Pythonパンダ-IOツール
ザ・ Pandas I/O API のようにアクセスされるトップレベルのリーダー関数のセットです pd.read_csv() 通常、Pandasオブジェクトを返します。
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つの主力機能は次のとおりです。 read_csv() そして read_table()。どちらも同じ解析コードを使用して、表形式のデータをインテリジェントに変換します。DataFrame オブジェクト-
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer',
names=None, index_col=None, usecols=Nonepandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep='\t', delimiter=None, header='infer',
names=None, index_col=None, usecols=Noneこれがその方法です csv ファイル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このデータを次のように保存します temp.csv それに操作を行います。
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このデータを次のように保存します temp.csv それに操作を行います。
read.csv
read.csv 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 output 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、を使用してインデックスをカスタマイズします index_col.
import pandas as pd
df=pd.read_csv("temp.csv",index_col=['S.No'])
print dfその output 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
dtype 列の数はdict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 output 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、 dtype 給与列の int、しかし結果はそれを次のように示しています float 型を明示的にキャストしたためです。
したがって、データはfloat −のようになります。
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 3900.0header_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 output 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ヘッダー名には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。ここで、ヘッダー引数を使用してそれを削除します。
ヘッダーが最初の行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 output 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スキップロー
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 output 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