pandasを用いたcsvファイルの操作方法

ヘッダー付きでデータをcsvファイルに保存

Pythonのリストからpandasデータフレームを作成し、そのデータをヘッダー付きのcsvファイルに保存するプログラムを書く。

データの内容

名前と年齢と在住している都市のデータを扱う。

Name：人の名前（文字列）
Age：年齢（整数）
City：都市（文字列）

データは次の通りです：

Alice, 30, New York
Bob, 25, Los Angeles
Charlie, 35, Chicago

ファイル名

people_with_header.csv

条件

ヘッダーを含めるように保存すること。（ヘッダーとは、csvファイルやデータフレームの最初の行に含まれる列名（タイトル）のこと。今回で言えば、Name, Age, City である。）

import pandas as pd

data = {'Name':["Alice", "Bob", "Charlie"],
        "Age":[30, 25, 35],
        "City":["New York", "Los Angels", "Chicago"]}
        
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("people_with_header.csv")

結果

ヘッダーなしでデータを読み込む

people_with_header.csvファイルをヘッダーなしで読み込む。ヘッダーを無視して読み込むには、header=Noneを使用する。

# CSVファイルをヘッダーなしで読み込む
data_read = pd.read_csv("people_with_header.csv", header=None)
print(data_read)

     0        1    2           3
0  NaN     Name  Age        City
1  0.0    Alice   30    New York
2  1.0      Bob   25  Los Angels
3  2.0  Charlie   35     Chicago

ポイント

csvファイルの最初の行（Name, Age, City）がデータの一部として読み込まれる。
最初の列は、元々のインデックス列である。to_csv()のデフォルト設定でインデックスも保存されたため、この列が含まれている。

インデックス列を含めたくない場合

to_csv()でindex=Falseとしてcsvファイルに保存することで、余計なインデックス列が含まれなくなる。

# CSVファイルに保存（インデックスを含めない）
df.to_csv("people_with_header_no_index.csv", index=False)

# 再びヘッダーなしで読み込む
data_read_no_index = pd.read_csv("people_with_header_no_index.csv", header=None)
print(data_read_no_index)

結果

       0   1            2
0   Name Age        City
1  Alice  30    New York
2    Bob  25  Los Angeles
3 Charlie  35     Chicago

まとめ

header=Noneを指定することで、csvファイルの最初の列をヘッダーとして扱わず、全ての行をデータとして読み込む。
to_csv()のindexパラメータを適切に設定することで、インデックス（行番号）を保存するかどうかを制御できる。
index=Falseとすることで、csvファイルにインデックスを含めずに、余分な行が生成されないようにできる。