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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。

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

1回答

1125閲覧

複数のcsvファイルを一括で読み込み、それらを連結する方法

raurau4471

総合スコア13

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。

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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投稿2020/05/24 18:29

前提・実現したいこと

次のDataFrameは2010年についてのcsvファイルを読み込んだものです。

python

1df_dam_2010 2 3# datetime Inflow Discharge 4#0 2010-01-01 01:00:00 10.22 9.98 5#1 2010-01-01 02:00:00 9.26 9.78 6#2 2010-01-01 03:00:00 9.74 9.78 7#3 2010-01-01 04:00:00 9.79 9.78 8#4 2010-01-01 05:00:00 9.78 9.78 9#... ... ... ... 10#8755 2010-12-31 20:00:00 9.66 9.78 11#8756 2010-12-31 21:00:00 9.32 9.58 12#8757 2010-12-31 22:00:00 9.58 9.58 13#8758 2010-12-31 23:00:00 9.58 9.58 14#8759 2011-01-01 00:00:00 9.58 9.58

このようなcsvファイルが2010~2019年までで10個あり、これらを縦に連結して読み込みたいと考えています。

また、次のような2010~19年までの、ある地点での降水量を示すcsvファイルが5地点分存在します。これら5つのcsvファイルを上述した10個縦に連結したDataFrameに対して横向きに連結しようとしています。

python

1df_rain 2 3 4# datetime Precipitation 5#0 2010-01-01 01:00:00 0.0 6#1 2010-01-01 02:00:00 0.0 7#2 2010-01-01 03:00:00 0.0 8#3 2010-01-01 04:00:00 0.0 9#4 2010-01-01 05:00:00 0.0 10#... ... ... 11#87643 2019-12-31 20:00:00 0.0 12#87644 2019-12-31 21:00:00 0.0 13#87645 2019-12-31 22:00:00 0.0 14#87646 2019-12-31 23:00:00 0.0 15#87647 2020-01-01 00:00:00 0.0

つまり、最終目標は次のような形です。

python

1df.head() 2 3# datetime Inflow Discharge Precipitation 4#0 2010-01-01 01:00:00 10.22 9.98 0.0 5#1 2010-01-01 02:00:00 9.26 9.78 0.0 6#2 2010-01-01 03:00:00 9.74 9.78 0.0 7#3 2010-01-01 04:00:00 9.79 9.78 0.0 8#4 2010-01-01 05:00:00 9.78 9.78 0.0

試したこと

現在のところ、それぞれのファイルを別々に読み込んだ後に、concatで順に連結していくような方法でどうにか目標の形のDataFrameを得ています。よりスッキリとした解決方法がないものかと思い質問させて頂きました。よろしくお願いします。

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magichan

2020/05/25 02:51

> 現在のところ、それぞれのファイルを別々に読み込んだ後に、concatで順に連結していくような方法でどうにか目標の形のDataFrameを得ています。 この方法で実現できているのであれば問題無いように思うのですが、この方法のどの箇所に不満を感じているのでしょうか?
guest

回答1

0

保存用のファイルを作って、
CSVファイルを読み込み、保存ファイルに書き込み、をファイル数分繰り返せば、そんでいけますね

投稿2020/05/24 23:35

y_waiwai

総合スコア87800

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