Pythonでエクセルシートの中身を二次元リストに変換する方法

Pythonを使用してエクセルシートの中身を二次元リストに変換する方法について詳しく説明します。このプロセスは、データの解析や処理、可視化などの用途に役立ちます。具体的なコード例とともに、ステップバイステップで説明していきましょう。

Excelファイルの読み込み

まず初めに、Pythonのpandasライブラリを使用してExcelファイルを読み込みます。もしpandasがまだインストールされていない場合は、以下のようにしてインストールします。

pip install pandas

次に、pandasを使ってExcelファイルを読み込み、データを表示してみましょう。

import pandas as pd

# Excelファイルの読み込み
excel_file_path = 'path/to/your/excel/file.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_file_path)

# データの表示
print(df)

データの確認と整形

読み込んだデータを確認し、必要に応じて整形します。データが大きい場合、先頭や末尾の一部だけを表示することができます。

# データの先頭を表示
print(df.head())

# データの末尾を表示
print(df.tail())

データに不要な行や列が含まれている場合、それらを削除したり、必要な部分だけを抽出したりすることができます。

# 特定の列だけを取得
selected_columns = df[['列1', '列2', '列3']]

# 不要な行や列を削除
cleaned_data = df.drop(['不要な列1', '不要な列2'], axis=1)

二次元リストへの変換

データを二次元リストに変換するには、values属性を使用します。これにより、pandasのデータフレームがNumPyの二次元配列に変換され、それをPythonのリストに変換できます。

# 二次元リストへの変換
data_list = df.values.tolist()

# リストの表示
print(data_list)

これで、data_listにエクセルシートのデータが二次元リストとして格納されました。

完成したコード

最終的なコードは以下のようになります。

import pandas as pd

# Excelファイルの読み込み
excel_file_path = 'path/to/your/excel/file.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_file_path)

# データの確認と整形（任意）
print(df.head())
selected_columns = df[['列1', '列2', '列3']]
cleaned_data = df.drop(['不要な列1', '不要な列2'], axis=1)

# 二次元リストへの変換
data_list = cleaned_data.values.tolist()

# リストの表示
print(data_list)

これで、エクセルシートの中身を効果的にPythonの二次元リストに変換する方法がわかりました。このコードを活用して、データ解析や処理のさまざまなタスクを実行できます。