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[C++] CSVの読み書きに便利なライブラリ(Fast C++ CSV Parser)

Fast C++ CSV Parserは、C++でCSVファイルを効率的に読み取るためのヘッダーオンリーライブラリです。

軽量かつ高速で、簡単に使用可能です。

csv.hをインクルードし、カラム名やデータ型を指定するだけで、CSVデータを行ごとに読み取ることができます。

欠損値の処理や特定のカラム・行の抽出、条件付きフィルタリング、データのベクトル化など柔軟な操作が可能です。

C++11以降に対応しており、WindowsやLinux環境で動作します。

CSV操作を簡素化したい場合に最適な選択肢です。

目次から探す

Fast C++ CSV Parserとは
Fast C++ CSV Parserの基本的な使い方
応用的な使い方
高度な機能とカスタマイズ
実践例
まとめ

Fast C++ CSV Parserとは

Fast C++ CSV Parserは、C++でCSV(カンマ区切り値)ファイルを効率的に読み書きするためのライブラリです。

このライブラリは、シンプルで使いやすいインターフェースを提供し、特に大規模なデータセットを扱う際に高いパフォーマンスを発揮します。

以下に、Fast C++ CSV Parserの主な特徴を示します。

特徴	説明
高速なパフォーマンス	大量のデータを迅速に処理できるように最適化されています。
シンプルなインターフェース	簡単に使えるAPIを提供し、初心者でも扱いやすい設計になっています。
ヘッダーの自動処理	CSVファイルのヘッダーを自動的に認識し、カラム名を簡単に指定できます。
欠損データの処理	欠損データを適切に処理する機能があり、データの整合性を保ちます。
C++11以降のサポート	C++11以降の機能を活用しており、モダンなC++プログラミングスタイルに適しています。

このライブラリは、特にデータ解析や機械学習の前処理など、CSVファイルを頻繁に扱うアプリケーションにおいて非常に便利です。

Fast C++ CSV Parserを使用することで、開発者はデータの読み込みや書き込みにかかる時間を大幅に短縮でき、より効率的なプログラミングが可能になります。

GitHub – ben-strasser/fast-cpp-csv-parser: fast-cpp-csv-parser

fast-cpp-csv-parser. Contribute to ben-strasser/fast-cpp-csv-parser development by creating an account on GitHub.

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Fast C++ CSV Parserの基本的な使い方

Fast C++ CSV Parserを使用するためには、まずライブラリをプロジェクトにインクルードする必要があります。

以下に、基本的な使い方を示すサンプルコードを紹介します。

この例では、CSVファイルからデータを読み込み、各行の情報を表示します。

name, height, weight, label
hayabusa, 1.7, 63, 1
kururu, 0.2, 0.19, 1
Pocha, , 1.1, 2
Uururu, 0.3, 0.9, 2

#include <iostream>
#include "csv.h"  // Fast C++ CSV Parserのヘッダーファイルをインクルード
// カラム数を定義
constexpr int COLUMNS = 4;
/* ======== test.csv =========
	name, height, weight, label
	hayabusa, 1.7, 63, 1
	kururu, 0.2, 0.19, 1
	Pocha, , 1.1, 2
	Uururu, 0.3, 0.9, 2
   =========================== */
int main() {
    std::string name;  // 名前を格納する変数
    double height;     // 身長を格納する変数
    double weight;     // 体重を格納する変数
    int label;         // ラベルを格納する変数
    // CSVリーダーを作成し、ファイルを指定
    io::CSVReader<COLUMNS> in("test.csv");
    // ヘッダーを読み込む
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height", "weight", "label");
    // 各行を読み込み、データを表示
    while (in.read_row(name, height, weight, label)) {
        std::cout << "Name: " << name << std::endl;
        std::cout << "Height: " << height << " [m]" << std::endl;
        std::cout << "Weight: " << weight << " [kg]" << std::endl;
        std::cout << "Label: " << label << std::endl;
        std::cout << std::endl;  // 行間を空ける
    }
}

