Pythonプログラミングでのcsvファイルの操作

CSVファイルまたはコンマ区切り値ファイルは、プラットフォーム間でデータを保存および保存するために最も広く使用されているフラットファイルの1つです。列はコンマで区切られ、各列の名前を示すオプションのヘッダー行もあります。 Pythonは、多くのモジュールを使用してCSVファイルを読み取ることができます。この記事では、PythonのCSVライブラリを使用してCSVファイルを読み書きする方法を説明します。また、CSVファイルを読み取るためのパンダライブラリonlを確認することもできます。

csvモジュールを使用したCSVファイルの読み取り

CSVファイルは（https://www.guru99.com/python-csv.html）

例

 import csvwith open（'C：\\ iris.csv'、'rt'）as file：csv_rows =csv.reader（file）for row in csv_rows：print（row）

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

 ['sepal.length'、'sepal.width'、'petal.length'、'petal.width'、'variety'] ['5.1'、 '3.5'、 '1.4'、'.2'、 'Setosa'] ['4.9'、 '3'、 '1.4'、'.2'、'Setosa'] ['4.7'、 '3.2'、 '1.3'、'.2'、'Setosa'] [' 4.6'、' 3.1'、' 1.5'、' .2'、' Setosa'] ['5'、' 3.6'、' 1.4'、' .2'、' Setosa'] ['5.4'、' 3.9 ' 、'1.7'、'.4'、'萼'] ['4.6'、' 3.4'、' 1.4'、' .3'、'萼']……………………………

パンダを使用してCSVファイルを読み取る

Pandasライブラリを使用してcsvファイルを読み取ることもできます。パスとファイル名をバイパスして直接適用できるcsvを読み取る方法があります。ファイルが読み取られると、それはデータセットになり、必要に応じてデータセットのさまざまな部分を印刷できます。

例

 import pandas as pddatainput =pd.read_csv（'C：\\ iris.csv'）print（ "指定されたデータセット値：\ n"、datainput）#size of thedatasetprint（ "\ nデータセットのサイズは： \ n "、datainput.shape）＃datasetprintから数行を印刷します（" \ nデータセットから数行を印刷します：\ n "、datainput [0：6]）

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

与えられたデータセット値：sepal.length sepal.width petal.length petal.widthvariant0 5.1 3.5 1.4 0.2 Setosa1 4.9 3.0 1.4 0.2 Setosa2 4.7 3.2 1.3 0.2 Setosa3 4.6 3.1 1.5 0.2 Setosa4 5.0 3.6 1.4 0.2 Setosa....。 ... ... ... ... 145 6.7 3.0 5.2 2.3 Virginica146 6.3 2.5 5.0 1.9 Virginica147 6.5 3.0 5.2 2.0 Virginica148 6.2 3.4 5.4 2.3 Virginica149 5.9 3.0 5.1 1.8Virginica[150行x5列]データセットのサイズは：（150、5）データセットから数行を出力します：sepal.lengがく片の幅花びらの長さ花びらの幅の多様性05.13.5 1.4 0.2 Setosa1 4.9 3.0 1.4 0.2 Setosa2 4.7 3.2 1.3 0.2 Setosa3 4.6 3.1 1.5 0.2 Setosa4 5.0 3.6 1.4 0.2 Setosa5 5.4 3.9 1.7 0.4 Setosa 

csvモジュールを使用したCSVファイルの書き込み

Pythonリストを使用してcsvファイルを作成するには、各行を含むデータセットをリストとして宣言し、すべての行がビッグシンガーリストのサブリストになります。また、ヘッダー行を表すだけの別のデータセットを作成します。次に、writerow（）やcsv.writerなどのさまざまなメソッドを使用して、最終的にファイルをローカルシステムに書き込みます。

例

 import csvdata =["Month"、 "1958"、 "1959"、 "1960"] x =[["JAN"、340、360、417]、["FEB"、318、342、391]、 ["MAR"、362、406、419]、["APR"、348、396、461]、["MAY"、363、420、472]、["JUN"、435、472、535]、[" JUL "、491、548、622]、[" AUG "、505、559、606]、[" SEP "、404、463、508]、[" OCT "、359、407、461]、[" NOV " 、310、362、390]、["DEC"、337、405、432]、] y ="C：\\ years.csv" with open（y、'w'）as work：z =csv.writer（作業）z.writerow（data）z.writerows（x）

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

月、1958,1959,1960JAN、340,360,417FEB、318,342,391MAR、362,406,419APR、348,396,461MAY、363,420,472JUN、435,472,535JUL、491,548,622AUG、505,559,606SEP、404,463,508OCT、359,407,461NOV 
パンダを使用したCSVファイルの作成
 

 Uisng pandasは、国が行であり、行のヘッダーであるデータフレームを作成します。次に、ファイル名とパスをパラメーターとしてテキスト化し、データをcsvファイルに駆動するto_csvメソッドを使用します。
 
例
 
 from pandas import DataFrameC ={'Month'：['JAN'、'FEB'、'MAR']、 '1958'：['345'、 '435'、 '545']、 '1959'：[ '377'、 '135'、 '985']、 '1960'：['498'、 '354'、 '765']、} df =DataFrame（C、columns =["Month"、 "1958"、 " 1959 "、" 1960 "]）export_csv =df.to_csv（r'C：\\ years_p.csv'、index =None、header =True）＃ここにパスを書き込む必要があります。ここに結果ファイルが保存されますprint（df） 
 
出力
 

 上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-
 
1958年の月195919600JAN 345 377 4981 FEB 435135 3542 MAR 545 985 765