#0. はじめに

pandasをつかって、複数のcsvファイルに入っている縦持ちデータを連続で読み込み、横持ちデータへ変換する方法についてまとめる。

処理の概要

Step0. ライブラリの読み込み・データフレーム作成

Step1. データ読み込み
　　・ os.walkでメインディレクトリ内のcsvファイルを取得
　　・ pandas.read_csvで取得したcsvファイルを読み込む
Step2. データ積み上げ
　　・ pandas.concatで読み込んだcsvファイルを積み上げる
　　　 (Step1を行いながらStep2の処理を実施)
Step3. 横持ち変換
　　・ pandas.pivot_tableで縦持ちになってるデータフレームを横持ちへ変換

ディレクトリ

Main_dir/
　├ file1.csv
　├ file2.csv
　└ file3.csv

#Step0 ライブラリの読み込み・データフレーム作成

import pandas as pd
import os

df = pd.DataFrame()

#Step1と2 データ読み込み・データ積み上げ

for foldername, subfolders, filenames in os.walk('/Main_dir'):
    pass
    for subfolder in subfolders:
        pass
        for filename in filenames:
            if filename.endswith('.csv'):
                read_df = pd.read_csv(filename)
                if df.empty:
                    df = read_df
                else:
                    df = pd.concat([df, read_df])

#	##	Data
A	i	1
A	ii	2
A	iii	3
B	i	4
B	ii	5
B	iii	6
C	i	7
C	ii	8
C	iii	9

#Step3.横持ち変換

pivoted_df = pd.pivot_table(df, values ='Data', index = ['##'], columns=['#'])

##	A	B	C
i	1	4	7
ii	2	5	8
iii	3	6	9

参考文献
Wes McKinney 著瀬戸山雅人、小林儀匡、滝口開資訳 (2018) Pythonによるデータ分析入門　第２版、オライリー・ジャパン、オーム社