PythonでCSVファイルを読み込み、最後の2行の合計を出力する3つの方法

Pythonとpandasライブラリを使えば、CSVファイルからデータを読み込み、最後の2行の合計を簡単に計算できます。この記事では、3つの異なるアプローチを具体的なコード例とともに解説します。

準備：サンプルCSVファイル

まず、以下のようなデータが含まれたCSVファイルを用意し、「pandas.csv」という名前で保存してください。

pandas.csv

Id,Data
1,11
2,22
3,33
4,44
5,55
6,66
7,77
8,88
9,99
10,100

このファイルに対して処理を実行すると、最後の2レコード（Id: 9と10、Data: 99と100）の合計は次のようになります。

最後の2行の合計：
Id    19
Data  199

解決策1：tail()メソッドを使う方法

pandasのtail()メソッドは、データフレームの末尾から指定した行数を取得できる便利な関数です。

• 以下のコードでCSVファイルからデータを読み込み、変数dataに格納します。

data = pd.read_csv('pandas.csv')

• 読み込んだデータをデータフレームに変換し、dfに保存します。

df = pd.DataFrame(data)

• tail(2)で最後の2レコードを取得し、sum()で各列の合計を計算します。

df.tail(2).sum()

実装例

実際の動作を確認するために、以下のコードを実行してみましょう。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('pandas.csv')
df = pd.DataFrame(data)
print("Dataframe is\n", df)
print("Last two rows\n", df.tail(2).sum())

出力

Dataframe is
 Id Data
0 1 11
1 2 22
2 3 33
3 4 44
4 5 55
5 6 66
6 7 77
7 8 88
8 9 99
9 10 100
Last two rows
Id     19
Data   199

解決策2：ilocによるスライシングを使う方法

位置ベースのインデックス参照が可能なilocを使っても、同じ結果が得られます。

• CSVファイルからデータを読み込みます。

data = pd.read_csv('pandas.csv')

• データフレームに変換します。

df = pd.DataFrame(data)

• 負のインデックスを使ったスライスで、最後の2レコードを取得します。

df.iloc[-2:]

実装例

import pandas as pd
data = pd.read_csv('pandas.csv')
df = pd.DataFrame(data)
print("Dataframe is\n", df)
print("Last two rows\n", df.iloc[-2:].sum())

出力

Dataframe is
 Id Data
0 1 11
1 2 22
2 3 33
3 4 44
4 5 55
5 6 66
6 7 77
7 8 88
8 9 99
9 10 100
Last two rows
Id     19
Data   199

解決策3：forループとif条件を使う方法

ライブラリの便利なメソッドに頼らず、基本的なループ処理で合計を求めることもできます。

• CSVファイルからデータを読み込み、データフレームに変換します。

data = pd.read_csv('pandas.csv')
df = pd.DataFrame(data)

• id_sumとdata_sumの初期値を0に設定します。

• forループでデータフレームの各行にアクセスし、if条件で最後の2行だけを処理対象にします。

for i in range(len(df)):
    if(i==len(df)-2 or i==len(df)-1):

• df.iloc[i][0]とdf.iloc[i][1]を使って、それぞれ1列目（Id）と2列目（Data）の合計を計算します。

id_sum = id_sum + df.iloc[i][0]
data_sum = data_sum + df.iloc[i][1]

実装例

import pandas as pd
data = pd.read_csv('pandas.csv')
df = pd.DataFrame(data)
id_sum = 0
data_sum = 0
for i in range(len(df)):
    if(i==len(df)-2 or i==len(df)-1):
        id_sum = id_sum + df.iloc[i][0]
        data_sum = data_sum + df.iloc[i][1]
print("Id", id_sum)
print("Data", data_sum)

出力

Id     19
Data   199

まとめ

最もシンプルで推奨されるのは解決策1のtail()を使う方法です。コードの可読性が高く、意図が明確だからです。また、大規模なデータを扱う場合は、forループによる逐次処理よりも、tail()やilocといったベクトル化された操作の方が高速に動作する点も覚えておきましょう。