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みなさん、こんにちは。私の名前はジャックポップです。
最初の質問：なぜPythonを学んだのですか？
Pythonが近年最も人気のあるプログラミング言語の1つであることは間違いありません。
さまざまな分野や専攻の人々がPythonを学んでいます。開発作業に従事したいという人もいますが、Pythonを使用してオフィスの効率を改善し、Pythonを使用して日常業務の繰り返しの手作業を置き換えることを望んでいる学生もたくさんいます。明らかに、Pythonを最初から最後まで学習するコストは非常に高くなります。高い。
この投稿では、スプレッドシート操作用のPythonコードを自動的に生成する方法を説明します。
多くの場合、MS Excel（スプレッドシート）で操作を実行します。また、編集操作ごとに、対応するPythonコードを生成する場合。明らかに、これはPythonの基礎がまったくない学生にとって非常に価値があります。
神話
上記の機能を実現するには、水戸という道具が必要です。
Mitoは、初心者がMSExcelをJupyterノートブックに埋め込むのに役立つオープンで無料のPythonツールです。
スプレッドシートで何をしても、水戸は次のセルにPythonコードを生成します。Pythonプログラミングを知らなくても、Pythonコードを入手できます。
これを行うには、まず、Jupyter環境にMitoツールをインストールする必要があります。ただし、Mitoをインストールする前に、Python3.6以降を使用していることを確認してください。
構成、設定
まず、Pythonのバージョンが3.6以降であるかどうかを確認します。
> python —バージョン
Pythonのバージョンが要件を満たしている場合は、次に新しいターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、Mitoをインストールします。
> python -m pip install mitoinstaller
次に、インストーラーを実行します。これは不可欠です。
> python-mmitoinstallerインストール
実行後、コマンドラインに次のように表示されます。
インストールを開始しています... mitoユーザーを作成します mitoinstallerをアップグレードします 依存関係を確認します mitosheet3をインストールし ますインポートmitoスタートアップファイル を作成しますMitosheetスターターノートブックを作成しますJupyterLab を開始します インストールを終了します --------------------- -------------------------------------------------- ----- 水戸はインストールを完了 しました現在実行中の JupyterLab https：//docs.trymito.io/how-to/creating-aの手順に従って mitosheet ------------------------------------------------ ----------------------------
これでインストールは完了です。
使用する
インストールが完了したら、次にそれを開きjupyterlab、次の2行のコードを入力すると、実行によってMitoインターフェイスが開きます。
mitosheet mitosheet.sheet（）をインポートします
メニューバーIMPORTをクリックして現在のディレクトリにスプレッドシートをインポートするか、ファイルをアップロードしてインポートします。
次に、マージ、削除、フィルタリング、追加、並べ替えなど、テーブルに対してさまざまな操作を実行できます。水戸は、各操作に対応するコードを自動的に生成します。
パンダをpdとしてインポート Airport_Pets_csv=pd.read_csv（r'Airport-Pets.csv'） ＃ インポートされたAirport-Pets.csv パンダをpdとしてインポート Airport_Pets_csv_1 = pd.read_csv（r'Airport-Pets.csv'） ＃ フィルタリングされたペットin Airport_Pets_csv Airport_Pets_csv = Airport_Pets_csv [Airport_Pets_csv ['Pets']。str.contains（'N'、na = False）] ＃ Airport_Pets_csvから列Foodを削除 Airport_Pets_csv.drop（['Food']、axis = 1、inplace = True ） ＃Airport_Pets_csv と Airport_Pets_csv_1をマージし ましたtemp_df = Airport_Pets_csv_1.drop_duplicates（subset ='Zip'）＃重複を削除して、ルックアップマージのみが返されるようにします
水戸は、これらの基本的な操作に加えて、データ分析でよく使用される、より高度なピボットテーブルや数式などを実行することもできます。
スプレッドシートの処理と分析が頻繁に行われる作業プロセスの場合は、水戸を試して繰り返しの手作業を自動化し、時間とエネルギーを節約して、楽しく釣りをすることができます〜
みなさん、こんにちは。ジャックポップです！Python、機械学習、ディープラーニング、コンピュータービジョン、レコメンデーションシステム、Linux、エンジニアリング、Java、コンテンツ最大5T +、取得方法など、過去数年間に収集されたさまざまな技術的な乾物をまとめるのに半月を費やしました。 ：テクニカルドライグッズ_無料の高速ダウンロード| Baiduネットワークディスク-無制限の共有（抽出コード：0000）