こんにちは、フリーランスエンジニア兼ライターのワキザカ サンシロウです。 皆さんは、 VBA で セルの値を操作する方法 を知っていますか? Excelはセルのデータできているため、セル操作はVBAを書く上で肝となる機能です。 そこで今回は、セルを指定する方法や、値を取得・設定する方法といった基礎的なことから、 セルの値をクリアする方法 セルの値を変数にセットする方法 合わせて覚えると便利な一覧データの範囲指定方法 といった応用的な方法まで、徹底的に解説します! Office TANAKA - セルの操作[データの取得]. セルを指定する方法 はじめに、セルの値を指定する方法について解説します。 Rangeプロパティを使う方法 まず、 Rangeメソッド を使った指定方法について解説します。 Rangeメソッドは次のように使います。 使い方: Range(セルのアドレス) A1、B2、C5のようなセルのアドレスを Rangeの引数に入れる ことで、セルの位置を指定することができます。セルのアドレスを直接指定するので、直感的でわかりやすいですよね。 ちなみに、Rangeメソッドの詳しい使い方については以下でも解説しているので、気になる方は見てみてくださいね! 【VBA入門】Rangeでセルの範囲指定(Cellsとの使い分けも解説) 更新日: 2021年4月23日 Cellsプロパティを使う方法 次に、 Cellsメソッド を使った指定方法について解説します。 Cellsメソッドは次のように使います。 Cells(行番号, 列番号) 1、3、4、7のように 数値を行番号・列番号に入れる ことで、セルの位置を指定することができます。 番号で行・列を指定することができるので、「データの行数分ループ処理を実行する」ようなVBAの処理を作るときに、行番号を増やしていくだけで処理を作れるため、覚えておくと便利です。 ちなみに、Cellsメソッドの詳しい使い方については以下でも解説しているので、気になる方は見てみてくださいね! 【VBA入門】Cellsでセルを指定(変数などRangeとの使い分けも解説) シートを指定してセルの値を指定する方法 ここまで解説したRange・Cellsはセルの位置を指定する方法でしたが、Excelはセル以外にも「 シート 」がありますよね。 次に、シートを指定したセルの指定方法について解説します。 シートの指定方法は大きく分けて3つあります。 シートの指定方法: Worksheets(シート番号) Worksheets(シート名) Activesheet は現在選択しているシートを指定でき、 Worksheets はシート番号・シート名でシートを指定することができます。 アクティブシート・その他のシート操作については以下で詳しく解説しているので、気になる方は見てみてくださいね!
loc [ df [ 'A'] < 0, 'A']) # 0 -100 # 1 -100 # Name: A, dtype: int64 loc, iloc での参照は値の取得だけでなく代入にも使える。 bool 型の が True の行(条件を満たす行)、指定した列の要素が右辺のスカラー値に変更される。 df. loc [ df [ 'A'] < 0, 'A'] = - 10 # 0 -10 1 a スカラー値でなく、 やリスト・配列を指定することも可能。対応する行の値が代入される。 df. loc [ ~ ( df [ 'A'] < 0), 'A'] = df [ 'B'] # 2 3 3 b # 3 4 4 b # 4 5 5 a ここまでの例では既存の列の要素に代入したが、新しい列名を指定すると新しい列が追加され、条件を満たす行に値を代入できる。 df. loc [ df [ 'B']% 2 == 0, 'D'] = 'even' df. loc [ df [ 'B']% 2! = 0, 'D'] = 'odd' # A B C D # 0 -10 1 a odd # 1 -10 2 b even # 2 3 3 b odd # 3 4 4 b even # 4 5 5 a odd 複数条件をand, orで指定することも可能。 &, | を使い、条件ごとに括弧で囲む。 関連記事: pandasで複数条件のAND, OR, NOTから行を抽出(選択) 新たな列を追加する場合、条件を満たさない要素は欠損値 NaN となる。 NaN を含む列の型 dtype は float になるので注意。 df. 対応する値を返す (SWITCH 関数)｜クリエアナブキのちょこテク. loc [ ~ ( df [ 'A'] < 0) & ( df [ 'C'] == 'b'), 'E'] = df [ 'B'] * 2 # A B C D E # 0 -10 1 a odd NaN # 1 -10 2 b even NaN # 2 3 3 b odd 6. 0 # 3 4 4 b even 8. 0 # 4 5 5 a odd NaN ある列の値に応じて二つの列のいずれかを選択するような処理は以下のように書ける。 df. loc [ ~ ( df [ 'A'] < 0), 'A'] = 10 # 2 10 3 b odd 6. 0 # 3 10 4 b even 8.
