Pythonでcsvをいじくりまわす②

遅くなりましてすみません。。。



## 前置き
前回に続いて、csvをいじくっていこうと思います。


前回では生Pythonのcsv処理と、csvモジュールを使ったcsvの処理を書いてきました。


どちらも楽になる部分、実装上考慮しなければならない部分がそれぞれあるので、その時々で都合のいいほうを採用するといい、という感じで締めたと思います。


今回は、Pandasというライブラリを使ったcsv読み込みを紹介します。


本当は書き込みに関してのメソッドもあるのですが、業務内でほぼ使う機会がなかったことと、それに伴ってよくわかってないのが正直なところなので省略させてください。


~~(使ってない=そこまで必須でもない、と無理にこじつけてみる)~~



ただ、読み込みに関しては大いに助けになったのでそちらに関しては書こうと思います。



##本編


まずはオプションとかつけないで普通に書いてみます。


```python: 
import pandas as pd

  # DataFrame型でcsvを読み込む
  reader = pd.read_csv('../data/sample.csv')
  print(reader)

"""
            BLANK_ HEADER_1 HEADER_2 HEADER_3 HEADER_4 HEADER_5 HEADER_6 HEADER_7  \
      0   INDEX_1      1_1      1_2      1_3      1_4      1_5      1_6      1_7
      1   INDEX_2      2_1      2_2      2_3      2_4      2_5      2_6      2_7
      2   INDEX_3      3_1      3_2      3_3      3_4      3_5      3_6      3_7
      3   INDEX_4      4_1      4_2      4_3      4_4      4_5      4_6      4_7
      4   INDEX_5      5_1      5_2      5_3      5_4      5_5      5_6      5_7
      5   INDEX_6      6_1      6_2      6_3      6_4      6_5      6_6      6_7
      6   INDEX_7      7_1      7_2      7_3      7_4      7_5      7_6      7_7
      7   INDEX_8      8_1      8_2      8_3      8_4      8_5      8_6      8_7
      8   INDEX_9      9_1      9_2      9_3      9_4      9_5      9_6      9_7
      9  INDEX_10     10_1     10_2     10_3     10_4     10_5     10_6     10_7

        HEADER_8 HEADER_9 HEADER_10
      0      1_8      1_9      1_10
      1      2_8      2_9      2_10
      2      3_8      3_9      3_10
      3      4_8      4_9      4_10
      4      5_8      5_9      5_10
      5      6_8      6_9      6_10
      6      7_8      7_9      7_10
      7      8_8      8_9      8_10
      8      9_8      9_9      9_10
      9     10_8     10_9     10_10
      
  """ 

