【Google Clab】わざわざ.csvをエクスポートする必要ないって話

実行環境: Google Clab
データ分析初心者な僕は今まで、↓画面から読み込みたい.csvなどをその都度エクスポートしていました。

しかし、読み込みたい.csvがいくつもあるときは、とても面倒、、

そこである方法を知りました。

解決策

結論：作業ディレクトリに、分析に使用する.csvをまとめておき、clab上でそのディレクトリに移動しておく

事前準備

まずは、google clabを開き、以下のコードを実行してgoogle driveをマウントします。

import os
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

使用するコード

そして、.csvが格納されている（今回は、ディレクトリ名outputdataに格納されている）ディレクトリに移動します。

# 作業ディレクトリを移動
os.chdir('/content/drive/MyDrive/~~~~/outputdata')

※~~~は適宜変更してください。

この際、ポイントとして 絶対パスではなく、相対パスで記述する ことです。

絶対パスで記述したダメな例

os.chdir('G:MyDrive/ユーザ名/content/drive/MyDrive/~~~~/outputdata')

もし、このように記述すると、例えばoutputdataを1つ上の階層に移動したとき、コード自体も変更する必要が出てくるからです。

ここまで来たら、あとはoutputdata に格納されている.csvを読み込むだけ。

import pandas as pd
sample_data1 = pd.read_csv('outputdata1.csv', encoding='UTF8(任意)')

sample_data2 = pd.read_csv('outputdata2.csv', encoding='UTF8(任意)')

# 略 sample_data3 = ~~

まとめ

１．使用する.csvをディレクトリににまとめておく
２．clab上でディレクトリに移動する
３．相対パスで記述する