getRange ( "A1"). setValue ( "変更後の値");} 以上で、セルの取得・変更の基本操作となります。
(注 この記事ではExcel 2019を使用しています) Excel VBAを学習すると、セルに値を代入する「Range("セル") = 値」という構文を習うと思います。 'A1セルにExcelという文字(値)を代入する Sub 代入() Range ( "A1"). value = "Excel" End sub セルに値を代入する回数が少ないのならばこれでも良いのですが、代入する回数が多いと毎回「Range("セル") = 値」と書くのは面倒くさいですよね。今回は変数をセルに代入する方法について解説したいと思います。 'まずA1セルに表示する変数「ランク」を定義する '次に変数「ランク」にゴールドという文字(値)を代入する Set ランク = Range ( "A1") ランク. Value = "ゴールド" '. Valueは省略可能 これだけだとありがたみがないですが、if文を使うとありがたみがわかると思います。 Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
mask ( df < 0, - 100)) # 0 -100 1 -100 10 # 1 -100 2 -100 -100 # 2 0 3 -100 0 # 3 10 4 -100 10 # 4 20 5 -100 50 この例のように数値と文字列が混在しているオブジェクトに対して、数値の列のみにメソッドを適用したい場合は、 select_dtypes() を使って以下のようにできる。 関連記事: Frameから特定の型dtypeの列を抽出(選択) print ( df. select_dtypes ( include = 'number'). mask ( df < 0, - 100)) # A B D # 0 -100 1 10 # 1 -100 2 -100 # 2 0 3 0 # 3 10 4 10 # 4 20 5 50 数値の列のみを処理したあとで数値以外の列を連結することも可能。 関連記事: Frame, Seriesを連結するconcat 関連記事: Frame, Seriesをソートするsort_values, sort_index df_mask = df. mask ( df < 0, - 100) df_mask = pd. concat ([ df_mask, df. select_dtypes ( exclude = 'number')], axis = 1) print ( df_mask. sort_index ( axis = 1)) # 0 -100 1 a 10 # 1 -100 2 b -100 NumPyのwhere関数 NumPyの where() 関数を利用することでも条件に応じて値を代入できる。 — NumPy v1. 14 Manual pandasの where() メソッドまたは mask() メソッドでは、第二引数で指定できるのは False, True のいずれかの場合に代入される値のみで、もう一方は呼び出し元のオブジェクトの値がそのまま使われる。このため、条件によって値を選択するような処理( True と False にそれぞれ別の値を指定する処理)はできない。 NumPyの where() 関数では第一引数に条件、第二引数に条件が True の要素に代入される値、第三引数に条件が False の要素に代入される値を指定できる。第二、第三引数にはスカラー値も配列も指定可能でブロードキャストして代入される。 () が返すのはNumPy配列 ndarray 。 Frame の列としては一次元の numpy.
05mm(ほとんど擦れている状態)になるよう ダウンスイング (y)と トップスイング (x)を調整する。 ダウンスイング・トップスイング ともに 右回しで外側、左回しで内側 に移動する。 ロード用のフロントディレイラーは ロー側 は ダウンスイング のみ、トップ 側は トップスイング のみで調整を行うので 使用するフロントディレイラーの違いに注意が必要。 ロー側 の調整が済んだら シフトケーブル を張るため フロント を アウター(最大チェーンリング)、リア を ローギア(最大スプロケット) にセットし、 チェーンガイド の内側のプレート と チェーン の隙間が 0~0. 5mm になるよう調整する。 何度かシフトレバーを操作してワイヤーの弛みを取り、手で軽く引っ張りながら固定。 微調整はシフトレバーのアジャスターを使用する。 シフトワイヤーの調整は引っ張り過ぎないことがポイントかも。 ワイヤーの締め付けトルクは「5 ~ 7 N-m」。 シフトワイヤー を固定したら チェーン が一番外側になるよう フロント を アウターギア(最大チェーンリング)、リア をトップギア(最小スプロケット)に入れ、 チェーンガイド の外側の プレート(A) と チェーン(B) の隙間が 0~0.
)なのかな。ゆえに 「最もお手軽かつお手頃品」 かと。シマノが続く限りターニーは不滅なりということで、探すならこのグレードから探すのがよいでしょう。そしてバンドタイプとしてネックとなるポスト経対応にしても 「28. 9mm」 など主要な数値をカバーする 「サイズ変換アダプタも付属」 して隙がない。 ※このターニー系のグレードはママチャリ6速など、比較的「身近で廉価な自転車のシマノパーツ」として隆盛を誇っているよね ターニー万歳 (真顔) 以下、 その他のおすすめ(?) 旧/アルタス(ARTAS) 定番製品であるアルタスグレードの新型機種はまだまだ出回っていない(?) 旧作で問題は何もないけれど。 新型「ターニーA073」 街乗り帝王ターニーのロード系グレードとか、中々使い勝手がよいです (ロード化改造に重宝するブランドで、7速系のパーツも豊富) クラリス(ClariS) クラリスグレードは8速のロード系だけど、3Sとかあるんだね(素) 直付け(ダイレクトマウント) クラリス(ClariS) あんまりない?
ほとんどのエントリークロスバイクがフロント3枚が主流の今、よくよく考えてみれば「フロント3段もいらないのでは?」と思ったことがありませんか?