【pandas】データの入出力

こんにちは，shun（@datasciencemore）です！

今回は，データの入出力についてやっていきます．

データの入力というのは，既存のデータを読み込んでデータフレームにすること

データの出力というのは，データフレームを指定したデータ形式にて書き出すこと

を表しています．

データ分析の基本的な流れは

①　データを入力してデータフレームにする．

②　①で得たデータフレームを加工する．

③　②で得たデータフレームを出力する．

となります．

イメージはこの図のとおりです．

１．csv入出力

データ分析をする際は，基本，元となるデータを読み込んでそれをデータフレームにする必要があります．

元となるデータ形式はjson, xlsx, csvと様々ですが，ここでは使用頻度の高いcsvファイルの読み込み方を説明します．

csvができれば他のデータ形式でも基本同じやり方なのでご安心ください．

以下の図がcsvの入出力のイメージとなります．

csvを入力，すなわち読み込むには，read_csvという関数を使用します．

そしてその読み込んだcsvはデータフレームとなります．

iris.csvというcsvファイルがカレントディレクトリにあることを前提としています．
iris.csvというcsvファイルをこちらから用意するのは難しいので，各自，適当なcsvを用意して上記のコードでcsvを読み込めるか確認いただければと思います．
csvを用意するのが難しい場合，下記のコードで直接，データをロードすることができます．

我々は基本，そのデータフレームに何かしらの加工をします．

この例では新しい列を加えてみました．

そして，その加工したデータフレームを出力するには，to_csvという関数を使用します．

to_csvには，オプションとしてindex=Falseを使用したほうがいいと思います．

このようにすると出力時にインデックスが出力されません．

インデックスは邪魔になることが多いので，このように設定することをオススメします．

２．データフレーム作成

さて，先程はcsvの入出力の方法を学習しました．

基本的にデータの入力は，既存のデータを読み込めばいいのですが，時々，小さなデータについては直接手動で作成することがあります．

そのような場合，どのようにするかというと，DataFrameという関数を使用します．

DataFrame関数の中に作成したいデータフレームを辞書で記述してあげればOKです．

ちなみに説明を簡単にするためにリストと記載しましたが，リストではなく，ベクトルなどの他の形式でもOKです．

ただ，一番使用するのがリストなので，まずはリストだと思っていただければ支障はないです．

まとめ

今回は，データの入出力として以下を学習しました．

1. csv入出力
2. データフレーム作成

どちらも重要ですが，特に１．csv入出力は実務で頻繁に利用します．

それでは，お疲れさまでした！

次回