【Pandas】CSVファイルの読み込みまとめ

DataFrame（データフレーム） とは？

DataFrame（データフレーム）とは、”Excel”や”Spreadsheet”のような表形式（２次元）で情報を管理するデータ構造のことです。

データ分析用のライブラリであるPandasを使って、Excelファイル・CSVファイルからDataFrame形式にデータを変換することで様々な操作が可能です。

PandasのDataFrameでは、大量のデータを高速かつ効率的に処理できるという大きなメリットがあります。データ分析や業務効率化には欠かせない仕組みです。

CSVファイルのシート名を指定した読み込み

CSVファイルの読み込みに必要な「Pandas」をインポートします。

import pandas as pd
fruits_df = pd.read_csv('/content/fruits_csv_20201026.csv')
fruits_df

CSVファイルの読み込み（列名なし）

CSVファイルに列名がない場合、自動的に最初の行が列名に指定されます。

”header=None”を指定することで、列名なしで読み込むことができます。

fruits_df1 = pd.read_csv('/content/fruits_csv_20201025.csv',header = None)
fruits_df1

CSVファイルの読み込み（列名を指定）

CSVファイルを読み込む時に、列名（”商品名”、”単価”、”産地”）を指定することができます。

fruits_df2 = pd.read_csv('/content/fruits_csv_20201025.csv',names = ['商品名','単価','産地'])
fruits_df2

CSVファイルの読み込み（データ型を指定）_全て

データ方を指定しない場合、商品コードが数値に自動的に変換（001→1、002→2、003→3）されてしまいます。

その場合は、データ型をCSVファイルの列の指定のデータ型（object型）を指定して読み込みます。

fruits_df4 = pd.read_csv('/content/fruits_csv_20201027.csv',dtype = object)
fruits_df4

全てobject型で読み込みできています。

CSVファイルの読み込み（データ型を指定）_列名単位

dtypeを列名単位で指定できます（商品コード→object型、単価→int型）。

fruits_df5 = pd.read_csv('/content/fruits_csv_20201027.csv',dtype = {'商品コード': object, '単価': int})
fruits_df5

単価のみint型で読み込みできています。

CSVファイルの列名を指定した読み込み

fruits_df6 = pd.read_csv('/content/fruits_csv_20201027.csv',usecols = ['商品名','単価','産地'])
fruits_df6

CSVファイルのインデックスを指定した読み込み

インデックス番号の列が自動的に挿入されます。

商品コード（列名）をインデックスに指定して読み込むこともできる

fruits_df7 = pd.read_csv('/content/fruits_csv_20201028.csv',index_col = '商品コード')
fruits_df7

CSVファイルの読み込む行数を指定した読み込み

読み込む行数（nrows=3）を指定できます。

fruits_df8 = pd.read_csv('/content/fruits_csv_20201028.csv',nrows = 3)
fruits_df8

CSVファイルの読み込む行をスキップした読み込み

指定の行をスキップして読み込みできます。

fruits_df9 = pd.read_excel('/content/fruits_excel_20201028.xlsx',skiprows = [1,2,3])
fruits_df9