pandasを使ってデータを作成・外部から読み込む方法を紹介します。
目次
事前設定
Pandasを利用できるように事前設定をしましょう。
具体的な手順
①「ライブラリ読み込み」にてPandasライブラリの読み込みを実施する
import pandas as pd #pandasを読み込み「pd」で呼び出し可能になる
目的別設定方法
CSVファイルデータの読み込み(read_csv)
CSVファイルで保持しているデータを読み込むときは下記手順でデータを読み込むことができます。
構文の説明
ファイルパスに入力したcsvファイルをデータを読み込んで変数に代入することができます。
df = pd.read_csv('{{ファイルパス}}')
入力内容
- ファイルパス
-
取り込むCSVファイルのファイルパス
実行例
「../data/input/customer.csv」のデータがdfに読み込まれます。
コマンド
df = pd.read_csv('../data/input/customer.csv')
※「display()」関数を利用することで中身を参照することができるので確認してみましょう。
データの作成(DataFrame)
データを自身で作成することも可能です。
構文の説明
ファイルパスに取り込みしたいcsvファイルのパスを埋め込んで下記を実行すると、指定ファイルのデータを読み込んで変数に代入することができます。
df = pd.DataFrame({
{{カラム名1}}:[ {{値1_1}}, {{値1_2}}, {{値1_3}} ]
, {{カラム名2}}:[ {{値2_1}}, {{値2_2}}, {{値2_3}}
・・・
]})
入力内容
- カラム名
-
作成する各カラムの名前
- 値
-
作成する各データの値
実行例
データを自身で作成して出力してみましょう。
コマンド
df = pd.DataFrame({
'No':['1', '2', '3'],
'Name':['佐藤', '鈴木', '高橋']
})
display(df)
実行結果
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