【Python】pandasを使ってCSVファイルを読み込む方法

PythonでCSVファイルを扱う際に便利なpandasライブラリ。

この記事では、pandasライブラリの特徴やインストール方法から、CSVファイルの読み込みやデータのフィルタリング、整形、書き出し方法まで詳しく説明します。

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pandasライブラリとは

pandasは、Pythonプログラミング言語で使用されるオープンソースのデータ分析ライブラリです。

データの前処理や分析を効率的に行うための機能が豊富に用意されており、データサイエンスや機械学習の分野で広く利用されています。

pandasの特徴

pandasの主な特徴は以下の通りです。

データ操作のための高速で効率的なデータ構造

pandasは、Series(1次元データ)とDataFrame(2次元データ)という2つのデータ構造を提供しており、これらを使ってデータの操作や加工が容易に行えます。

データの読み込み・書き込みが簡単

pandasは、CSV、Excel、SQLデータベース、HDF5など、様々なデータ形式の読み込み・書き込みをサポートしています。

欠損データの取り扱い

pandasでは、欠損データ(NaNやnullなど)を簡単に検出、削除、補完することができ、エラーのあるCSVファイルでも読み込むことが可能です。

データの結合・マージ・リシェイプ

pandasでは、データの結合やマージ、ピボットテーブルの作成など、データの形状を変更する操作が容易に行えます。

集計・統計処理

pandasは、データの集計や統計処理を行うための機能が豊富に用意されており、データ分析に必要な処理を効率的に行うことができます。

pandasのインストール方法

pandasをインストールするには、Pythonのパッケージ管理ツールであるpipを使用します。

以下のコマンドを実行して、pandasをインストールしてください。


pip install pandas

AnacondaというPythonディストリビューションを使用している場合は、以下のコマンドでpandasをインストールできます。


conda install pandas

インストールが完了したら、Pythonプログラム内で以下のようにインポートして、pandasを使用できるようになります。


import pandas as pd
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