【Python】Pandasのメソッドの紹介～入出力系～

Pythonの言語は、今ではEXCELでも利用できるようになっています。

EXCELでのPython利用は、基本的にはデータ分析の分野で利用することになるでしょう。

Pythonには、データ分析に役立つ「Pandas」というライブラリがあります。

これまでにも概要をまとめた記事（リンク）がありますが、「データフレーム」という形で「データ」を扱えるのが特徴です。

今回は「Pandas」の中でも、入出力系のメソッドについて、まとめようと思います。

目次
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データ（CSV、EXCELファイル）の読み込みと書き出し

Pandasでのデータの「読み込み」と「書き出し」では、以下のようなものが対象となります。

  • テキスト形式のデータファイル
  • バイナリ形式のデータファイル
  • データベースのデータ
  • HTMLテーブルのデータ

これらのデータをpandasで扱う場合は、「データを読み込む」⇒「『データフレーム』として保持・加工」⇒「ファイルとして書き出し」という流れが行えます

例えば、EXCELやCSVのファイルにまとめられているデータの「読み込み」と「書き出し」を行うメソッドには、以下があります。

メソッド概要
read_csv() CSVファイルからデータを読み込みます。
to_csv() 任意のデータフレームをCSVファイルとして書き出します。
read_excel() EXCELファイルからデータを読み込みます。
to_excel() 任意のデータフレームをEXCELファイルとして書き出します。
他にも、「read_json()」「to_json()」「read_sql()」「to_sql()」「read_html()」「to_html()」などもあります。（参考リンク（英文））
このファイルの入出力には、多くのオプションがあります。（参考リンク（英文））

次のサンプルコードは、以下の内容が記載されているCSVファイル（sample.csv）を読み込み、その内容を出力すると共に、別のファイル（output.xlsx）で書き出しています。

コードサンプル：

import pandas as pd

#CSVファイルからデータの読み込み
data = pd.read_csv(‘d:/sample.csv’)

#読み込んだデータの出力
print(data)

#読み込んだデータをXLSXファイルに書き出し
data.to_csv(‘d:/output.xlsx’)

実行結果：

データの一部を表示

以下のメソッドは、データフレームとして持っているデータ群の一部を抜き出して表示することができます。

メソッド説明
head()データフレームの最初の数行を返します。
tail()データフレームの最後の数行を返します。

いずれも、デフォルトでは「5行分」を返しますが、引数を使うことで行数を指定することができます。

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コードサンプル：

import pandas as pd

# データフレームを定義
data = {

‘A’: [1, 2, 3, 4, 5, 6],
‘B’: [10, 20, 30, 40, 50, 60]

}

df = pd.DataFrame(data)

# デフォルトの最初の5行を出力
print(df.head())

# 最初の3行を出力
print(df.head(3))

# デフォルトの最後の5行を出力
print(df.tail())

# 最後の3行を出力
print(df.tail(3))

実行結果（出力：デフォルトの最初の5行）：

　 A　B
0   1   10
1   2   20
2   3   30
3   4   40
4   5   50

実行結果（出力：最初の3行）：

　 A　B
0   1   10
1   2   20
2   3   30

実行結果（出力：デフォルトの最後の5行）：

　 A　B
1   2   20
2   3   30
3   4   40
4   5   50
5   6   60

実行結果（出力：最後の3行）：

　 A　B
3   4   40
4   5   50
5   6   60

データの情報を表示

以下のメソッドは、データフレームの情報を表示します。

info()

具体的な表示内容は、以下になります。

  • 列の「数」
  • 各列の「名前」
  • 各列の「非null値の数」
  • 各列の「データ型」
  • データフレームを構成する「データ型毎の数」
  • メモリ消費量

コードサンプル：

import pandas as pd

# データフレームを定義
data = {

‘A’: [1, 2, 3],
‘B’: [‘x’, ‘y’, ‘z’],
‘C’: [4.5, 5.6, 6.7],
‘D’: [4, 5, 6]

}

df = pd.DataFrame(data)

# データフレームの情報を表示
df.info()

実行結果：

<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 4 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
— —— ————– —–
0 A 3 non-null int64
1 B 3 non-null object
2 C 3 non-null float64
3 D 3 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(2), object(1)
memory usage: 228.0+ bytes

まとめ

今回は、Pythonで扱えるライブラリの「Pandas」の入出力系のメソッドについてまとめてみました。

他にも多くのメソッドが存在するため、複数の記事に渡って解説しています。

他の記事も、ぜひ参考にしてみて下さい。

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