', '後発品区分','年度','剤型_場所'] , value_vars=['01', '02', '03', '04', '05' , '06', '07', '08', '09', '10', '11','12', '13' , '14', '15', '16', '17','18', '19', ...

「#33 Section 2　URLからデータを読み込む」、「#34 Section 3　データの修正・保存」に関しては、URLからひとつづつExcelファイルを読み込み・修正・保存していきましたが、 forループ を用いて一括で処理することができます。 レベルが高くなりますが、このような処理はよく遭遇しますので、チャレンジしていきましょう。 コードセルに多くの行のコードが並ぶと、ちょっとビビってしまいますね。 はじめから、このようなコードを書ける人はいないのでご安心を！ みんな、先輩から教わったり、WEBやGitHubで見つけたコードをコピペして必要な修正を加えて、少しづつ慣れて、理解し、コードが描けるようになります。 見ただけで難しいと判断して放り出さず、解説の文章だけでも読んでみてください。 同じような処理 をすることがあったら思い出すことがあると思います。若干の修正を施し、「ctrl」＋「enter」でコードが走った時には、爽快感とともに、あなたの実力もアップしているはずです。 ■ プログラムを 解説 したスライドをご覧ください！ Supplement １　Webスクレイピングの一括処理 by @Cat_Taro ■ 自分のコラボのノートブックで確認してみましょう。下記の使用した全コードを参照してください。 data = { "H26": [ ("https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12400000-Hokenkyoku/0000139842.xlsx", "内服外来院内"), ("https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12400000-Hokenkyoku/0000139844.xlsx", "内服外来院外"), ("https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12400000-Hokenkyoku/0000139846.xlsx", "内服入院"), ], ……………...