質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.35%
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。

Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

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。

Q&A

解決済

1回答

864閲覧

pandas コラム内の項目を個別に取り出したい。

退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

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。

Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

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。

0グッド

0クリップ

投稿2020/04/05 08:49

csvを読み込み、表示しようとしたところ桁数がばらばらということで

Python

1col_names = [ 'c{0:02d}'.format(i) for i in range(10) ]

の処理をして読み込みました。そしてc00以降はすべていらないので

Python

1print(df.drop(columns=['c01','c02','c03','c04','c05','c06','c07','c08','c09']))

の処理をしたところの画像が以下です。
イメージ説明

本当に触りたいのはc00内の各項目なのですが、そのためにはc00を分解しなければなりません。
いかがしたらよいですか?

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

ベストアンサー

下記記事が参考になります。

pandasの文字列を区切り文字や正規表現で複数の列に分割


【追記】対象の文字列がカンマ(,)で区切られている場合の例

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame({'c00':['202,60,男性,神戸市,自営業,4月5日']}) 4print(df) 5# c00 6#0 202,60,男性,神戸市,自営業,4月5日 7 8df = df['c00'].str.split(',', expand=True) 9print(df) 10# 0 1 2 3 4 5 11#0 202 60 男性 神戸市 自営業 4月5日

投稿2020/04/05 08:52

編集2020/04/05 11:15
meg_

総合スコア10760

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/04/05 09:00

ありがとうございます。今プロンプト上で処理をしているのですが、処理後のデータを新たなcsvファイルに保存する場合、 >>> dfs.to_csv("XXX.csv", index=False) でいいですか?
meg_

2020/04/05 09:10

良いと思います。同名ファイルがある場合は警告なしに上書き保存するのでご注意ください。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/04/05 09:26

ありがとうございます。 いくつも申し訳ございません。 いただいたURLを参照に分割を試みました。 dfs2['num'] = dfs2['c00'].str.split(pat='_', expand=True)[0] ただおなじデータを'num'と'c00'に保有しているという状態になり、分割されたわけではありませんでした。感覚としてはこのc00というのを取り外し、各データをそれぞれ個別のデータにしたいのです。もうすこしヒントをいただけませんか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/04/06 04:40

ありがとうございます。あと一つだけお願いいたします。上記のコードは一行のみ抽出して分けていますが、データそのものを分けるにはどこをかえればいいですか?
meg_

2020/04/06 10:18

pandas.Series(df['c00'])に適用していますので、列全体が処理されます。動作確認してみてください。
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.35%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問