PythonのPandasライブラリを使用して、Excelファイルへ

このコードは、PythonのPandasライブラリを使用して、Excelファイル内の複数のシートに対してデータ処理を行う部分です。各シートからデータを抽出し、解析し、結果をまとめるという一連の流れが実現されています。初心者の方でも理解できるように、コードの各部分を丁寧に解説していきます。

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## 目次

1. [Excelファイル内のシートごとの処理](#excelファイル内のシートごとの処理)
2. [シートのデータ読み込み](#シートのデータ読み込み)
3. [必要な列の存在確認](#必要な列の存在確認)
4. [差の割合の計算](#差の割合の計算)
5. [結果のDataFrame作成](#結果のdataframe作成)
6. [グラフの色の設定](#グラフの色の設定)
7. [まとめと次のステップ](#まとめと次のステップ)

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## Excelファイル内のシートごとの処理

### コード例

```python
for sheet_name in sheet_names:
```

### 説明

- **目的**：Excelファイル内にある複数のシートを順番に処理します。
- **`sheet_names`**：このリストは、先ほど取得したExcelファイル内のシート名の一覧です。
- **ループ処理**：`for`ループを使用して、シート名ごとに以下の処理を実行します。

**初心者へのポイント**
Excelファイル内には複数のシートが存在する場合があります。このコードは、1つのシートだけでなく、全シートに対して同じ処理を自動的に行います。

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## シートのデータ読み込み

### コード例

```python
df = excel_data.parse(sheet_name)
```

### 説明

- **`excel_data.parse(sheet_name)`**：現在のシート名に基づいて、そのシートのデータをPandasのDataFrameとして読み込みます。
- **`df`**：読み込まれたシートのデータを格納するDataFrameオブジェクトです。

**ポイント**
- DataFrameとは、表形式のデータを扱うためのPandasのデータ構造で、行と列から成り立っています。
- `parse()`メソッドは、Excelファイルの特定のシートを読み込むために使用されます。

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## 必要な列の存在確認

### コード例

```python
if 'Normalized Spectrum 12/7' not in df.columns or 'Normalized Spectrum 12/8' not in df.columns:
    print(f"Warning: '{sheet_name}' シートに必要な列が見つかりませんでした。")
    continue
```

### 説明

- **目的**：データ処理を行う前に、シートに必要なデータが存在するかどうかを確認します。
- **`df.columns`**：DataFrameのすべての列名を取得します。
- **`continue`**：必要な列が見つからない場合、このシートの処理をスキップし、次のシートに進みます。

**初心者へのポイント**
この確認は、エラーを防ぐために重要です。もし必要な列が存在しなければ、処理を続行してもエラーが発生します。

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## 差の割合の計算

### コード例

```python
numerator = abs(df['Normalized Spectrum 12/7'] - df['Normalized Spectrum 12/8'])
denominator = abs(df['Normalized Spectrum 12/7'] + df['Normalized Spectrum 12/8']) / 2
difference_ratio = (numerator / denominator) * 100
```

### 説明

- **分子（numerator）**：
  - `Normalized Spectrum 12/7`と`Normalized Spectrum 12/8`の絶対差を計算します。
  - `abs()`関数は、値の絶対値（負の値を正の値に変換）を返します。

- **分母（denominator）**：
  - 両スペクトルの絶対値の和を計算し、それを2で割ります。これは、2つのデータの平均値として使用します。

- **差の割合（difference_ratio）**：
  - 分子を分母で割り、その結果に100を掛けてパーセンテージ形式に変換します。
  - この計算は、2つのデータ間の違いがどれだけ大きいかを示す指標です。

**初心者へのポイント**
差の割合（Difference Ratio）は、2つのデータがどれだけ異なるかを比較するために便利な指標です。この例では、12月7日と12月8日のスペクトルデータの違いを計算しています。

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## 結果のDataFrame作成

### コード例

```python
result_df = pd.DataFrame({
    'Wavelength (nm)': df['Wavelength (nm) 12/7'],
    'Normalized Spectrum 12/7': df['Normalized Spectrum 12/7'],
    'Normalized Spectrum 12/8': df['Normalized Spectrum 12/8'],
    'Difference Ratio (%)': difference_ratio
})
```

### 説明

- **目的**：解析結果を新しいDataFrameとしてまとめます。
- **`pd.DataFrame()`**：Pandasの関数で、新しいデータフレームを作成します。
- **列の内容**：
  - `Wavelength (nm)`：波長情報を含む列。
  - `Normalized Spectrum 12/7`と`Normalized Spectrum 12/8`：それぞれの日付のスペクトルデータ。
  - `Difference Ratio (%)`：計算された差の割合。

**初心者へのポイント**
DataFrameを使うことで、複数の列をまとめて管理できます。これにより、後でデータを保存したり、可視化したりすることが簡単になります。

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## グラフの色の設定

### コード例

```python
color = location_colors.get(sheet_name, 'blue')  # 色が指定されていない場合は青を使用
```

### 説明

- **目的**：各シートのデータをグラフ化する際に、色を設定します。
- **`location_colors`**：シート名と色の対応関係を持つ辞書です。
- **`get()`メソッド**：辞書からシート名に対応する色を取得します。指定されたシート名が辞書に存在しない場合は、デフォルトで青色（'blue'）が使用されます。

**初心者へのポイント**
グラフの色を変更することで、視覚的にデータを区別しやすくなります。このコードでは、シート名ごとに異なる色を設定することが可能です。

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## まとめと次のステップ

この記事では、Excelファイル内の複数のシートに対して、データを読み込み、解析し、結果をまとめる方法を学びました。特に、次の内容を理解できたはずです：

- Excelファイル内の各シートを順番に処理する方法
- 必要なデータが存在するか確認する方法
- 2つのデータ間の差を計算する方法
- 結果を新しいDataFrameにまとめる方法
- グラフの色を設定する方法

### 次のステップ

- 作成したDataFrameをExcelファイルに保存してみましょう。
- `matplotlib`を使用して、結果のデータをグラフ化して可視化してみましょう。
- エラーハンドリングを追加して、より堅牢なコードに改善してみましょう。

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この記事を参考に、Excelファイルのデータ解析に挑戦してみてください。次は実際にコードを書いて、データ操作のスキルを向上させましょう！