このコードの流れを解説します。

ヘッダーファイルのインクルード: #include "csv.h"でFast C++ CSV Parserのヘッダーファイルをインクルードします。
変数の定義: CSVファイルから読み込むデータの型に応じた変数を定義します。
CSVリーダーの作成: io::CSVReader<COLUMNS> in("test.csv");でCSVリーダーを作成し、読み込むCSVファイルを指定します。
ヘッダーの読み込み: in.read_header(...)でCSVファイルのヘッダーを読み込み、カラム名を指定します。
データの読み込みと表示: while (in.read_row(...))で各行を読み込み、変数に格納した後、コンソールに出力します。

この基本的な使い方を理解することで、Fast C++ CSV Parserを使ったデータの読み込みがスムーズに行えるようになります。

次のステップでは、より応用的な使い方について説明します。

応用的な使い方

Fast C++ CSV Parserは、基本的なデータの読み込みだけでなく、さまざまな応用的な使い方が可能です。

ここでは、特定のカラムの抽出、行数の取得、条件付きでのデータ抽出など、いくつかの応用例を紹介します。

カラムを指定して抽出

特定のカラムの情報のみを抽出することができます。

以下のコードでは、nameとheightのカラムだけを読み込んで表示します。

#include <iostream>
#include "csv.h"

int main() {
    std::string name;
    double height;
    // 2つのカラムを指定してCSVリーダーを作成
    io::CSVReader<2> in("test.csv");
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height");
    // 各行を読み込み、指定したカラムのデータを表示
    while (in.read_row(name, height)) {
        std::cout << "Name: " << name << std::endl;
        std::cout << "Height: " << height << " [m]" << std::endl;
        std::cout << std::endl;  // 行間を空ける
    }
}

行数を取得する

CSVファイルの行数を取得することも可能です。

以下のコードでは、各行のデータを表示しつつ、行数も表示します。

#include <iostream>
#include "csv.h"
constexpr int COLUMNS = 3;

int main() {
    std::string name;
    double height;
    double weight;
    io::CSVReader in("test.csv");
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height", "weight");
    // 各行を読み込み、行数を表示
    while (in.read_row(name, height, weight)) {
        std::cout << "No." << in.get_file_line() - 1 << std::endl;  // 行数を表示
        std::cout << "Name: " << name << std::endl;
        std::cout << "Height: " << height << " [m]" << std::endl;
        std::cout << "Weight: " << weight << " [kg]" << std::endl;
        std::cout << std::endl;  // 行間を空ける
    }
}

条件付きで情報抽出

特定の条件に基づいてデータを抽出することもできます。

以下のコードでは、labelが2の動物のみを抽出して表示します。

#include <iostream>
#include "csv.h"
constexpr int COLUMNS = 4;

int main() {
    std::string name;
    double height;
    double weight;
    int label;
    io::CSVReader in("test.csv");
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height", "weight", "label");
    // 各行を読み込み、条件に合致するデータを表示
    while (in.read_row(name, height, weight, label)) {
        if (label == 2) {  // ラベルが2の行のみ表示
            std::cout << "Name: " << name << std::endl;
            std::cout << "Height: " << height << " [m]" << std::endl;
            std::cout << "Weight: " << weight << " [kg]" << std::endl;
            std::cout << "Label: " << label << std::endl;
            std::cout << std::endl;  // 行間を空ける
        }
    }
}

ベクトルに代入

抽出した情報をstd::vectorに格納することで、後処理を行いやすくすることもできます。

以下のコードでは、nameとweightをベクトルに格納し、後で表示します。

#include <iostream>
#include <vector>
#include "csv.h"
constexpr int COLUMNS = 4;

int main() {
    std::string name;
    double height;
    double weight;
    int label;
    std::vector<std::string> vec_name;  // 名前を格納するベクトル
    std::vector<double> vec_weight;      // 体重を格納するベクトル
    io::CSVReader in("test.csv");
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height", "weight", "label");
    // 各行を読み込み、ベクトルに格納
    while (in.read_row(name, height, weight, label)) {
        vec_name.push_back(name);
        vec_weight.push_back(weight);
    }
    // ベクトルの内容を表示
    std::cout << "====== vec_name ======" << std::endl;
    for (const auto& names : vec_name) {
        std::cout << names << std::endl;
    }
    std::cout << "===== vec_weight =====" << std::endl;
    for (const auto& weights : vec_weight) {
        std::cout << weights << std::endl;
    }
}

