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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。

配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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2回答

694閲覧

Python csvから配列を作る

seiran

総合スコア16

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スクレイピングとは、公開されているWebサイトからページ内の情報を抽出する技術です。

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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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配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

0グッド

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投稿2020/07/24 16:17

編集2020/07/25 01:54

お忙しいところご覧いただき、誠にありがとうございます。
恐れ入りますが、詳しい方ご教授いただけますと幸いです。

早速ですが、CSVに下記のようなデータが保存されており、点数のみで配列を作成したいと考えております。
成果物⇒[80,100,70,75,80,90]

名前 点数
佐藤 80
田中 100
井上 70
太田 75
坂井 80
今西 90

どのようなコーディングが考えられるでしょうか。
下記考えてみましたが、csvに数値が入っていないときに終了とすることが出来ずエラーとなってしまいます。
pandasを使うことが良くないでしょうか。

Python

1p_list = [] 2df = pd.read_csv("sample.csv") 3for i in range(1,300): 4 point = df.loc[i]["point"] 5 p_list.append(point) 6p_list

アドバイスの程お願い申し上げます。

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meg_

2020/07/25 02:00

「エラーとなってしまいます」のエラーを提示してください。
guest

回答2

0

ベストアンサー

読み込んだあとにそのデータに対して処理するのであれば、pandas.read_csv() で読み込むとよいかと思います。

python

1import pandas as pd 2 3df = pd.read_csv("sample.txt") # スペース区切りの場合は delim_whitespace=True を引数に追加してください 4print(df["点数"]) 5# 0 80 6# 1 100 7# 2 70 8# 3 75 9# 4 80 10# 5 90 11# Name: 点数, dtype: int64

投稿2020/07/24 16:53

tiitoi

総合スコア21956

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seiran

2020/07/25 01:50

お忙しいところご連絡ありがとうございます。 質問内容を更新しましたので、再度ご確認いただけますと幸いです。 何卒、よろしくお願いいたします。
tiitoi

2020/07/25 02:06

point という列を取り出したい場合は df["point"] とすればできます。 リストにしたい場合は df["point"].tolist() を使ってください
tiitoi

2020/07/25 02:09

「csvに数値が入っていないとき」とはどういう意味でしょうか? CSV の中身が空ということですか?
seiran

2020/07/25 02:37

ご返信ありがとうございます! そうです、おっしゃる通り「空」という意味です。 CSVのデータ件数がその時によって変わるので、空のデータになった時点で終了に出来るのかベストです。
seiran

2020/07/25 02:42

すみません、おっしゃっていただいた下記内容で解決出来ました。 df["point"].tolist() を使えば、わざわざforループ等する必要はないのですね。 ありがとうございます!!
guest

0

a_list = df['asin'].tolist()とするだけで行数に関係なくリストにできます。

Python

1import pandas as pd 2from io import StringIO 3 4for s in ['name,asin\nAlice,10\nBob,20', 'name,asin\n']: # 2つのファイルを読む代わりに 5 a_list = [] 6 df = pd.read_csv(StringIO(s)) 7 a_list = df['asin'].tolist() 8 print(a_list) 9#[10, 20] 10#[]

投稿2020/07/25 01:56

can110

総合スコア38341

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