【001 全項目を指定行数抽出する】 Python in Excelで始めるデータサイエンス100本ノック！

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一般的な実行環境としては、データサイエンティスト協会さんのGitHubリポジトリからgit cloneでプログラムをコピーし、docker compose up buildコマンドでプログラムを起動し、必要な準備を行い、Dockerコンテナ上でコードを実行していきます。

慣れている方ですと、READMEの手順に従って進めることで時間もかからずに環境構築が可能かと思います。

しかしながら、Pythonを学び始めた方やGitやDockerを学んだことがない方ですと、Pythonのコードを学ぶ以前に、最初の環境構築でつまづいてしまう可能性もあるかもしれません。

そこで、この連載企画では環境構築が不要で、リアルタイムにデータの確認が可能なPython in Excelを使ってデータ分析を行う方法をご紹介していきたいと思います。

せっかくですので、Dockerコンテナで実行する方法と比較しながらご紹介いたします。

それでは、まずはDocker上でipynbを開いてみます。
こちらはDockerコンテナ上で立ち上げたJupyter環境をVSCodeから利用しています。
Dockerを使った環境構築の方法はリクエストがございましたら、改めて動画にしてみたいと思います。
workディレクトリの配下にPython、R、SQLのnotebookがそれぞれ用意されていますのでPythonのnotebookを開きます。
はじめにコードの中で利用する各種ライブラリをインポートするために最初のセルをCtrl + Enterで実行します。

演習問題001

レシート明細データ（df_receipt）から全項目の先頭10行を表示し、どのようなデータを保有しているか目視で確認せよ。
データを扱う際にはまず、データの中身がどのようになっているかを確認する必要があります。

先ほど実行した、一番初めのセルでCSVファイルを読み込む処理をしています。
読み込んだ CSVファイルからPandasのheadメソッドを使うことで、先頭のデータを表示できます。
取得したい行数を引数に与えます。
```
df_receipt.head(10)
```

また、末尾のデータを表示する場合はtailメソッドを使用します。
```
df_receipt.tail()
```
次はPython in Excelで確認します。

zipファイルを展開し、レシート明細のCSVデータ（receipt.csv）をExcelで開きます。
数式タブからPythonの挿入を選択
Python in Excelを使ってDataFrameにデータを格納するにはセル範囲を選択します。
列を指定するか、または表のセル範囲を指定します。
指定した範囲をdf_receiptという変数に格納します。
```
df_receipt = xl("A1:I104682", headers=True)
df_receipt.head(10)
```
先ほどと同様にdf_receiptに対してheadメソッドを使用します。
引数には10と入力します。