Pythonデータ加工 ～CSVファイルの読み込み、行列削除、保存～

みなさんこんちには、やっちゃんです。

これからPythonでのデータ解析について勉強を始める方に向けて

Pythonでデータフレームの加工や集計スキルを順々に学べるように、紹介していきます。

CSVファイルを読みこみ、エクセルのような行列加工、

複数のファイルの読み込みと連結、作ったCSVファイルの保存など基礎的なスキルの習得を

目指していきましょう。

本日は以下の三点です。

CSVファイルの読み込み（単一）

①pandasというデータを扱うための標準的なライブラリをインポート

②csvファイルをpd.read_csv()で読み込みます。

この際、読み込みたいcsvファイルとnotebook等のソースコードのファイルは同じディレクトリにしておきましょう。

今回はkaggleの「Dummy Marketing and Sales Data」の

学生のWebマーケティング勉強用に作られたとされるデータセットを用いています。

③最後はdfまたはdf.head()でcsvのファイル内容をしっかり確認。今回のCSVファイルが

4572 rows × 5 columnsのデータセットであることをdfで確認できますが、

df.head()にすると頭の指定行をだけを確認できます。

最初にdfで行列数を確認した後は、長ったらしいので、dfは消すか、df.head()で短く表示しておくのがいいです。

import pandas as pd # データを扱うための標準的なライブラリ
df = pd.read_csv('〇〇.csv')#ファイル名を入力
df.head()#head()をつけて（）に数字をいれることで頭から指定行をとりだせます。何も入れない場合は5行です。

import pandas as pd # データを扱うための標準的なライブラリ

df = pd.read_csv('〇〇.csv')#ファイル名を入力

df.head()#head()をつけて（）に数字をいれることで頭から指定行をとりだせます。何も入れない場合は5行です。

	TV	Radio	Social Media	Influencer	Sales
0	16.0	6.566231	2.907983	Mega	54.732757
1	13.0	9.237765	2.409567	Mega	46.677897
2	41.0	15.886446	2.913410	Mega	150.177829
3	83.0	30.020028	6.922304	Mega	298.246340
4	15.0	8.437408	1.405998	Micro	56.594181

①df.drop([]),axis=1)で列の削除を行います

df = df.drop(["TV","Radio"], axis=1)#axis=1で列方向
df.head()

1 2	df = df.drop(["TV","Radio"], axis=1)#axis=1で列方向 df.head()

②df.drop([]),axis=0)で列の削除を行います。デモで1行目と４行目を削除します。

Pythonでは列、行ともに行列番号が自身が考えている数の‐１の値で表されています。ですので、自信が１行目を消したいと思うときは0、４行目を消したいときは3を指定します。

df = df.drop([0,3], axis=0)
df.head()

1 2	df = df.drop([0,3], axis=0) df.head()

df.to_csv()で保存します。

df.to_csv('〇〇.csv')

1	df.to_csv('〇〇.csv')

保存できたでしょうか？最後は確認してみてくださいね。

本日は以上です。Pythonでデータ解析してみたいけど、そもそもデータフレームの加工の仕方がわからない！なんて人、ここからです。これから一緒に勉強していきましょう！

わからないこと、ほかにもご意見等あれば是非お待ちしております＾＾。