¶ CSVファイルの読み込み
ここでは,(カンマ区切り)のCSVファイルを読み込むことを前提とする。以下サンプルファイル。
SampleData.csv
¶ CSVファイルの読み込みを確認
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'c:\Users\[ユーザー名]\Downloads\SampleData.csv') #rがないとエラーになる
print(df)
print(df.columns)
このままだと一行目が列名としてインポートされる。
runfile('C:/Users/[ユーザー名]/CSV_read_result.py', wdir='C:/Users/[ユーザー名]')
0 0.1 1
0 10 0.173648 0.984808
1 20 0.342020 0.939693
2 30 0.500000 0.866025
3 40 0.642788 0.766044
4 50 0.766044 0.642788
.. ... ... ...
67 320 -0.642788 0.766044
68 330 -0.500000 0.866025
69 340 -0.342020 0.939693
70 350 -0.173648 0.984808
71 0 0.000000 1.000000
[72 rows x 3 columns]
Index(['0', '0.1', '1'], dtype='object')
¶ 列名がない場合のCSVファイルの読み込み
列名がない場合は"header=None"オプションを加える。
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'c:\Users\[ユーザー名]\Downloads\SampleData.csv', header=None)
print(df)
print(df.columns)
今度は1行目もデータとして認識された。
runfile('C:/Users/[ユーザー名]/CSV_read_result.py', wdir='C:/Users/[ユーザー名]')
0 1 2
0 0 0.000000 1.000000
1 10 0.173648 0.984808
2 20 0.342020 0.939693
3 30 0.500000 0.866025
4 40 0.642788 0.766044
.. ... ... ...
68 320 -0.642788 0.766044
69 330 -0.500000 0.866025
70 340 -0.342020 0.939693
71 350 -0.173648 0.984808
72 0 0.000000 1.000000
[73 rows x 3 columns]
Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')
¶ CSVファイルの読み込み時に列名を割り当てる
列名を読み込み時に指定することもできる
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'c:\Users\[ユーザー名]\Downloads\SampleData.csv', names=('A', 'B', 'C')) #列名を配列で指定
print(df)
print(df.columns)
列名がついた。
runfile('C:/Users/[ユーザー名]/CSV_read_result.py', wdir='C:/Users/[ユーザー名]')
A B C
0 0 0.000000 1.000000
1 10 0.173648 0.984808
2 20 0.342020 0.939693
3 30 0.500000 0.866025
4 40 0.642788 0.766044
.. ... ... ...
68 320 -0.642788 0.766044
69 330 -0.500000 0.866025
70 340 -0.342020 0.939693
71 350 -0.173648 0.984808
72 0 0.000000 1.000000
[73 rows x 3 columns]
Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')
¶ CSVファイルのグラフ化
#ライブラリインポート
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
import pandas as pd
#データ生成
#x = np.arange(256)
#y = np.random.randint(-100,100, size = 256)
df = pd.read_csv(r'C:\Users\[ユーザー名]\Downloads\SampleData.csv', names=('A', 'B', 'C')) #列名を配列で指定
#グラフ描画
df.plot(subplots=True)
mp.show() #グラフ表示
¶ 実行結果
