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玉川ダムの貯水率 = Table.TransformColumnTypes(#"HTML から抽出されたテーブル",{{"Column1", type text}, {"Column2", type number}, {"Column3", type number}, {"Column4", type number}, {"Column5", Int64.Type}, {"Column6", type number}, {"Column…
name AA-10 AA-9 10 9 10a 09a A10a-2 A9a-3 df0 = xl("A1:A9", headers=True) # 数字と文字を分割 df1 = df0["name"].astype(str).str.split("(\d+)", regex=True, expand=True) # 0補完 df2 = df1.iloc[:, 1::2].apply(lambda s: s.str.zfill(s.fillna("")…
support.microsoft.com 例 1 では、Python plus 演算子を使用して、3 つのテキスト フラグメントから "Hello World" を生成します。 =PY('Hello' + ' ' + 'World',0) 例 2 では、 xl() 関数を使用して Table1 からデータを取得し、その結果を Python オブジ…
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import io import pandas as pd data = """\ task,start,end A,6:00,8:30 B,6:30,8:00 C,5:30,7:00 D,7:30,9:00 E,10:00,10:30 F,5:00,11:00 """ df0 = pd.read_csv(io.StringIO(data), index_col=0) # 時間に変換 df0["start"] = pd.to_timedelta(df0["star…
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import streamlit as st import pandas as pd st.set_page_config(page_title="愛媛県インフルエンザ2023") st.title("インフルエンザ") url = "https://www.pref.ehime.jp/h25115/kanjyo/topics/influ2324/index2324.html" df0 = pd.read_html( url, index_…
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