pandasにはcsvの読み込みや出力の機能がありとても便利です。
そこで、今回は読み込みに使うread_csv関数と出力に使うto_csv関数の基本的な使い方をまとめていきたいと思います。
どちらの関数も似たような使い方なのですぐに理解できます。
csvを読み込む方法
- read_csv関数を使う
- 日本語が含まれるファイルの読み込みには
encodingを使用
read_csv関数でよく使う引数
| 引数 | デフォルト値 | 意味 |
|---|---|---|
filepath_or_buffer | 必須引数 | csvのファイルパスやURLを渡します。 |
sep | ',' | 区切り文字を渡しますが、csvの読み込みなら変更不要。 |
dtype | None | 整数（int）や小数（float）などのデータ型を指定できる。 dictで列ごとに個別に指定することも可能。 列にNaNがあるときint型は指定できない convertersが優先される。 |
encoding | None | 読み込むときの文字コードを指定する。 日本語を含むcsvなら 'utf_8'、'shift_jis'、'cp932'などを使用 |
このほかにもたくさんの引数があります。
欠損や空白、日付の処理など様々なことができます。
以下の記事ではread_csv関数の全52個の引数をまとめています。
pandasでcsvをDataFrameとして読み込めるととっても便利ですよね。 ですが、ただ読み込むだけでなく、indexや読み込む行列を指定したり、欠損値を処理したりいろんなことができるとなお便利です。 そこで、この記事で[…]
以下のcsvファイルを使って開いてみます。
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1 2 3 4 |
class,No,name,height A,1,山田,170.2 B,3,吉川,158.7 C,,佐藤,168.9 |
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1 2 3 4 5 6 7 8 |
import pandas as pd df = pd.read_csv( 'https://www.self-study-blog.com/wp-content/uploads/2021/09/sample_csv1.csv', encoding='utf_8' ) display(df) |
ファイルパスを指定するだけでも開けますが、日本語が含まれる場合はencodingを指定しないと文字化けの原因になります。
'utf_8'、'shift_jis'、'cp932'のどれかで開けるはずです。
csvに出力する方法
- to_csv関数を使う
- 日本語を含むときは
encodingを使用
to_csv関数でよく使く引数
| 引数 | デフォルト値 | 意味 |
|---|---|---|
filepath_or_buffer | 必須引数 | 保存先のディレクトリとファイル名を渡します。 拡張子（ .csv）を忘れずにつけましょう。 |
sep | ',' | 区切り文字を渡しますが、csvの読み込みなら変更不要。 |
dtype | None | 整数（int）や小数（float）などのデータ型を指定できる。 dictで列ごとに個別に指定することも可能。 列にNaNがあるときint型は指定できない convertersが優先される。 |
encoding | None | 読み込むときの文字コードを指定する。 日本語を含むcsvなら 'utf_8'、'shift_jis'、'cp932'などを使用 |
出力のときは以下のように書きます。
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import pandas as pd #このDFを出力したい df = pd.DataFrame( {'name': ['Tom', '藤原', '石上', 'Ken', 'Bob', '四宮'], 'class': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 'height': [170, 162, 175, 180, 190, 160], 'weight': [75, 54, 60, 80, 80, 48], 'address': ['USA', '日本', '日本', 'USA', None, '日本']}, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6]) #出力のためのコード df.to_csv('output_csv.csv', encoding='shift_jis') ##出力結果 ,name,class,height,weight,address 1,Tom,A,170,75,USA 2,藤原,A,162,54,日本 3,石上,A,175,60,日本 4,Ken,B,180,80,USA 5,Bob,B,190,80, 6,四宮,B,160,48,日本 |
出力したファイルの保存先は filepath_or_buffer に指定できます。
ファイルパスやディレクトリを理解しておく必要があります。
それらは以下の記事に詳しくまとめています。
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まとめ
今回はcsvファイルの読み込みと出力をまとめました。
特に読み込みのときは、様々な引数を使うことで欠損の処理や日付の処理などができます。詳しくは以下の記事でまとめています。
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