PandasでExcelファイルを読み込む！read_excel()でデータ分析を加速 🚀

import pandas as pd

# サンプルExcelファイルがないため、ここではCSVからの読み込みで代替します
# 実際のExcelファイル読み込みは下記のようにパスを指定します
# df = pd.read_excel('your_data.xlsx')

# 例として、read_csvで代替（Excelファイルがないため）
import io
excel_data_simulate = """Name,Age,City
Alice,25,Tokyo
Bob,30,Osaka
"""
df_excel = pd.read_csv(io.StringIO(excel_data_simulate))
print("--- 基本的なExcel読み込み (CSVで代替) ---")
print(df_excel)

import pandas as pd
# Excelファイルがないため、複数のCSVでシートをシミュレートします
import io

sheet1_data = """ID,Product
1,Pen
2,Book
"""
sheet2_data = """Region,Sales
East,100
West,150
"""

# 各シートのデータをDataFrameとして読み込む例 (実際はread_excelでシートを指定)
df_sheet1 = pd.read_csv(io.StringIO(sheet1_data))
df_sheet2 = pd.read_csv(io.StringIO(sheet2_data))

print("--- シート1の読み込み (シミュレート) ---")
print(df_sheet1)
print("\n--- シート2の読み込み (シミュレート) ---")
print(df_sheet2)

# 複数のシートを読み込む場合 (実際は`df_dict = pd.read_excel('multi_sheet.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])`)
# print("\n--- 複数のシートを辞書として読み込む場合 (シミュレート結果) ---")
# df_dict = {'Sheet1': df_sheet1, 'Sheet2': df_sheet2}
# for sheet_name, df in df_dict.items():
#     print(f"\nシート名: {sheet_name}")
#     print(df)

import pandas as pd
import io

no_header_excel = """1,Apple,100
2,Banana,150
"""
df_no_header = pd.read_csv(io.StringIO(no_header_excel), header=None, names=['ID', 'Fruit', 'Price'])
print("\n--- ヘッダーなしのExcel読み込み (CSVで代替) ---")
print(df_no_header)

# 上の例 (`header=None`と組み合わせた`names`の例) を参照してください。

import pandas as pd
import io

data_cols = """colA,colB,colC,colD
1,2,3,4
5,6,7,8
"""
# colAとcolCだけを読み込む (CSVで代替)
df_selected_cols = pd.read_csv(io.StringIO(data_cols), usecols=['colA', 'colC'])
print("\n--- 特定の列だけを読み込む (CSVで代替) ---")
print(df_selected_cols)

# 列のインデックスで指定する場合 (例: 0番目と2番目の列)
# df_selected_indices = pd.read_excel('your_data.xlsx', usecols=[0, 2])

import pandas as pd
import io

data_types = """id,value
1,10.5
2,20.0
"""
# 'id'をint32、'value'をfloat32で読み込む (CSVで代替)
df_typed = pd.read_csv(io.StringIO(data_types), dtype={'id': 'int32', 'value': 'float32'})
print("\n--- データ型を指定して読み込む (CSVで代替) ---")
print(df_typed.dtypes)

import pandas as pd
import io

large_data = """A,B
1,10
2,20
3,30
4,40
5,50
6,60
"""
# 最初の2行をスキップして3行だけ読み込む (CSVで代替)
df_partial = pd.read_csv(io.StringIO(large_data), skiprows=2, nrows=3)
print("\n--- 特定の行範囲を読み込む (CSVで代替) ---")
print(df_partial)