『日本食品標準成分表』からランキングを作るコード例【Python, Excel】

日本食品標準成分表（食品成分表）のエクセルファイルを読み込んで、ランキングを作るコード例です。

データに混ざっている『文字列』を、『数値』に変換して保存します。

まず、『ヘッダ行（ラベル行）の書式』を修正します。

次に、『データ行の文字列』を『数値』に変換します。

これで、成分表のデータをうまく並べ替えることができました。

あとは、Excelのオートフィルタでソートすれば、ランキングになります。

Excelファイルの『読み込み』と『数値化』は、Python（パイソン）で行いました。

思い立ったきっかけ

『こまかい意味は置いといて、とりあえず多い順に並べたい。』

食品成分表を見ていて、そう思ったのがきっかけです。

しかし、成分表のエクセルファイルは、数値と文字列が混在していて、思った通りに並べ替えることができませんでした。

（多少不便ではありますが、測定値や推定値がきちんと区別されていて、個人的にはとても良いデータだと思います。）

そこで、データを数値化するコードを書きました。

データを自在にソートできるようになったので、食品成分（栄養成分）のランキング作成が可能になりました。

ランキングにしたことで、成分量の多い食品群を、簡単に探せるようになりました。

やはり、食品を探すときは、測定値と推定値を区別しないほうが便利でした。

もちろん、ひとつひとつの数値は、条件によって大きく異なるのかもしれません。

しかしそれでも、食品ランキングは目安として非常に便利でした。

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Excelファイルの出典

使用したエクセルファイルは、以下の『日本食品標準成分表2015年版（七訂）』です。

■ エクセルファイルの出典 (2019年6月1日 時点)
文部科学省ホームページ
> 科学技術・学術
> 科学技術・学術カテゴリー一覧
> 科学技術・学術
> 生命倫理・安全等
> 日本食品標準成分表・資源に関する取組
> 日本食品標準成分表2015年版（七訂）について
> 日本食品標準成分表（資源調査分科会報告）
> 日本食品標準成分表2015年版（七訂）
> 第2章 日本食品標準成分表
> Excel（日本語版）
一括ダウンロード (Excel：日本語) (Excel:917KB) excel

!http://www.mext.go.jp/component/a_menu/science/detail/__icsFiles/afieldfile/2017/12/25/1365334_1r12.xlsx

食品成分表を読み込むコード例

メイン関数

一番上の関数です。

Excelファイルを読み込み、数値化して、保存する、という流れになっています。

"""日本食品標準成分表のExcelファイル(xlsx)を読み込むPythonプログラム"""

import os
import pandas as pd


def main():
    """メイン関数"""

    # 1. エクセルファイルの場所を指定
    # (ファイルパスは、自身の環境に合わせて変更します。)
    xlsx_file = r'F:\apps\datas\1365334_1r12.xlsx'


    # 2. 日本食品標準成分表(xlsx)を読み込む & 書式を修正
    df = get_hyoujun_seibun_hyou(file=xlsx_file)


    # 3. 数値を文字列型から数値型に変換
    # この関数の中でデータフレームを上書きします。
    # 元のdfを保持したかったので、コピーを渡しています。
    t_df = str2num(df=df.copy())


    # 4. データフレームをファイルに保存する
    # (保存フォルダパスは、自身の環境に合わせて変更します。)
    save_df(df=t_df, data_dir=r'F:\apps\datas')

    # 以上です
    return

Excelファイルを読み込んで『書式』を修正する

エクセルファイルは、pandas（パンダス）ライブラリで読み込みました。

エクセルを pandas.DataFrame に変換してから、書式の修正をしています。

『全角スペース(\u3000)』や『半角スペース(\x20)』の数字は、『Unicode コードポイント』です。

スペースなどは文字が透明なので、代わりに『Unicode コードポイント』で書いてみました。

もちろん、普通にスペースキーで入力した全角・半角スペースを使っても大丈夫です。

def get_hyoujun_seibun_hyou(file):
    """日本食品標準成分表(xlsx)を読み込む & 書式を修正"""

