処理前のDataFrameや処理後のDataFrameを確認したいけど、
出力後に開くのはめんどう…。
数行だけでもいいから表示することってできないの？
できますよ！
pandasのDataFrameについて
「上から数行を表示する方法」を
できるだけわかりやすく解説いたします！
【著者情報】
Python歴３年。
入社２年目の春に先輩が突然トンズラし、業務を半分肩代わりするハメに…。
今までの1.5倍の仕事をこなせるはずもなく、苦しむ毎日。
業務効率化を模索中にPythonと出合う。
業務とPythonの相性が良く、２倍以上の効率化を実現。現在も効率化を進行中。
[pandas]DataFrameの上から数行を表示するには
「iloc」を使います。まずは実行見本をどうぞ。
実行見本
ひとまず、元データ・全コード・実行結果をお見せします。
解説は後ほど行います。
元データ
全コード
import pandas as pd
df = pd.read_excel('元データ.xlsx')
df = print(df.iloc[0:3])df = print(df.iloc[0:3])実行結果
事前準備
- pandasのインストール
「DataFrame」を作成・編集するには、「pandas」が必要になります。
pandasのインストール方法
pandasを初めて使用する場合は、下記コードを入力・実行して、インストールしてください。
pip install pandas
※pandasを使用したことがある場合は、このインストール作業は不要です。
インストールができない場合の対処法などは下記記事をご参考ください。
DataFrameの基礎解説
「read_excel」などは下記記事で解説しております。ご参考ください。
解説
※わかりやすさを重視しております。厳密には解釈が異なる場合がありますことをご了承ください。
df = print(df.iloc[0:3])上記一文にて、「df」の上から３行を表示させることができます。
[0:3]の0は行番号0のことで、1行目（一番上の行）となりますのでご注意ください。
行番号0 ＝ 1行目
また、行番号3は表示に含まれず、行番号2まで表示されます。
ちょっとややこしいですね…。
なので今回の場合は、行番号0（1行目）～行番号2（3行目）が表示されます。
＜テンプレ＞
【 データフレーム.iloc[開始したい行番号:終了したい行番号＋1] 】
[]内に任意の数値を入れることで、自由に表示することができます。
「 iloc[0:4] 」なら1行目～4行目までということです。
開始は行番号、終了は行数と考える方がわかりやすいかもしれません。
＜テンプレ（別の考え方）＞
【 データフレーム.iloc[開始したい行番号:終了したい行数目] 】
2行目以降を表示させる
1行目はスキップして、2行目～4行目までを表示させたい時もあるかと思います。
そんな時は下記のように記述することで実現できます。
df = print(df.iloc[1:4])
2行目（行番号1）～4行目（行番号3）までが表示されました。
もちろん3行目以降も可能です。
無い行を指定したら・・・
1行目～100行目など、実際に無い行を指定したらどうなるのでしょうか？
df = print(df.iloc[0:100])結果は最後の行まで表示されました。エラーは出ません。
では、実際に無い99行目～100行目ならどうでしょう。
df = print(df.iloc[98:100])エラーは出ませんでしたが、その行は空っぽですというような表示が出ました。
エラーで止まるということは無いようですので安心してお使いください。
もしエラーが出た場合は、他の要因が関係している可能性があります。
次項をご確認ください。
うまく動作しない時
エラーが出る
No such file or directory: ○○
これは、読み込むファイルやフォルダが見つからないというエラーです。
読み込むファイルのファイル名と構文のファイル名が一致しているか確認しましょう。
詳しい解説は、下記記事をご参考ください。
○○ is not defined
今まで出てきていない変数などを処理しようとした時に出るエラーです。
変数名などが間違っていないかチェックしましょう。
詳しい解説は、下記記事をご参考ください。
その他のエラー
その他のエラーが出た場合は、エラー文をコピーしてNETで検索してみましょう。
まとめ
pandasのDataFrameについて、上から数行を表示する方法を解説いたしました。
元データや出力ファイルをいちいち開くのはめんどうという方におすすめです。
使い方は、今回の見本である「iloc[0:3]」のように３行ほど表示させるのが適切かと思います。
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挫折せずにPythonを独学で学習する方法は特におすすめです。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。がんばってください！
