1.概要

CSVファイルをDataFrameで読み込むときCSVファイルの列名が複数行にまたがっている場合がある。
(ひとつのファイルならばそれだけ直せばすむが、同じ配置でCSVファイルが大量にあるときは面倒。。)

そこで、こういった場合の対応案を考えた。

2.やりたいこと

以下のCSVファイルを読み込んで、列名を整理する。

[sample.csv]

,,,,,c5
,x,x,c3,c4,
index,c1,c2,,,x
A,1,2,3,4,5
B,6,7,8,9,10
C,11,12,13,14,15
D,16,17,18,19,20

					col5
	x	x	col3	col4
index	col1	col2			x
A	1	2	3	4	5
B	6	7	8	9	10
C	11	12	13	14	15

上3行：列名を含む行(ラベル領域)

**col1~col5**は列名が記載されたセル
xは不要な記載のあるセル。
空欄：ブランク

下3行：データを含む行(データ領域)

↓↓
やりたいこと：これを以下の形になおしたい。
↓↓

index	col1	col2	col3	col4	col5
A	1	2	3	4	5
B	6	7	8	9	10
C	11	12	13	14	15
D	16	17	18	19	20

3.入力データ整理作業

3.1.作業概要

以下の作業を実施する(詳細はこのあと)。

データ読み込みラベル領域とデータ領域への分割
ラベル領域から列名リストを作成
列名リストをデータ領域に割り当て

3.2手順詳細

3.2.1.データ読み込みとラベル領域とデータ領域への分割

df = pd.read_csv('sample.csv',header =None)
df_label = df1.iloc[:3] #～2行目※がラベル領域＠今回のサンプルsample.csvの場合
df_data = df1.iloc[3:]  #3行目～がデータ領域

# ※ ここでは、0行目スタート、0列目スタートで数えることにする。

df、df_label、df_dataは以下の通り。

df

	0	1	2	3	4	5
1						col5
2		x	x	col3	col4
3	index	col1	col2			x
4	A	1	2	3	4	5
5	B	6	7	8	9	10
6	C	11	12	13	14	15

df_label

	0	1	2	3	4	5
0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	c5
1	NaN	x	x	c3	c4	NaN
2	index	c1	c2	NaN	NaN	x

df_data

	0	1	2	3	4	5
3	A	1	2	3	4	5
4	B	6	7	8	9	10
5	C	11	12	13	14	15
6	D	16	17	18	19	20

3.2.2.ラベル領域から列名リストを作成

ラベル領域を抜き出したdf_labelから列名を抽出する(この節は少し長め)。

df_label

	0	1	2	3	4	5
0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	c5
1	NaN	x	x	c3	c4	NaN
2	index	c1	c2	NaN	NaN	x

3.2.2.1.不要情報→''に置き換え

以下で不要なNaN、xを''で置き換える処理を実行する。

df_label = df_label.fillna('') #NaNを''に変更
df_label.loc[1,1:2] =''#1行目1,2列の'x'を''に置き換え(地道な手作業、ここも改善できれば。。)
df_label.loc[2,5] ='' #2行目5列の'x'を''に置き換え

上記コード実行後は以下のようになる。

	0	1	2	3	4	5
0						c5
1				c3	c4
2	index	c1	c2

3.2.2.2.転置

このあと行ごとの処理をラクにするため.Tで転置する。

df_label = df_label.T

処理後は以下の通り。

	0	1	2
0			index
1			c1
2			c2
3		c3
4		c4
5	c5

3.2.2.3.列を追加

lblという名前で列を追加する。値は''。
(転置前の表でいうとlblという行を追加したことに対応。行の追加より列の追加の方が簡単。この後の集約も列ごとの方が簡単)

df_label.insert(0,'lbl','')

	0	1	2
0			index
1			c1
2			c2
3		c3
4		c4
5	c5

3.2.2.4.追加した列に列目を集約

以下の処理でlbl列に列名を集約

for i in range(len(df_label.columns)-1):
    df_label['lbl'] = df_label['lbl']  + df_label[i]

	lbl	0	1	2
0	index			index
1	c1			c1
2	c2			c2
3	c3		c3
4	c4		c4
5	c5	c5

3.2.2.5.列名リスト作成

df_label[''lbl]から列名リストを生成する。

lbl_list = df_label['lbl'].tolist()

['index', 'c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5']

3.2.3.列名リストをデータ領域に割り当て

以下でdf_dataに列名を追加する。

df_data.columns = lbl_list

	index	col1	col2	col3	col4	col5
3	A	1	2	3	4	5
4	B	6	7	8	9	10
5	C	11	12	13	14	15
6	D	16	17	18	19	20

indexの列を以下で実際にindexに設定する。

df_data

index	col1	col2	col3	col4	col5
A	1	2	3	4	5
B	6	7	8	9	10
C	11	12	13	14	15
D	16	17	18	19	20

完成！！

以上