```

このとき、readerはDataFrameという型です。


例に倣ってコメントに出力結果を書いてますが、一番左端の列に数字が出力されています。


これがpandasの仕様の一つで、自動的にインデックスの番号が付与されます。


もともとサンプルには便宜上のINDEX_が書いてありましたが、pandasはその辺優しいです。


for分などでイテレーションかける時も楽になります。


あと、横に列が多い場合、自動的に改行のような形式になって出力されているのがわかります。


次は、行数を指定して実行する場合です。


```python
      # chunksizeで行数を決定して自動的にイテレーションによる読み込みを実施する
      reader = pd.read_csv('../data/sample.csv', chunksize=1)
      for r in reader:
         print(r)

  """
        BLANK_ HEADER_1 HEADER_2 HEADER_3 HEADER_4 HEADER_5 HEADER_6 HEADER_7  \
    0  INDEX_1      1_1      1_2      1_3      1_4      1_5      1_6      1_7

      HEADER_8 HEADER_9 HEADER_10
    0      1_8      1_9      1_10
        BLANK_ HEADER_1 HEADER_2 HEADER_3 HEADER_4 HEADER_5 HEADER_6 HEADER_7  \
    1  INDEX_2      2_1      2_2      2_3      2_4      2_5      2_6      2_7

      HEADER_8 HEADER_9 HEADER_10
    1      2_8      2_9      2_10
        BLANK_ HEADER_1 HEADER_2 HEADER_3 HEADER_4 HEADER_5 HEADER_6 HEADER_7  \
    2  INDEX_3      3_1      3_2      3_3      3_4      3_5      3_6      3_7

      HEADER_8 HEADER_9 HEADER_10
    2      3_8      3_9      3_10
        BLANK_ HEADER_1 HEADER_2 HEADER_3 HEADER_4 HEADER_5 HEADER_6 HEADER_7  \
    3  INDEX_4      4_1      4_2      4_3      4_4      4_5      4_6      4_7

      HEADER_8 HEADER_9 HEADER_10
    3      4_8      4_9      4_10
        BLANK_ HEADER_1 HEADER_2 HEADER_3 HEADER_4 HEADER_5 HEADER_6 HEADER_7  \
    4  INDEX_5      5_1      5_2      5_3      5_4      5_5      5_6      5_7

      HEADER_8 HEADER_9 HEADER_10
    4      5_8      5_9      5_10
        BLANK_ HEADER_1 HEADER_2 HEADER_3 HEADER_4 HEADER_5 HEADER_6 HEADER_7  \
    5  INDEX_6      6_1      6_2      6_3      6_4      6_5      6_6      6_7

      HEADER_8 HEADER_9 HEADER_10
    5      6_8      6_9      6_10
        BLANK_ HEADER_1 HEADER_2 HEADER_3 HEADER_4 HEADER_5 HEADER_6 HEADER_7  \
    6  INDEX_7      7_1      7_2      7_3      7_4      7_5      7_6      7_7

      HEADER_8 HEADER_9 HEADER_10
    6      7_8      7_9      7_10
        BLANK_ HEADER_1 HEADER_2 HEADER_3 HEADER_4 HEADER_5 HEADER_6 HEADER_7  \
    7  INDEX_8      8_1      8_2      8_3      8_4      8_5      8_6      8_7

      HEADER_8 HEADER_9 HEADER_10
    7      8_8      8_9      8_10
        BLANK_ HEADER_1 HEADER_2 HEADER_3 HEADER_4 HEADER_5 HEADER_6 HEADER_7  \
    8  INDEX_9      9_1      9_2      9_3      9_4      9_5      9_6      9_7

      HEADER_8 HEADER_9 HEADER_10
    8      9_8      9_9      9_10
        BLANK_ HEADER_1 HEADER_2 HEADER_3 HEADER_4 HEADER_5 HEADER_6 HEADER_7  \
    9  INDEX_10     10_1     10_2     10_3     10_4     10_5     10_6     10_7

      HEADER_8 HEADER_9 HEADER_10
    9     10_8     10_9     10_10

  """

```


csv全体の行数に対して、chunksizeを指定してやることで分割処理ができます。



行数が多いファイルなどはこれによりメモリエラーを回避することができます。



(もちろん、一回に指定できるchunksizeが大きいほど全体の時間は短縮できるので、メモリの上限と相談しつつ決めましょう。)



###列単位の処理

さらに、pandasならではの処理を紹介。

```python 
    # 列単位で取得
  reader = pd.read_csv('../data/sample.csv', chunksize=5)
  for r in reader:
    for index, row in r.iteritems():
      print(index, row)

  """
      BLANK_ 0    INDEX_1
    1    INDEX_2
    2    INDEX_3
    3    INDEX_4
    4    INDEX_5
    Name: BLANK_, dtype: object
    HEADER_1 0    1_1
    1    2_1
    2    3_1
    3    4_1
    4    5_1
    Name: HEADER_1, dtype: object
    HEADER_2 0    1_2
    1    2_2
    2    3_2
    3    4_2
    4    5_2
    Name: HEADER_2, dtype: object
    HEADER_3 0    1_3
    1    2_3
    2    3_3
    3    4_3
    4    5_3
    Name: HEADER_3, dtype: object
    HEADER_4 0    1_4
    1    2_4
    2    3_4
    3    4_4
    4    5_4
    Name: HEADER_4, dtype: object
    HEADER_5 0    1_5
    1    2_5
    2    3_5
    3    4_5
    4    5_5
    Name: HEADER_5, dtype: object
    HEADER_6 0    1_6
    1    2_6
    2    3_6
    3    4_6
    4    5_6
    Name: HEADER_6, dtype: object
    HEADER_7 0    1_7
    1    2_7
    2    3_7
    3    4_7
    4    5_7
    Name: HEADER_7, dtype: object
    HEADER_8 0    1_8
    1    2_8
    2    3_8
    3    4_8
    4    5_8
    Name: HEADER_8, dtype: object
    HEADER_9 0    1_9
    1    2_9
    2    3_9
    3    4_9
    4    5_9
    Name: HEADER_9, dtype: object
    HEADER_10 0    1_10
    1    2_10
    2    3_10
    3    4_10
    4    5_10
    Name: HEADER_10, dtype: object
    BLANK_ 5     INDEX_6
    6     INDEX_7
    7     INDEX_8
    8     INDEX_9
    9    INDEX_10
    Name: BLANK_, dtype: object
    HEADER_1 5     6_1
    6     7_1
    7     8_1
    8     9_1
    9    10_1
    Name: HEADER_1, dtype: object
    HEADER_2 5     6_2
    6     7_2
    7     8_2
    8     9_2
    9    10_2
    Name: HEADER_2, dtype: object
    HEADER_3 5     6_3
    6     7_3
    7     8_3
    8     9_3
    9    10_3
    Name: HEADER_3, dtype: object
    HEADER_4 5     6_4
    6     7_4
    7     8_4
    8     9_4
    9    10_4
    Name: HEADER_4, dtype: object
    HEADER_5 5     6_5
    6     7_5
    7     8_5
    8     9_5
    9    10_5
    Name: HEADER_5, dtype: object
    HEADER_6 5     6_6
    6     7_6
    7     8_6
    8     9_6
    9    10_6
    Name: HEADER_6, dtype: object
    HEADER_7 5     6_7
    6     7_7
    7     8_7
    8     9_7
    9    10_7
    Name: HEADER_7, dtype: object
    HEADER_8 5     6_8
    6     7_8
    7     8_8
    8     9_8
    9    10_8
    Name: HEADER_8, dtype: object
    HEADER_9 5     6_9
    6     7_9
    7     8_9
    8     9_9
    9    10_9
    Name: HEADER_9, dtype: object
    HEADER_10 5     6_10
    6     7_10
    7     8_10
    8     9_10
    9    10_10
    Name: HEADER_10, dtype: object

  """
```

