Python の pandas ライブラリを使用して CSV データを読み取り、操作する方法

pandas を使用して CSV ファイルを読み取り、データ処理を実行する方法

pandas は、さまざまなデータの読み取り、操作、分析機能を提供する強力なデータ処理および分析ツールです。さまざまなフォーマット。今回はpandasを使ってCSVファイルを読み込み、データ加工を行う方法を紹介します。

まず、pandas ライブラリがインストールされていることを確認してください。まだインストールされていない場合は、ターミナルで次のコマンドを実行してインストールできます:

pip install pandas

次に、次のサンプル CSV ファイルを使用して説明します:

name,age,city
John,30,New York
Alice,25,Los Angeles
Bob,35,Chicago

さあ、始めましょうファイルを読み取り、データを処理するコードを作成します。

まず、パンダ ライブラリをインポートします:

import pandas as pd

次に、read_csv() 関数を使用して CSV ファイルを読み取ります:

df = pd.read_csv('data.csv')

これにより、次のファイルが作成されます。 CSV ファイルの内容を保存するための df pandas DataFrame オブジェクトというファイル。

読み取ったデータを表示したい場合は、head() 関数を使用してデータの最初の数行を表示できます。

print(df.head())

次に紹介します。一般的に使用されるいくつかのデータ処理操作。

1. 列の選択:
   特定の列を選択するには、列名をインデックスとして使用できます:

name_column = df['name']
age_column = df['age']

2. 行の選択:
   To特定の行を選択する 行の場合、loc または iloc 関数を使用してデータをフィルタリングできます:
条件を使用できます。特定の条件を満たすデータをフィルタリングします。 データ:

row_0 = df.loc[0]  # 使用索引选择第一行数据
row_1 = df.iloc[1]  # 使用位置选择第二行数据

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3. 
   列の追加:

関数を使用して、新しい列を追加できます:
4. 
   

   filtered_data = df[df['age'] > 30]  # 筛选年龄大于30的数据

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   列の削除:
列を削除するには、

関数:
5. 
   

   df.insert(3, 'country', ['USA', 'USA', 'USA'])  # 添加一个名为'country'的列，所有行的值都是'USA'

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   データの変更:
データを変更するには、インデックスまたは条件付き選択と再割り当てを使用できます。

df = df.drop('city', axis=1)  # 删除名为'city'的列

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6. これらは、pandas が提供する多くのデータ処理操作の一部にすぎません。特定のニーズに応じて、データの並べ替え、データの結合、統計の計算などの他の操作を実行することもできます。
   
最後に、データを新しい CSV ファイルに保存するには、

関数を使用します。

df.loc[0, 'age'] = 31  # 修改第一行'age'列的值为31
df['age'] = df['age'] + 1  # 将'age'列的所有值加1

これは、パンダを使用して CSV ファイルを読み取り、データ処理を実行する 基本的なメソッドといくつかの一般的な操作。これらの操作により、さまざまな形式のデータを簡単に処理および分析できます。 この記事があなたのお役に立てば幸いです。また、データ処理と分析の旅が成功することを願っています。

以上がPython の pandas ライブラリを使用して CSV データを読み取り、操作する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。