これらの応用的な使い方を理解することで、Fast C++ CSV Parserをより効果的に活用できるようになります。

次のセクションでは、高度な機能やカスタマイズについて説明します。

高度な機能とカスタマイズ

Fast C++ CSV Parserは、基本的なCSVの読み書き機能に加えて、高度な機能やカスタマイズオプションも提供しています。

これにより、特定のニーズに応じた柔軟なデータ処理が可能になります。

以下に、いくつかの高度な機能とカスタマイズ方法を紹介します。

1. カスタムデリミタの使用

デフォルトでは、CSVファイルのデリミタはカンマ,ですが、他の文字(例えばタブやセミコロン)をデリミタとして使用することもできます。

以下のコードでは、タブをデリミタとして指定しています。

#include <iostream>
#include "csv.h"
int main() {
    std::string name;
    double height;
    // タブをデリミタとして指定
    io::CSVReader<2, io::trim_chars<' '>, io::no_quote_escape<'\t'>> in("test.tsv");
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height");
    while (in.read_row(name, height)) {
        std::cout << "Name: " << name << std::endl;
        std::cout << "Height: " << height << " [m]" << std::endl;
        std::cout << std::endl;  // 行間を空ける
    }
}

2. 欠損データの処理

CSVファイルには欠損データが含まれることがあります。

Fast C++ CSV Parserでは、欠損データを自動的に処理する機能があります。

以下のコードでは、欠損データを0で補間しています。

#include <iostream>
#include "csv.h"
int main() {
    std::string name;
    double height;
    double weight;
    io::CSVReader in("test.csv");
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height", "weight");
    while (in.read_row(name, height, weight)) {
        // 欠損データがある場合は0で補間
        if (height == 0) {
            height = 0;  // ここで適切な処理を行うことができます
        }
        std::cout << "Name: " << name << std::endl;
        std::cout << "Height: " << height << " [m]" << std::endl;
        std::cout << "Weight: " << weight << " [kg]" << std::endl;
        std::cout << std::endl;  // 行間を空ける
    }
}

3. ヘッダーのカスタマイズ

CSVファイルのヘッダーをカスタマイズすることも可能です。

特定のカラム名を変更したり、無視したりすることができます。

以下のコードでは、ヘッダーの一部を無視しています。

#include <iostream>
#include "csv.h"
int main() {
    std::string name;
    double height;
    double weight;
    io::CSVReader in("test.csv");
    // "label"カラムを無視
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height", "weight", "label");
    while (in.read_row(name, height, weight)) {
        std::cout << "Name: " << name << std::endl;
        std::cout << "Height: " << height << " [m]" << std::endl;
        std::cout << "Weight: " << weight << " [kg]" << std::endl;
        std::cout << std::endl;  // 行間を空ける
    }
}

4. ストリームからの読み込み

Fast C++ CSV Parserは、ファイルだけでなく、ストリームからもデータを読み込むことができます。

これにより、ネットワーク経由で受信したデータや、他のソースからのデータを直接処理することが可能です。

以下のコードでは、std::istringstreamを使用して文字列からデータを読み込んでいます。

#include <iostream>
#include <sstream>
#include "csv.h"
int main() {
    std::string csvData = "name,height,weight\nhayabusa,1.7,63\nkururu,0.2,0.19\n";
    std::istringstream input(csvData);  // 文字列ストリームを作成
    std::string name;
    double height;
    double weight;
    io::CSVReader<3> in(input);  // ストリームからCSVリーダーを作成
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height", "weight");
    while (in.read_row(name, height, weight)) {
        std::cout << "Name: " << name << std::endl;
        std::cout << "Height: " << height << " [m]" << std::endl;
        std::cout << "Weight: " << weight << " [kg]" << std::endl;
        std::cout << std::endl;  // 行間を空ける
    }
}

