2018.10.25スポンサーリンクPandasはデータを参照するコードを使って入力と出力を扱うことができます。pd.read_メソッドを使ってさまざまな種類のファイルを読み出すことができます。ここでは次の4つの一般的なデータ型を見ていきたいと思います。CSVExcelHTMLSQL目次ライブラリのインストールと読み込みデータの準備CSVファイルの読み込みExcelファイルの読み込みHTMLの読み込みSQLの読み込み最後にスポンサーリンクライブラリのインストールと読み込みデータの準備データの読み込みを扱うにはターミナルから次のライブラリをインストールする必要があります。BeautifulSoup4Anacondaをインストールしていれば、おそらくすでに入っているかもしれません。入っていなければ、上記のコマンドかpipを使ってインストールしましょう。データの読み込みの準備をしていきます。Pandasのライブラリをインポートしておきましょう。pd読み込み用のデータファイルとして次のようなデータを持つCSVファイルを用意します。12,13,14,1512345a,b,c,d0,1,2,34,5,6,78,9,10,1112,13,14,15ファイル名をexample.csvとしておきます。ファイルを作って、現在と同じ作業ディレクトリに配置して操作を進めていきます。スポンサーリンクCSVファイルの読み込みCSVファイルを読み込むには、read_csv()を使います。これにファイル名を指定して読み込みます。先ほど作ったCSVファイルを読み込んでみましょう。Pythonpd.read_csv('example.csv')1pd.read_csv('example.csv')CSVファイルを呼び出すことができました。これを新たなCSVファイルに書き込むには、to_csv()に新ファイル名を指定して作ることができます。pd.read_csv('example.csv')df.to_csv('my_example.csv',index=False)読み込んだデータをdfにいれて、to_csv()でファイルを作成します。indexを新たに作る必要は無いのでFalseにしています。新たにファイルができました。同じ作業フォルダにファイルが作成しているはずです。スポンサーリンクExcelファイルの読み込み次はExcelファイルの読み込みです。上のCSVファイルと同じものをExcelファイルで同じ作業フォルダに作っておきましょう。ここでは、Excel_Sample.xlsxファイルと名前をつけて起きます。Excelファイルを読み込むには、read_excel()を使います。用意したファイルを読み込んでみましょう。Pythonpd.read_excel('Excel_Sample.xlsx',sheet_name='Sheet1')1pd.read_excel('Excel_Sample.xlsx',sheet_name='Sheet1')Sheet_nameを指定していますが、CSVとやってることは同じ要領です。これも同様に、to_excel()を使って次のようなコードで新しいファイルに書き込むことができます。Pythondf.to_excel('my_Excel_Sample.xlsx',sheet_name='Sheet1')1df.to_excel('my_Excel_Sample.xlsx',sheet_name='Sheet1')同じ作業ディレクトリにファイルが作成されるはずです。ExcelデータをPandasで読み込むことで注意が必要なことは、こういったプレーンなデータのみを扱う場合のみということです。マクロの関数が入ったり、画像が埋め込まれたExcelファイルは読み込むことができません。クラッシュすることがあります。スポンサーリンクHTMLの読み込み次はHTMLを読み込みます。read_html()を使いますが、これはwebページの中の表(table)を読むメソッドです。ここでは試しにウィキペディアの「ベストセラー作家の一覧」を読み込んでみます。read_html()にURLを渡します。pd.read_html('https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%BB%E3%83%A9%E3%83%BC%E4%BD%9C%E5%AE%B6%E3%81%AE%E4%B8%80%E8%A6%A7')type(data)読み込んだデータの型も合わせて見ています。読み込んだデータはリスト型で返されます。リストデータは次のようにして表示することができます。Pythondata[0].head()1data[0].head()head()を使って冒頭の5つだけデータを表示しています。スポンサーリンクSQLの読み込み次はSQLを読み込みます。SQLのデータベースの扱い自体は個別な知識を得る必要があるので、それについては別で勉強してもらう必要があります。ここではデフォルトでPythonの標準ライブラリに含まれているSQLiteで簡単にやってみます。engine)sqlalchemyをインポートします。create_engine()でデータベースに接続しますが、ここではメモリー上のsqliteを指定しています。見慣れない書き方ですが、とりあえずはそういうものとしてここでは捉えて起きましょう。(データベース関連は別でしっかり勉強する必要があります)to_sql()を使ってこれまで使っていたdfをメモリー上に配置したmy_tableに書き込んでいます。書き込んだデータを読み込むにはread_sql()を使います。pd.read_sql('my_table',con=engine)conでデータベースに接続して、my_tableを指定して読み込んでいます。この一連のコードを実行するとこうなります。データベースに関しては、データベース自体の知識を増やした方がいいですね。スポンサーリンク最後にここでは、Pythonの拡張モジュールPandasを使ってデータの入力と出力を扱いました。pd.read_メソッドを使ってさまざまな種類のファイルを読み出すことができます。CSV、Excel、HTML、SQLの4つの一般的なデータ型を扱いました。どれも同じような要領で行うことができますが、Excelファイルなどはマクロ関数や画像などは扱えず、SQLなどは別にデータベースの知識も必要になるので注意が必要です。ArraysここではPythonの拡張モジュールのNumPyを使って配列を作る操作を中心にみていきます。randomモジュールなどを扱います。pairplotPythonのデータ視覚化ライブラリであるseabornに用意されているデータセットをload_dataset()を使って読み込んでグラフを描画してみました。distplot()、jointplot()、pairplot()を扱います。setMouseCallback()Pythonに画像処理ライブラリのOpenCVを使って、マウスの操作で画像を描画する方法をみていきます。マウスイベントにはEVENT_LBUTTONDOWN、EVENT_MOUSEMOVE、EVENT_LBUTTONUPなどがあります。2018.12.08NumPy【Python】NumPyの基本的な使い方の速習Pythonで数値計算を効率的に行うための拡張モジュールがNumPyです。ここではNumPyの基本的な使い方である配列の作り方とその演算や操作の方法をみていきます。別のところでNumPyをしっかりと扱います。はじめの一歩Matplotlibは、Pythonを使ってデータを視覚化するためのライブラリです。いろんなグラフに表示することができます。データのグラフの描画の方法について扱います。【Python】seabornでカテゴリーの分類データを描画Pythonのライブラリseabornを使って分類データを描画します。catplot()、boxplot()、violinplot()、stripplot()、swarmplot()、barplot()、countplot()を扱います。notebookの基本的な使い方。notebookの基本的な使い方。f-stringsスポンサーリンクタイトルとURLをコピーしました。