[python]CSVをPandasに読み込み(DataFrame 抽出 範囲指定 配列)

Pandasを使用したCSVファイルの読み込み方法

Pandasは、Pythonでデータ分析を行うためのライブラリであり、CSVファイルの読み込みにも使用することができます。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
print(df)

このコードでは、’example.csv’というファイルを読み込み、DataFrameオブジェクトであるdfに格納しています。

read_csv()関数は、CSVファイルを読み込み、DataFrameオブジェクトに変換するための関数です。

Pandasでのデータフレームへの変換方法

CSVファイルを読み込んだ後、PandasではDataFrameオブジェクトに変換することで、データの加工や分析を行うことができます。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
print(df)

上記のコードで作成したdfは、DataFrameオブジェクトです。

Pandasを利用したデータの抽出方法

Pandasでは、DataFrameオブジェクトを用いて、データの抽出や加工を行うことができます。

例えば、以下のコードでは、dfから’Name’列のデータを抽出しています。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
names = df['Name']
print(names)

また、以下のコードでは、’Name’列と’Score’列のデータを抽出しています。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
names_scores = df[['Name', 'Score']]
print(names_scores)

Pandasで範囲指定によるデータ取得方法

Pandasでは、DataFrameオブジェクトを用いて、範囲指定によるデータの抽出を行うことができます。

例えば、以下のコードでは、dfの1行目から3行目までのデータを抽出しています。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
df_range = df[1:4]
print(df_range)

このコードでは、1:4という範囲指定を行っているため、1行目から3行目までのデータを抽出しています。

Pandasによる配列への変換方法

Pandasでは、DataFrameオブジェクトを用いて、配列に変換することができます。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
array = df.values
print(array)

このコードでは、dfを配列に変換して、arrayに格納しています。

PandasでのCSVファイルへの書き込み方法

Pandasでは、DataFrameオブジェクトを用いて、CSVファイルに書き込むことができます。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
df.to_csv('output.csv', index=False)

このコードでは、dfのデータを’output.csv’というファイルに書き込んでいます。

まとめ

Pandasを使用することで、CSVファイルの読み込み、データの抽出や加工、配列への変換、CSVファイルへの書き込みなどを簡単に行うことができます。