概要

Pandasを使用してCSVファイルからデータを読み込み、ランダムに選択された100行のデータから指定の列（サンプルコードでは"company_code"列）の値を抽出し、結果を表示する方法を紹介します。
開くのが重いCSVファイルで「この列にはどんな値が入っているんだろう？」をすぐに調べる際に使えました。

サンプルコード解説

import pandas as pd
import random

# CSVファイルのパス
csv_file_path = '/Users/xxxx/Desktop/hogehoge/sample.csv'
csv_encoding = "cp932"  # エンコーディングを指定

# ランダムな100行のインデックスを生成
all_data = pd.read_csv(csv_file_path, encoding=csv_encoding)
row_indexes = random.sample(range(len(all_data)), 100)

# "company_code"列の値を抽出（NaNを除外）
company_code_column = all_data.loc[row_indexes, "company_code"].dropna()

# 結果を表示
print(company_code_column.values)

はじめに、CSVファイルのパスとエンコーディングを指定します。
"cp932"というエンコーディングは、Windowsで一般的に使用される日本語の文字コードです。異なるエンコーディングが必要な場合は、適切なエンコーディングを指定してください。

次に、pd.read_csv()関数を使用して、指定されたCSVファイルをデータフレームとして読み込んでいます。ランダムで100行としていますが、10行で良い場合は、10と指定してください。

dropna()関数を使用して、NaN（欠損値）を除外する処理をしています。ランダムで100件選んだものが全て空白のものの可能性もあるため、除外しています。空白も許容する場合はこちら消します。
※dropna()関数は、Pandasのデータフレームやシリーズオブジェクトに対して欠損値（NaN）を含む行や列を除外するために使用されます。

最後に、values属性を使用することで、NumPyの配列として値を取得します。

以下、出力例です。

  all_data = pd.read_csv(csv_file_path, encoding=csv_encoding)
[1 5 2 3 2 1 2 5 5 2 2 3 1 3 5 2 3 2 2 1 2 2 2 2 5 1 3 2 3 2 1 5 1 5 5 5 1
 2 5 2 2 2 3 5 5 2 5 2 2 3 1 1 5 5 2 2 1 1 3 1 2 5 3 1 2 1 2 2 2 2 5 3 2 5
 2 1 5 5 3 2 1 1 2 2 5 1 2 2 3 1 1 5 2 2 1 1 1 1 3 5]