Python-pandas-io-tool
提供:Dev Guides
Pythonパンダ-IOツール
*Pandas I/O API* は、一般的にPandasオブジェクトを返す* pd.read_csv()*のようにアクセスされる一連のトップレベルリーダー関数です。
テキストファイル(またはフラットファイル)を読み取るための2つの主な機能は、* read_csv()および read_table()です。 どちらも同じ解析コードを使用して、表形式のデータを *DataFrame オブジェクトにインテリジェントに変換します-
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer',
names=None, index_col=None, usecols=None
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep='\t', delimiter=None, header='infer',
names=None, index_col=None, usecols=None
*csv* ファイルのデータは次のようになります-
S.No,Name,Age,City,Salary
1,Tom,28,Toronto,20000
2,Lee,32,HongKong,3000
3,Steven,43,Bay Area,8300
4,Ram,38,Hyderabad,3900
このデータを temp.csv として保存し、操作を実行します。
S.No,Name,Age,City,Salary
1,Tom,28,Toronto,20000
2,Lee,32,HongKong,3000
3,Steven,43,Bay Area,8300
4,Ram,38,Hyderabad,3900
このデータを temp.csv として保存し、操作を実行します。
read.csv
*read.csv* は、csvファイルからデータを読み取り、DataFrameオブジェクトを作成します。
import pandas as pd
df=pd.read_csv("temp.csv")
print df
その*出力*は次のとおりです-
S.No Name Age City Salary
0 1 Tom 28 Toronto 20000
1 2 Lee 32 HongKong 3000
2 3 Steven 43 Bay Area 8300
3 4 Ram 38 Hyderabad 3900
カスタムインデックス
これは、csvファイルの列を指定して、* index_col。*を使用してインデックスをカスタマイズします。
import pandas as pd
df=pd.read_csv("temp.csv",index_col=['S.No'])
print df
その*出力*は次のとおりです-
S.No Name Age City Salary
1 Tom 28 Toronto 20000
2 Lee 32 HongKong 3000
3 Steven 43 Bay Area 8300
4 Ram 38 Hyderabad 3900
コンバーター
列の dtype を辞書として渡すことができます。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("temp.csv", dtype={'Salary': np.float64})
print df.dtypes
その*出力*は次のとおりです-
S.No int64
Name object
Age int64
City object
Salary float64
dtype: object
デフォルトでは、Salary列の dtype は int ですが、明示的に型をキャストしているため、結果は float として表示されます。
したがって、データはフロートのように見えます-
S.No Name Age City Salary
0 1 Tom 28 Toronto 20000.0
1 2 Lee 32 HongKong 3000.0
2 3 Steven 43 Bay Area 8300.0
3 4 Ram 38 Hyderabad 3900.0
header_names
names引数を使用してヘッダーの名前を指定します。
import pandas as pd
df=pd.read_csv("temp.csv", names=['a', 'b', 'c','d','e'])
print df
その*出力*は次のとおりです-
a b c d e
0 S.No Name Age City Salary
1 1 Tom 28 Toronto 20000
2 2 Lee 32 HongKong 3000
3 3 Steven 43 Bay Area 8300
4 4 Ram 38 Hyderabad 3900
ヘッダー名にカスタム名が追加されていますが、ファイル内のヘッダーは削除されていません。 次に、ヘッダー引数を使用してそれを削除します。
ヘッダーが最初以外の行にある場合は、行番号をヘッダーに渡します。 これにより、前の行がスキップされます。
import pandas as pd
df=pd.read_csv("temp.csv",names=['a','b','c','d','e'],header=0)
print df
その*出力*は次のとおりです-
a b c d e
0 S.No Name Age City Salary
1 1 Tom 28 Toronto 20000
2 2 Lee 32 HongKong 3000
3 3 Steven 43 Bay Area 8300
4 4 Ram 38 Hyderabad 3900
スキップロウ
skiprowsは、指定された行数をスキップします。
import pandas as pd
df=pd.read_csv("temp.csv", skiprows=2)
print df
その*出力*は次のとおりです-
2 Lee 32 HongKong 3000
0 3 Steven 43 Bay Area 8300
1 4 Ram 38 Hyderabad 3900