Pandasでよくやる処理まとめ1 （CSV、Excelファイル関連操作）

そろそろ業務でPandasを使いそうな気配がしてきているので
何番煎じか分からないけど、よく使う処理をまとめてみたいと思います。
※動作検証には、Pandasのバージョン0.25.1を使用しています。

CSVファイルから読み込む場合

import pandas as pd

# ファイル名：sample.csv
# 以下、ファイルの中身を記載
# 1,サンプル太郎,30
# 2,サンプル花子,25
# 3,サンプル二郎,28
df = pd.read_csv('sample.csv', 
                 # Noneだとヘッダーなし、数値を指定するとその行をヘッダーと解釈する
                 header=None, 
                 # インデックスにするカラムを指定する ※ここでは、先頭のカラム(1,2,3の部分)
                 index_col=0, 
                 # カラム名を定義する
                 names=('name', 'age'),
                 # カラムのデータ型を定義する
                 dtype={'name': str, 'age': int}
                )

Excelファイルから読み込む場合

import pandas as pd

# ファイル名：sample.xlsx
# ※ファイルの内容は上記のCSVファイルと同じ
df = pd.read_excel('sample.xlsx', 
                   dtype={'name': str, 'age': int}
                  )

Excelファイルから複数シートを同時に読み込む場合

※データ分析よりは、Pandasを使ってツールを作りたいときに知ってると便利

import pandas as pd

excel_book = pd.ExcelFile('sample.xlsx')

# 読み込んだシートのシート名の一覧がリストで取得出来る
sheet_name_list = excel_book.sheet_names

# シート名を指定すると、そのシートの内容が取得出来る
df = excel_book.parse('sheet1')

データフレームの内容をCSVファイルに出力する場合

import pandas as pd

# 第一引数は出力ファイル名
df.to_csv('sample.csv', 
          # ヘッダーが不要の場合に、Falseを設定する
          header=False, 
          # インデックスが不要の場合に、Falseを設定する
          index=False, 
          # 出力するカラムを制限する場合に設定する
          columns=['name']
         )

データフレームの内容をExcelファイルに出力する場合

import pandas as pd

# 第一引数は出力ファイル名
df.to_excel('sample.xlsx', 
          # ヘッダーが不要の場合に、Falseを設定する
          header=False, 
          # インデックスが不要の場合に、Falseを設定する
          index=False, 
          # 出力するカラムを制限する場合に設定する
          columns=['name']
         )