# 先頭行を削除しておく ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！ ファイルを選択した後に 例えばボタンを追加してdocument.getElementById(“inputFile”)を実行することで、簡単にファイル情報をオブジェクトとして取得可能です。
仕事の効率化などにpythonを使いたい！けど何から始めらばよいか分からない、といった初心者の方向けに、pythonの導入から実用的な使い方まで、極力分かりやすくまとめたサイトです。, 今回は、Pyhonでデータを扱う際に使えるととても便利な「Pandas」について解説したいと思います。, また、データを扱う際に使用する代表的なライブラリとして「numpy」がありますが、２つのライブラリの違いと使い分けについても解説します。, 「numpy」の使い方については、「numpyの使い方とlistとの違いを比較」で解説していますので、そちらをご覧ください。, 「Pandas」とは、Pythonでデータを扱うためのライブラリで、データを表形式で扱うことができます。, データを扱うライブラリというと、代表的なものに「numpy」がありますが、「numpy」との違いは下記のようなものです。, 上記の違いだけを見ると、「pandas」の方が優れているように思えますが、「numpy」は計算に特化しており、計算速度は圧倒的に「numpy」の方が速いです。, では、次の章からは実際にコードを動かしながら「pandas」の基本的な使い方について解説していきます。, 「pandas」ではデータを表形式で扱うと説明しましたが、「pandas」で作成するこの表形式のデータのことをdataframe(データフレーム)と呼びます。, この「dataframe」は、「pandas.DataFrame(配列)」という形式で作成できます。, ※このとき、DataFrameの「D」と「F」は大文字でなければエラーになりますので、注意してください。, 上のコードを実行すると、「df」というdataframeが作成されます。作成されたdataframeは下記のような形ですね。, ※ちなみに、今回は読み込ませる配列をlistにしましたが、numpyなどの配列でも読み込み可能です。, さて、ここまでは普通の配列と変わりませんが、「pandas」ではこの行や列に名前を付けることができます。, では、実際に名前を付けてみましょう。先ほどのコードに続けて、下のコードを実行してください。, (上の配列はspyderの変数エクスプローラーで確認しています。詳しくは「Spyderの基本と便利な使い方」をご覧ください。), ちなみに行列名は、下のようにdataframe作成時に「columns=」と「index=」で指定することもできます。, また、indexはについては、「df.set_index()」を用いることで、データ作成後に列名を指定してindexにすることもできます。, ここまでくれば、あとはこの行や列ごとに平均を出したり、並べ替えたりといろいろな処理を行うことができます。, ここでは、作成したdataframeからのデータの取り出し方法について解説します。, 上のコードを実行すると、Japaneseには二人の国語の点数が、Taroには太郎の点数が、Hanakoには花子の算数の点数がそれぞれ入っていますね。, ちなみに、Dataframeから行や列を指定して抜き出した1次元の配列を「Series」と言います。, 行列の番号を指定する場合、基本的には「df.iloc[行番号, 列番号]」という風に指定します。, ただし、行数や列数のみ指定したい場合は、指定しない方を「:」にすることで指定することができます。(「:」は、すべての範囲という意味になるため), 最後に、範囲を指定する場合について解説し、データの抽出方法をまとめたいと思います。, 範囲を指定する場合は、前項の方法で行列を指定する際に、「始まり:終わり」のようにして指定することができます。, 上のように「始まり:終わり」とすることで、その範囲のデータを抜き出すことができます。(行列名でも行列数でも同様に処理できます。), 今回は下のようなcsvファイル読み込んでみます。(ファイル名はcsv_data.csvです), これで下のようにcsvデータを読み込むことができました。コードとしてはかなり簡単ですね。, また、index_colは指定しなければ読み込まないため、indexが無い場合は指定しなくて構いません。, このように、pandasではcsvのデータを簡単に表形式に読み込むことができます。, ちなみに、データに欠損(空白など)がある場合は「nan」に変換されます。また、「na_values」を用いることで、欠損値の指定をすることもできます。, 今回は、pythonでデータを扱う際に使えると便利な「pandas」について解説しました。, 最初は少し難しく感じるかもしれませんが、「pandas」は使えるようになるとかなり便利なので、ぜひ使い方をマスターしてください。, ちなみに、このサイトでは初心者の方向けに「Python初心者入門講座」という講座を作っていますので、気になった方はそちらもご覧いただけると幸いです。. テキストファイルひとつだけ出すなら下記でも良いでしょう。, もし存在しなければ新規で作成されます。 CSVファイルの読み込みにはreader()という関数を使用し、リーダーというインスタンスを生成することが可能です。 a_file.close(), えんじにゃーになりたい札幌の猫。
CSV形式のファイルは、業務などでプログラミングを行う場合避けて通れないほど頻出します。 2020/11/11, Vue.jsのフォームのinputコンポーネントでv-model
a_file.close()でファイルを閉じます。4 file_encrypted = 2 #ファイルが暗号化されて読めない時 大石ゆかり failure_string = "" 今回は、その様な場面でCSVファイルのラベルをスキップして純粋なデータのみ読み込む方法について紹介していきます。 例えば、Pythonのtkinter（GUI生成のライブラリ）にてテキストボックスを作成しを発生させ... Jupyternotebook（Python3）にてPandasを使いこなすためにには、さまざまな処理方法を理解しておく必要があります。
青森,apple,120
同じ辛みを味わっているSIerの方々に届けばいいなと思います。2, OS:Windows7(64bit)3 ゆかりちゃん、これからも分からないことがあったら質問してね！ 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
reader = csv.reader(f)
df.loc[:, [“name”]], なお、読み込んでいるディレクトリがこのcsvファイルが置いていない場合では、エラーがでるのでその場合は%cd ディレクトリで移動を行うといい（詳しくは別で記載）です。, import pandas as pd データで取り込むと、１行目にデータ名などが記録されている部分がラベル名で、ヘッダーとも呼ばれます。このラベルはデータを視覚的に確認しやすくする等のメリットがありますが、CSVファイルを取得してデータ処理する際には不要なデータとなります。 print(row)
continue Jupyternotebook（Python3）にてPandasを使いこなすためにには、さまざまな処理方法を理解しておく必要があります。, たとえば、csvやExcelデータなどをpandasのdataframeに取り込もうとする際に、特定の列や特定の行のみを抽出したいケースではどのように処理すればいいのか理解していますか。, ここでは、pandasにてcsvを取り込み、特定の列や行（1行or複数）を抽出する方法について確認していきます。, こちらにてPandasでのcsvを取り込む基本的な操作方法について詳しく解説していますが、読み込みの際に特定の列のみをdataframe（データフレーム）に表示させたい時があるでしょう。, import pandas as pd