5. カスタム型のサポート

Fast C++ CSV Parserは、カスタム型のデータを扱うための機能も提供しています。

特定の型に変換するためのカスタム関数を定義することで、より柔軟なデータ処理が可能になります。

これらの高度な機能を活用することで、Fast C++ CSV Parserを使ったデータ処理がさらに強力になります。

次のセクションでは、実践的な例を通じて、これらの機能をどのように活用できるかを見ていきます。

実践例

ここでは、Fast C++ CSV Parserを使用した実践的な例をいくつか紹介します。

これらの例では、実際のデータを扱いながら、さまざまな機能を活用してデータを処理する方法を示します。

1. 動物データの読み込みと表示

以下の例では、動物のデータを含むCSVファイルを読み込み、各動物の情報を表示します。

データには名前、身長、体重、ラベルが含まれています。

#include <iostream>
#include "csv.h"
int main() {
    std::string name;
    double height;
    double weight;
    int label;
    io::CSVReader<4> in("animals.csv");  // animals.csvファイルを指定
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height", "weight", "label");
    while (in.read_row(name, height, weight, label)) {
        std::cout << "Name: " << name << std::endl;
        std::cout << "Height: " << height << " [m]" << std::endl;
        std::cout << "Weight: " << weight << " [kg]" << std::endl;
        std::cout << "Label: " << label << std::endl;
        std::cout << std::endl;  // 行間を空ける
    }
}

このコードを実行すると、animals.csvに含まれるすべての動物の情報がコンソールに表示されます。

2. 特定の条件に基づくデータの抽出

次の例では、特定の条件(身長が1.0メートル以上の動物)に基づいてデータを抽出し、表示します。

#include <iostream>
#include "csv.h"
int main() {
    std::string name;
    double height;
    double weight;
    int label;
    io::CSVReader<4> in("animals.csv");
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height", "weight", "label");
    std::cout << "Height >= 1.0m の動物:" << std::endl;
    while (in.read_row(name, height, weight, label)) {
        if (height >= 1.0) {  // 身長が1.0メートル以上の動物を表示
            std::cout << "Name: " << name << ", Height: " << height << " [m], Weight: " << weight << " [kg]" << std::endl;
        }
    }
}

このコードを実行すると、身長が1.0メートル以上の動物の情報のみが表示されます。

3. データの集計

次の例では、動物の体重の平均を計算します。

すべての動物の体重を合計し、動物の数で割ることで平均を求めます。

#include <iostream>
#include "csv.h"
int main() {
    std::string name;
    double height;
    double weight;
    int label;
    double totalWeight = 0.0;  // 体重の合計
    int count = 0;              // 動物の数
    io::CSVReader<4> in("animals.csv");
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height", "weight", "label");
    while (in.read_row(name, height, weight, label)) {
        totalWeight += weight;  // 体重を合計
        count++;                // 動物の数をカウント
    }
    double averageWeight = totalWeight / count;  // 平均体重を計算
    std::cout << "平均体重: " << averageWeight << " [kg]" << std::endl;
}

このコードを実行すると、すべての動物の平均体重が表示されます。

4. データのフィルタリングと保存

最後の例では、特定の条件に基づいてデータをフィルタリングし、新しいCSVファイルに保存します。

ここでは、ラベルが1の動物のみを新しいファイルに書き出します。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include "csv.h"
int main() {
    std::string name;
    double height;
    double weight;
    int label;
    io::CSVReader<4> in("animals.csv");
    in.read_header(io::ignore_extra_column, "name", "height", "weight", "label");
    std::ofstream outFile("filtered_animals.csv");  // 新しいCSVファイルを作成
    outFile << "name,height,weight,label\n";  // ヘッダーを書き込む
    while (in.read_row(name, height, weight, label)) {
        if (label == 1) {  // ラベルが1の動物をフィルタリング
            outFile << name << "," << height << "," << weight << "," << label << "\n";  // 新しいファイルに書き込む
        }
    }
    outFile.close();  // ファイルを閉じる
    std::cout << "フィルタリングされたデータが filtered_animals.csv に保存されました。" << std::endl;
}

このコードを実行すると、ラベルが1の動物のデータがfiltered_animals.csvに保存されます。

これらの実践例を通じて、Fast C++ CSV Parserの使い方や機能を理解し、実際のデータ処理に役立てることができます。