ヘッダーに指定されている列単位で読み込み、なんてこともできます。

データ処理などは、どのような範囲でどのような処理をかましたいかが様々にかんがえうるため、こういう方法も押さえておくと便利です。


# 行単位の処理
列単位があるなら行単位ももちろんあります。

```python 
# 行単位で取得
  reader = pd.read_csv('../data/sample.csv', chunksize=1)
  for r in reader:
    # row_index部分は本来のインデックスの番号が入る(INDEX_とは別)
    # row[0]に「INDEX_」、row[1]~には1_1 ~ 1_10と入っている(行数分イテレーションされる)
    for row_index, row in r.iterrows(): 
      for element in row[1:]: # row[0]以外でイテレーションすると各要素を取り出せる
        print(element)
  """
    1_1
    1_2
    1_3
    1_4
    1_5
    1_6
    1_7
    1_8
    1_9
    1_10
    2_1
    2_2
    2_3
    2_4
    2_5
    2_6
    2_7
    2_8
    2_9
    2_10
    3_1
    3_2
    3_3
    3_4
    3_5
    3_6
    3_7
    3_8
    3_9
    3_10
    4_1
    4_2
    4_3
    4_4
    4_5
    4_6
    4_7
    4_8
    4_9
    4_10
    5_1
    5_2
    5_3
    5_4
    5_5
    5_6
    5_7
    5_8
    5_9
    5_10
    6_1
    6_2
    6_3
    6_4
    6_5
    6_6
    6_7
    6_8
    6_9
    6_10
    7_1
    7_2
    7_3
    7_4
    7_5
    7_6
    7_7
    7_8
    7_9
    7_10
    8_1
    8_2
    8_3
    8_4
    8_5
    8_6
    8_7
    8_8
    8_9
    8_10
    9_1
    9_2
    9_3
    9_4
    9_5
    9_6
    9_7
    9_8
    9_9
    9_10
    10_1
    10_2
    10_3
    10_4
    10_5
    10_6
    10_7
    10_8
    10_9
    10_10
  """

```

上記では行単位の処理に加え、

1. pandas特有のインデックス番号
1. サンプルに書いていたインデックス番号
1. サンプルに書いていたヘッダー

それぞれを排除して出力できるようにしてあります。


pandasそのものの仕様と、データに最初から書いてあるインデックス・ヘッダー名はごちゃごちゃしやすいので、都度確認しながら実装する必要があります。


最初は思うようにデータ抽出をするのが難しいですが、慣れてしまえば相当使いやすいはずです。


## まとめ Pandasのここがすごい

1. 大容量ファイルの処理に最も効果を発揮する
2. csvをcsvらしく考えることができる