    # ■ エクセルファイルのフォーマット
    # ・最初の4行は説明分（読み込まずにスキップする）
    # ・次の4行がヘッダ行
    # ・残りがデータ行

    # ■ エクセルファイルを『文字列』として読み込む
    a = pd.read_excel(
        file, # エクセルファイルのファイルパス
        sheet_name='本表', # 読み込むシートの名前は『本表』
        header=None, # ヘッダ行の設定はしない
        index_col=False, # インデックス列の設定はしない
        skiprows=4, # 最初の4行をスキップする
        dtype=str, # 文字列として読み込む
        )

    # ■ 読み込んだエクセルファイルの状態
    # 行番号 列番号 ※ 行と列は『ゼロ始まり』
    # [0] [0]食品群 [1]食品番号 [2]索引番号 [3]食品名 [4]廃 棄 率 [5] [6] [7]一般成分 ... [67]備考
    # [1] [0] [1] [2] [3] [4] [5]エネルギー(kcal) ...
    # [2] [0] [1] [2] [3]Tagnames [4]REFUSE [5]ENERC_ KCAL ...
    # [3] [0] [1] [2] [3]単位 [4]% [5]kcal/100 g ...
    # [4] [0]01 [1]01001 [2]1 [3]アマランサス 玄穀 ...
    # ...
    # [2194] [0]18 [1]18022 [2]2198 [3]メンチカツ フライ済み 冷凍 ...


    # ■ 書式を修正する
    # １段階目：全セルを一括処理できるところを修正

    # 文字列の『nan』を削除
    # Excelファイルを文字列として読み込むと、空白が 'nan' になるので削除します。
    a.replace(to_replace='nan', value='', inplace=True, regex=False)

    # 各セルのテキスト中の『改行』を半角スペース(\x20)に置換
    a.replace(to_replace=r'\n', value='\x20', inplace=True, regex=True)

    # 『全角スペース(\u3000)』を半角(\x20)にする
    a.replace(to_replace=r'\u3000', value='\x20', inplace=True, regex=True)

    # 先頭と末尾の『半角スペース(\x20)』を削除
    a.replace(to_replace=r'(?:^\x20+|\x20+$)', value='', inplace=True, regex=True)

    # 文字列変換テーブルを作成
    table = str.maketrans(
        'ａｂｃｄｅｆｇｈｉｊｋｌｍｎｏｐｑｒｓｔｕｖｗｘｙｚＡＢＣＤＥＦＧＨＩＪＫＬＭＮＯＰＱＲＳＴＵＶＷＸＹＺ０１２３４５６７８９',
        'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789',
        )

    # 文字列変換テーブルで『英数字』を半角に修正
    a = a.applymap(lambda x: x.translate(table))


    # ■ 書式を修正する
    # ２段階目：個別対応が必要なところを修正

    # 1行目と2行目の丸カッコを『半角』にする
    a.iloc[1] = a.iloc[1].str.replace('（', '(', regex=False)
    a.iloc[1] = a.iloc[1].str.replace('）', ')', regex=False)
    a.iloc[2] = a.iloc[2].str.replace('（', '(', regex=False)
    a.iloc[2] = a.iloc[2].str.replace('）', ')', regex=False)

    # 0行目の中で冗長な部分を修正
    a.iloc[0] = a.iloc[0].str.replace(r'廃\x20*棄\x20*率', '廃棄率', regex=True)
    a.iloc[0] = a.iloc[0].str.replace(r'ビタミン\x20*\(ビタミンA\)', 'ビタミンA', regex=True)
    a.iloc[0] = a.iloc[0].str.replace(r'ビタミン\x20*\(ビタミンE\)', 'ビタミンE', regex=True)
    
    # 1行目の中で『均等割り付け』されてる要素を修正
    a.iloc[1] = a.iloc[1].str.replace(r'水\x20*分', '水分', regex=True)
    a.iloc[1] = a.iloc[1].str.replace(r'脂\x20*質', '脂質', regex=True)
    a.iloc[1] = a.iloc[1].str.replace(r'灰\x20*分', '灰分', regex=True)
    return a
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データを『数値』に変換する

