Pythonデータ分析入門編4:pandasによるデータの読み込み3

{
 "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",
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   "version": "3.9.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
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 "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",
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   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.4"
  }
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 "nbformat_minor": 5
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演習1
演習2

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「冒頭数行のみを読み込む」

/home/ubuntu/csvにはstudents.csvというファイルが用意されています。このファイルの"rokumura"の行まで（"rokumura"の行を含む）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

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演習課題「10行ごとに和を求める」

/home/ubuntu/csvにはlong.csvというファイルが用意されています。このファイルを10行ごとにDataFrameとして読み込み、それぞれの部分の "num" 列に関する総和を順に出力してください。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：sをSeriesとしたとき、s.sum()はsの値の総和を返します。

期待する出力値

5500
15500
25500
35500
45500
55500
65500
75500
85500
95500

Tips

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＃04:pandasによるデータの読み込み3

このチャプターでは、pandasを使って外部から長いデータを読み込む際に便利な方法を学習します。

ファイルの冒頭数行のみを読み込む

import pandas as pd


df = pd.read_csv("csv/long.csv", nrows=5)

ファイルを数行ごとに区切って読み込みながら各部分における平均を求める

chunks = pd.read_csv("csv/long.csv", chunksize=10)
for chunk in chunks:
    print(chunk["num"].mean())

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