セクション 2. 章 1
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CSVファイル
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pandasはデータ分析および操作のための主要なライブラリであり、その重要な機能の一つがCSVファイルを含む様々なファイル形式の読み書き機能です。
**CSV（カンマ区切り値）**ファイルは、表形式データを保存するためのプレーンテキストファイルであり、各行がレコードを表し、列はカンマで区切られています。
CSVファイルには以下のようなデータが含まれます：
- 数値：整数または小数値（例：
42、3.14） - テキスト：文字列またはカテゴリカルデータ（例：
John、Active） - 日付/時刻：タイムスタンプ（例：
2023-12-30） - ブール値：論理値（
True、False）
各行は同じ数の列を持つ必要があり、最初の行には列ヘッダーが含まれることが一般的です。
read_csv()やto_csv()のような関数は、CSVデータを扱う際に便利です。
read_csv()の基本構文と主なパラメータは以下の通りです：
ここでは、**index_col**パラメータを追加し、明確に説明しています：
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header=0, names=None, usecols=None, index_col=None, ...)
filepath_or_buffer：CSVファイルへのパス（文字列またはURL）sep：区切り文字（デフォルトはカンマ,）header：列ヘッダーとして使用する行番号（デフォルトは最初の行）names：使用する列名のリストusecols：読み込む列のサブセットindex_col：DataFrameのインデックスとして設定する列（または列のリスト）
12345# Loading the CSV into a `DataFrame` import pandas as pd salary_data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/Salary+Dataset.csv') print(salary_data)
注意
データセットのリンクは必ず引用符で囲むこと。
to_csv() の基本構文と主なパラメータは以下の通り：
pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', ..., columns=None, header=True, index=True, ...)
path_or_buf：CSVを書き込むファイルパスまたはオブジェクトsep：値を区切るデリミタ（デフォルトはカンマ,）columns：書き込むカラムのサブセット（デフォルトは全カラム）header：カラム名をヘッダーとして含めるか（デフォルトはTrue）index：行インデックスをファイルに書き込むか（デフォルトはTrue）
1234567import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) countries.to_csv('countries.csv') print('Done')
タスク
スワイプしてコーディングを開始
文字列として保存された CSV ファイルのURLが file_url 変数に与えられています。
- 指定されたURLからCSVファイルを読み込み、
DataFrameという名前のwine_dataに格納してください。
解答
実践的な練習のためにデスクトップに切り替える下記のオプションのいずれかを利用して、現在の場所から続行するすべて明確でしたか？
フィードバックありがとうございます！
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