食品成分表のデータから、カッコを外したり、Tr（トレース）を変換したりするところです。

成分表の説明によると、文献などから推定した値には、カッコを付けたとのことです。

トレースと読む『Tr』は、微量という意味とのことです。

データに文字列が入っていると、ソートがうまくできないので、数値型に変換します。

数値変換の方法ですが、食品成分表のデータを『Python』で使うか、『Excel』で使うかによって、最適な方法は異なりました。

ここでは、Excel用の設定にしました。

def str2num(df):
    """データを文字列型から数値型に変換"""

    float_nan = float('nan')
    # float_inf = float('inf')

    # ■ 変換関数を定義
    def str2float(x):
        """float型に変換する関数"""

        # 推定した値という意味のカッコを削除
        x = x.replace('(', '').replace(')', '')

        # 空文字列
        if x == '':
            # NaN (not-a-number) に変換
            return float_nan

        # 未測定という意味のハイフン('-')
        elif x == '-':
            # NaN (not-a-number) に変換
            return float_nan

        # 微量という意味のトレース('Tr')
        elif x.lower() == 'tr':
            # 負の無限大に変換(Python用)
            # 文字列型が混ざるとソートができないので、
            # 代わりに負の無限大を割り当てる。
            # return -float_inf

            # トレース表記を維持(Excel用)
            return 'Tr'

        # 特別な扱い
        elif x == '*':
            # 人乳のヨウ素は、海藻摂取の有無で変動が大きかったとのこと。
            # 数値を特定できないので、未測定と同じ扱いにする。
            return float_nan

        # 数値である
        else:
            # 浮動小数点数に変換
            return float(x)

    # ■ 『データ部分』に変換関数を適用
    df.iloc[4:, 4:-1] = df.iloc[4:, 4:-1].applymap(str2float)

    # 説明 
    # df.iloc[行の指定, 列の指定]
    # 行の指定：4行目から最終行までの範囲に適用する。
    #          0行目から3行目まではヘッダ行なので無視。
    # 列の指定：4列目の廃棄率から、最終列(備考欄)の直前までの範囲に適用する。

    return df
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CSVファイルに保存する

食品成分表の『ヘッダ修正』と『数値変換』が終わったので、CSVファイルに保存します。

そのままの体裁で保存すると、食品成分表のExcelファイルとほぼ同じ見た目になります。

一方で、Pythonやデータベースで使う場合は、ヘッダを１行にまとめたほうが便利でした。

２通りの保存方法を紹介します。

def save_df(df, data_dir):
    """データフレームをCSVファイルに保存する"""

    # ■ そのままの体裁でCSVに保存
    # dfのindexとcolumnsには、自動生成の連番が入っています。
    # columnsはheaderとして扱われます。
    # indexとheaderにNoneを指定して、出力しないようにしました。
    df.to_csv(
        os.path.join(data_dir, 'data_00.csv'),
        encoding='utf-8-sig',
        index=None,
        header=None,
        )

    # ■ 列名をタプルにして、ヘッダ行を1行にまとめる。
    # データフレーム作成
    df2 = pd.DataFrame(
            df.iloc[4:, :].values,
            columns=df.iloc[0:4, :].T.values,
            )

    # CSVに保存
    df2.to_csv(
        os.path.join(data_dir, 'data_01_tuple.csv'),
        encoding='utf-8-sig',
        index=None,
        )

    # 列を列名で取得するときは、タプルで指定します。
    # 『カルシウム』の列を指定する例：
    # df2[('無機質', 'カルシウム', 'CA', 'mg/100 g')]

    return

データを並べかえて食品成分表のランキングを作る

Excelのオートフィルタでソートするのが、一番簡単です。

『昇順・降順』で、それぞれ『少ない順・多い順』のランキングができました。

もちろん、Python上でランキングを作ることもできます。

pandas.DataFrame の .sort_values() メソッドで、簡単にソートできました。

数値は変化したけどランキングには影響しなかった

データを『文字列』から『数値』に変換したことで、数値がわずかに変化しました。

これは、小数を扱ううえで、どうしても発生する現象です。

しかしながら、ランキングの大勢（たいせい）には、ほとんど影響しませんでした。

数値化にともなう小数のずれは、ほとんど問題にならなかったです。

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