CSVファイルの読み方 Python (モジュール、Pandas の例)

CSV はコンパクトでシンプルかつ汎用的なため、データ交換に一般的な形式です。 多くのオンライン サービスでは、ユーザーが Web サイトから表形式のデータを CSV ファイルにエクスポートできます。 CSV ファイルは Excel で開くことができ、ほぼすべてのデータベースには CSV ファイルからインポートできるツールがあります。

CSVサンプルファイル

表形式のデータはCSV（カンマ区切り値）とも呼ばれ、文字通り「カンマで区切られた値」を意味します。これは表形式のデータの表示を目的としたテキスト形式です。ファイルの各行は表の1行です。各列の値は区切り記号（カンマ（,）、セミコロン（;）または他の記号）で区切られます。CSVは簡単に読み取って処理できます。 Python.

次の表を検討してください

テーブルデータ

このテーブルを以下のように csv で表現できます。

CSVデータ

プログラミング言語、設計者、登場者、拡張子

Python、グイド・ヴァン・ロッサム、1991年、.py

Java、ジェームズ・ゴスリング、1995年、.java

C++、ビャーネ・ストロウストルップ、1983、.cpp

ご覧のとおり、各行は新しい行であり、各列はカンマで区切られています。 これは CSV ファイルの例です。

CSVデータのダウンロード

Python CSV モジュール

Python CSV ファイルを処理するための CSV モジュールを提供します。 データの読み取り/書き込みを行うには、CSV の行をループする必要があります。 指定した列からデータを取得するには、split メソッドを使用する必要があります。

CSVモジュールの機能

CSV モジュールのドキュメントには、次の関数が記載されています。

• csv.field_size_limit – 最大フィールド サイズを返す
• csv.get_dialect – 名前に関連付けられた方言を取得します
• csv.list_dialects – 登録されているすべての方言を表示します
• csv.reader – csv ファイルからデータを読み取ります
• csv.register_dialect – 方言を名前に関連付けます
• csv.writer – データを csv ファイルに書き込みます
• csv.unregister_dialect – 方言レジストリの名前に関連付けられた方言を削除します
• csv.QUOTE_ALL – 種類に関係なく、すべてを引用します。
• csv.QUOTE_MINIMAL – 特殊文字を含むフィールドを引用符で囲む
• csv.QUOTE_NONNUMERIC – 数値以外のフィールドはすべて引用符で囲む
• csv.QUOTE_NONE – 出力では何も引用しないでください

このチュートリアルでは、CSV ファイル内のデータを編集、変更、操作できるリーダー関数とライター関数のみに焦点を当てます。

#import necessary modules
import csv
with open('X:\data.csv','rt')as f:
  data = csv.reader(f)
  for row in data:
        print(row)

['Programming language; Designed by; Appeared; Extension']
['Python; Guido van Rossum; 1991; .py']
['Java; James Gosling; 1995; .java']
['C++; Bjarne Stroustrup;1983;.cpp']

CSVファイルを辞書に読み込む方法 Python

DictReader を使用して CSV ファイルを読み取ることもできます。 結果は、ヘッダー行がキーであり、他の行が値であるディクショナリとして解釈されます。

次のコードを検討してください

#import necessary modules
import csv

reader = csv.DictReader(open("file2.csv"))
for raw in reader:
    print(raw)

このコードの結果は次のようになります。

OrderedDict([('Programming language', 'Python'), ('Designed by', 'Guido van Rossum'), (' Appeared', ' 1991'), (' Extension', ' .py')])
OrderedDict([('Programming language', 'Java'), ('Designed by', 'James Gosling'), (' Appeared', ' 1995'), (' Extension', ' .java')])
OrderedDict([('Programming language', 'C++'), ('Designed by', ' Bjarne Stroustrup'), (' Appeared', ' 1985'), (' Extension', ' .cpp')])

CSV ファイルからデータを読み取るこの方法は、以前の方法よりもはるかに簡単です。 ただし、これはデータを読み取る最適な方法ではありません。

#import necessary modules
import csv

with open('X:\writeData.csv', mode='w') as file:
    writer = csv.writer(file, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)

    #way to write to csv file
    writer.writerow(['Programming language', 'Designed by', 'Appeared', 'Extension'])
    writer.writerow(['Python', 'Guido van Rossum', '1991', '.py'])
    writer.writerow(['Java', 'James Gosling', '1995', '.java'])
    writer.writerow(['C++', 'Bjarne Stroustrup', '1985', '.cpp'])

Programming language, Designed by, Appeared, Extension 
Python, Guido van Rossum, 1991, .py
Java, James Gosling, 1995, .java
C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

Pandas を使用して CSV ファイルを読み取る

PandasはCSVをインポートできるオープンソースライブラリです。 Python データ操作を実行します。Pandas はデータを簡単に作成、操作、削除する方法を提供します。

コマンドpip install pandasを使用して pandas ライブラリをインストールする必要があります。で Windows, Linux のターミナルのコマンド プロンプトでこのコマンドを実行します。

CSV を pandas DataFrame に読み取るのは非常に迅速かつ簡単です。

#import necessary modules
import pandas
result = pandas.read_csv('X:\data.csv')
print(result)

の結果 CSV パンダの読み取り 例：

Programming language, Designed by, Appeared, Extension 
0    Python, Guido van Rossum, 1991, .py
1    Java, James Gosling, 1995, .java
2    C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

とても便利なライブラリです。 わずか XNUMX 行のコードで、前と同じ結果が得られます。 パンダは CSV の最初の行に列名が含まれていることを認識しており、それらを自動的に使用します。

Pandasを使用してCSVファイルを書き込む

PandasでCSVファイルに書き込むのは、読むのと同じくらい簡単です。ここでそれを納得できます。まず、次のものに基づいてDataFrameを作成する必要があります。 Python CSV コードに書き込みます。

from pandas import DataFrame
C = {'Programming language': ['Python','Java', 'C++'],
        'Designed by': ['Guido van Rossum', 'James Gosling', 'Bjarne Stroustrup'],
        'Appeared': ['1991', '1995', '1985'],
        'Extension': ['.py', '.java', '.cpp'],
    }
df = DataFrame(C, columns= ['Programming language', 'Designed by', 'Appeared', 'Extension'])
export_csv = df.to_csv (r'X:\pandaresult.csv', index = None, header=True) # here you have to write path, where result file will be stored
print (df)

これが出力です

Programming language, Designed by, Appeared, Extension
0    Python, Guido van Rossum, 1991, .py
1    Java, James Gosling, 1995, .java
2    C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

そして、指定した場所にCSVファイルが作成されます。

まとめ：

これで、メソッド 'csv' の使い方と、CSV 形式でデータを読み書きする方法がわかりました。CSV ファイルは読み取りと管理が簡単で、サイズが小さいため処理と転送が比較的高速であるため、ソフトウェア アプリケーションで広く使用されています。

csvモジュールは、簡単に読み書きできるさまざまな関数とクラスを提供します。公式の Python ドキュメントを読んで、さらに興味深いヒントやモジュールを見つけてください。CSV は、データを保存、表示、送信するのに最適な方法です。実際には、最初は難しく思えるかもしれませんが、それほど難しくはありません。少し練習すれば、マスターできます。

Pandas は、CSV ファイルを読み取るための優れた代替手段です。

また、ANTLR、PLY、PlyPlus などのライブラリを使用してテキスト ファイルを解析する他の方法もあります。 これらはすべて高度な解析を処理でき、単純な文字列操作が機能しない場合は、使用できる正規表現があります。