Pythonデータ分析入門編4:pandasによるデータの読み込み2

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "531a1da9",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "531a1da9",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "531a1da9",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
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   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "531a1da9",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "531a1da9",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "531a1da9",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}

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演習課題「特定行をスキップ」

/home/ubuntu/csvにはstudents.csvというファイルが用意されています。"name"列が"dummy"となっている行をスキップしながら、このファイルをDataFrameとして読み込み、結果を表示してください。採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。

期待する出力値

	name	language	age
0	kirishima	ruby	15
1	rokumura	python	16
2	midorikawa	c	16

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演習課題「特定の文字以降をコメント扱い」

/home/ubuntu/csvにはstudents.csvというファイルが用意されています。このファイルの各行における"/"以降の部分をコメント扱いしながら、このファイルをDataFrameとして読み込み、結果を表示してください。採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。

期待する出力値

	name	language	age
0	kirishima	ruby	15
1	rokumura	python	16
2	midorikawa	c	16

問題ログインすると模範解答や入力を見ることができます

演習課題「文字列をすべて大文字化して読み込む」

/home/ubuntu/csvにはstudents.csvというファイルが用意されています。"language"列の値がすべて大文字になるように、このファイルをDataFrameとして読み込み、結果を表示してください。採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。

ヒント：文字列sに対して、s.upper()はsにおける（大文字小文字の区別のある）文字を全て大文字にしたものを返します。

期待する出力値

	name	language	age
0	kirishima	RUBY	15
1	rokumura	PYTHON	16
2	midorikawa	C	16

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＃03:pandasによるデータの読み込み2

このチャプターでは、pandasを使って外部からデータを読み込む方法をさらに学習します。

特定行をスキップ

skiprows引数に行番号（0始まり）のリストを渡すとそれらの番号の行をスキップして読み込む。

import pandas as pd


students5 = pd.read_csv("csv/sample5.csv", skiprows=[2, 5])
students5

特定の文字以降をコメント扱いする

1行のうち、comment引数で指定された文字以降はコメント扱いされ、読み込みの際に無視される。

import pandas as pd


students6 = pd.read_csv("csv/sample6.csv", comment="#")
students6

列に関数を適用しながら読み込む

converters引数に、関数を適用したい列名をキー、その列に適用したい関数を値とする辞書を渡す。

import pandas as pd


students7 = pd.read_csv("csv/sample.csv", converters={"name":  lambda s: s.capitalize()})
students7

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