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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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CSVファイルのheader行数が分からない場合

kid0312

総合スコア8

CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2019/02/09 04:11

CSVファイルのheader行数が分からない場合

現在、サーバー上にある複数のcsvファイルにアクセスして必要なデータを取得する作業を行なっています。

発生している問題

サーバー上のurlにアクセスしてcsvファイルを読み取る際、ファイルによってheader列が微妙に異なる場合があります。
そのため、頻繁にエラーを起こして(うまくindexが読み取れずに)しまいます。

肝心なデータ部分の前には必ず、

data: a, b, c, d, e 0, 0, 0, 0, 0

のように data:の文字が含まれているため、これを目印にしてheaderを読み取ろうとしていますが、どうもうまくいきません。

いくつか試した方法として、かなり無理矢理なのですが、

python

1import pandas as pd 2temp = pd.read_table(url, header=None) 3i = 0 4while True: 5 if temp.loc[i][0][:5]=='data:': 6 break 7 else: 8 i += 1

ここで出てきたiを使って、read_csv(url, header=i+1)とすると、カラムサイズが違う旨のエラーメッセージが出ました。これでダメだったのが一番困っています。header中にある空白行が悪さをしているのでしょうか...?

加えて、requestsモジュールを使って

python

1resp = requests.get(url) 2txt = resp.text

としてなんとかindexを見出そうとしたのですが、断念いたしました。

可能であれば、ファイルをダウンロードせずに行いたいです。
もし何かいい方法をご存知の方がいらっしゃいましたら、ご教授いただけますでしょうか。

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ベストアンサー

可能であれば、ファイルをダウンロードせずに行いたいです。

まずは一度はファイルをダウンロード(読み込み)することが必要です。
以下は、いったん文字列として読み込んでスキップする例です。

Python

1# csv : csv文字列 2def skip_df(csv): 3 # スキップすべき行数を算出 4 is_skip, skip_row = False,1 5 for line in csv.split('\n'): 6 if 'data:' in line: 7 is_skip = True 8 break 9 skip_row += 1 10 11 if not is_skip: 12 skip_row = 0 13 14 # 文字列からcsvを読み込み 15 from io import StringIO 16 return pd.read_csv(StringIO(csv),skiprows=skip_row) 17 18# ファイルから読み込む場合 19with open('inp.csv') as f: 20 s = f.read() 21 22# Webから読み込む場合 23#resp = requests.get('https://~.csv') 24#s = resp.text 25 26df = skip_df(s) 27print(df)

投稿2019/02/09 06:25

can110

総合スコア38339

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kid0312

2019/02/13 05:10

ありがとうございます! ダウンロードというと少し語弊がありました。ファイルをローカルに保存することなく、データの読み込みができれば、という意図でした。 ですが、#webから読み込む場合 でお教えいただいた回答がまさにそれと合致いたしました。
guest

0

pandas.read_cdvskiprows=を指定するのはいかがでしょうか?
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html

投稿2019/02/09 04:52

driller

総合スコア720

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