Pythonでのデータのインポート

Pythonプログラムを実行するときは、データ分析にデータセットを使用する必要があります。 Pythonには、さまざまなファイル形式の外部データをPythonプログラムにインポートするのに役立つさまざまなモジュールがあります。この例では、さまざまな形式のデータをPythonプログラムにインポートする方法を説明します。

csvファイルをインポート

csvモジュールを使用すると、区切り文字としてコンマを使用して、ファイル内の各行を読み取ることができます。最初にファイルを読み取り専用モードで開き、次に区切り文字を割り当てます。最後に、forループを使用して、csvファイルから各行を読み取ります。

例

import csv

with open("E:\\customers.csv",'r') as custfile:
rows=csv.reader(custfile,delimiter=',')
for r in rows:
print(r)

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

['customerID', 'gender', 'Contract', 'PaperlessBilling', 'Churn']
['7590-VHVEG', 'Female', 'Month-to-month', 'Yes', 'No']
['5575-GNVDE', 'Male', 'One year', 'No', 'No']
['3668-QPYBK', 'Male', 'Month-to-month', 'Yes', 'Yes']
['7795-CFOCW', 'Male', 'One year', 'No', 'No']
……
…….

パンダと

pandasライブラリは、csvファイルを含むほとんどのファイルタイプを実際に処理できます。このプログラムでは、パンダライブラリがread_excelモジュールを使用してExcelファイルを処理する方法を見てみましょう。以下の例では、上記のファイルのExcelバージョンを読み取り、ファイルを読み取ったときに同じ結果が得られます。

例

import pandas as pd

df = pd.ExcelFile("E:\\customers.xlsx")
data=df.parse("customers")
print(data.head(10))

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

  customerID   gender Contract            PaperlessBilling Churn
0 7590-VHVEG Female   Month-to-month         Yes            No
1 5575-GNVDE   Male   One year                No            No
2 3668-QPYBK   Male   Month-to-month         Yes           Yes
3 7795-CFOCW   Male   One year                No            No
4 9237-HQITU Female   Month-to-month        Yes            Yes
5 9305-CDSKC Female   Month-to-month        Yes            Yes
6 1452-KIOVK   Male   Month-to-month        Yes             No
7 6713-OKOMC Female   Month-to-month         No             No
8 7892-POOKP Female   Month-to-month        Yes            Yes
9 6388-TABGU   Male   One year               No             No

pyodbcを使用

pyodbcというモジュールを使用してデータベースサーバーに接続することもできます。これは、SQLクエリを使用してリレーショナルソースからデータをインポートするのに役立ちます。もちろん、クエリを渡す前に、データベースへの接続の詳細を定義する必要もあります。

例

import pyodbc
sql_conn = pyodbc.connect("Driver={SQL Server};Server=serverName;UID=UserName;PWD=Password;Database=sqldb;")
data_sql = pd.read_sql_query(SQL QUERY’, sql_conn)
data_sql.head()

出力

SQLクエリに応じて、結果が表示されます。