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

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read.csv

カスタムインデックス

コンバーター

header_names

スキップロウ

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