pandasのread_csvについて。
いい例はないものかと思い、せっかくなので太陽黒点数使ってみた。
公式のdocumentation
目次
- 動作環境
- 今回使用しているcsvデータ
- read_csvの使用例
動作環境
| 種類 | バージョン |
|---|---|
| MacBook Air | Monterey12.5.1 |
| python | 3.8.9 |
| jupyter notebook | 6.4.10 |
| pandas | 1.4.3 |
まずはパッケージのインポートから
import pandas as pd
pandasを扱うときはpdが慣例だそう。
今回使用しているcsvデータ
せっかくなので太陽黒点の1日の個数の年平均データを使ってみた。
Sunspot Number | SILSO
このHP中のTotal Sunspot Number->Yearly mean total sunspot number [1700 - now]からcsvの箇所をクリックしてDLできる。
テキストで一例を示すと
2021.5; 29.6; 7.9; 15233;1
で、上記のcsvと同じ行にあるINFOから確認をすると左から順に
- 年(平均を取っているので.5)
- 黒点の全球平均個数
- 各観測所の観測個数の標準偏差の年平均
- 観測値点数
- 確定=1, 暫定=0
という値を示している。
read_csvの使用例
df_SN = pd.read_csv('SN_y_tot_V2.0.csv'
, sep=';'
, dtype={0:float, 1:float, 2:float, 3:int, 4:int}
, names=('年', '個数', '標準偏差', '観測値点数', '確定or暫定'))
順に、
csvファイル名: 相対パス
sep= :csvファイル内の値の分割基準を指示(今回は';'、デフォルトは',')
dtype= :各columnのデータ型を辞書型で指定。数字はcolumnの名称でもOK
names= :各columnの名称を指定できる。
となる。実際にデータ型をみてみると、
print(df_SN.dtypes)
# 年 float64
# 個数 float64
# 標準偏差 float64
# 観測値点数 int64
# 確定or暫定 int64
# dtype: object
となり、うまくいっている。
上記以外の利用法
今回のデータは元々ヘッダーが存在していない。このときに何も指定せずに読み込むと...
df_SN = pd.read_csv('SN_y_tot_V2.0.csv', sep=';')
df_SN.head()
# 1700.5 8.3 -1.0 -1 1
# 0 1701.5 18.3 -1.0 -1 1
# 1 1702.5 26.7 -1.0 -1 1
# 2 1703.5 38.3 -1.0 -1 1
# 3 1704.5 60.0 -1.0 -1 1
# 4 1705.5 96.7 -1.0 -1 1
となりヘッダーとして自動的に最上段の行が出ている。
header=Noneとして読み込むと、
df_SN = pd.read_csv('SN_y_tot_V2.0.csv', sep=';', header=None)
df_SN.head()
# 0 1 2 3 4
# 0 1700.5 8.3 -1.0 -1 1
# 1 1701.5 18.3 -1.0 -1 1
# 2 1702.5 26.7 -1.0 -1 1
# 3 1703.5 38.3 -1.0 -1 1
# 4 1704.5 60.0 -1.0 -1 1
のようにcolumnに自動で数字を割り当てるようになる。