分析ノート

pandasのDataFrameを保存したい時、to_excel()関数を使うと手軽にExcelファイルに書き出せます。
ただ、 df.to_excel(“ファイルパス”) というやり方だと、1ファイルに1個のデータフレームしか書き出せません。

複数のデータフレームをシートを分けてエクセルファイルに保存するときは、
ExcelWriter というのを使います。
ドキュメント: pandas.ExcelWriter

実際に使ってみましょう。
with を使うと便利です。 (使わない方法もあります)

import numpy as np
import pandas as pd
dataframe_list = [
    pd.DataFrame(np.random.randn(100, 10)) for _ in range(3)
]
with pd.ExcelWriter("./3sheets.xlsx") as writer:
    for i, df in enumerate(dataframe_list):
        df.to_excel(writer, sheet_name=f"シート_{i}")

sheet_name は指定しておかないと、同じシートに上書きされてしまい、
最後のDataFrameしか残らないので注意です。

Pythonの3.6からの新機能で、フォーマット済み文字列リテラルというのがあることを知りました。
ドキュメント:2.4.3. フォーマット済み文字列リテラル

要は、文字列を定義する時にfかFを頭につけておくと、
その文字列の中で{}で囲んだ変数がその値に置換されるというものです。

name = "Fred"
print(f"He said his name is {name}.")
# He said his name is Fred.

これまでformat()を使うことが多かったのですが、それよりも便利そうです。
ちなみに、format()を使うなら次のように書きます。少し長いですね。

print("He said his name is {name}.".format(name=name))
# He said his name is Fred.

{, }の文字を使いたい時は{{, }}のようにそれぞれ2重に書いておけば使えます。

print(f"{{He said his name is {name}.}}")
# {He said his name is Fred.}

この他、文字列をクオーテーションで囲んだり、数値の桁数の指定など様々なオプションが使えるようです。
ほぼコピペですが、ドキュメントに乗っていたサンプルコードを一通り動かしてみました。

import decimal
from datetime import datetime

name = "Fred"
print(f"He said his name is {name!r}.")
# "He said his name is 'Fred'."
print(f"He said his name is {repr(name)}.")  # repr() is equivalent to !r
# "He said his name is 'Fred'."
width = 10
precision = 4
value = decimal.Decimal("12.34567")
# : を使って表示桁数を指定
print(f"result: {value:{width}.{precision}}")
# 'result:      12.35'
today = datetime(year=2017, month=1, day=27)
# 日付の書式指定
print(f"{today:%B %d, %Y}")
# 'January 27, 2017'
number = 1024
# 16進法表記
print(f"{number:#0x}")
# '0x400'