【Python初心者向け】PandasでDataFrameの作成とCSV読み込み方法の解説

今回はPythonのPandasというライブラリでDataFrameを作成する方法とCSVからDataFrameに読み込む方法を解説していきたいと思います。

DataFrame（データフレーム）とは

DataFrameとはPandasのライブラリが提供する、Excelやデータベースといった表形式のデータをプログラム上で操作することができるようなデータ構造のことです。

下の画像のようなものをオブジェクトとして持っていると思ってもらえればいったんOKです。

実際にプログラムで書いてみると意外と直感的に操作することができると思います。

DataFrameの作成

早速DataFrameを作成してみましょう。まずは下記のように書いてDataFrameを作成し中身を確認してみてください。

import pandas as pd
users = pd.DataFrame({
    'name': ['Tanaka', 'Yamada', 'Suzuki', 'Sato'],
    'sex': ['Male', 'Female', 'Female', 'Male'],
    'age': [30, 18, 50, 40]
})
users

Seriesについて

PandasはDataFrameの他にSeriesというものがあり、これは１次元のベクトルのことを表しています。「え、難しそう」と思った方もいるかと思いますが、簡単です。先ほど作成したDataFrameの各列のことがSeriesとなっています。なので、DataFrameはある意味、Seriesの集合体だと思ってもらえればいいかと思います。

DataFrameからSeriesを選択するには下記のようにします。

users['name']

0 Tanaka
1 Yamada
2 Suzuki
3 Sato
Name: name, dtype: object

CSVファイルの読み込み

次はPandasでCSVを読み込む方法について解説していきます。

先ほどのusersテーブルのようなデータを準備しましたので、こちらからダウンロードしておいてください。

PandasでCSVのデータを読み込むにはread_csvという関数を使えば簡単に読み込むことができます。

users = pd.read_csv('users.csv')users.head(5)

CSVの読み込みは結構簡単ですよね。ちなみにExcelからデータを読み込むのも簡単で下記のようにすればできます。

users = pd.read_excel('users.xlsx', sheet_name='users')

第一引数でファイル名を選択し、第二引数で読み込みたいシートを指定することで簡単に読み込めます。

その他のデータ読み込み方法

今回はCSVとExcelファイルの読み込み方法について解説しましたが、他にも様々なファイルの読み込みにPandasは対応しています。

主要な読み込み形式については今後チートシートを作成しますのでお待ちください。

まとめ