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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。

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

ループ

ループとは、プログラミングにおいて、条件に合致している間、複数回繰り返し実行される箇所や、その制御構造を指します

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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1回答

2119閲覧

csvのデータをループで取得し続ける方法

kei_124981

総合スコア11

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

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

1クリップ

投稿2020/11/26 11:46

閲覧ありがとうございます。
タイトルの通り、csvのデータをある塊ごとに取得し計算するループをpythonでやりたいのですが方法がわかりません。

[データ形式]
time     price
0 2020-11-07 14:33:35.604666 1618394.0
1 2020-11-07 14:33:36.697760 1618500.0
2 2020-11-07 14:33:37.762470 1618591.0
3 2020-11-07 14:33:38.868721 1618716.0
4 2020-11-07 14:33:39.968685 1618610.0
... ... ...
19168 2020-11-07 20:33:30.354527 1620369.0
19169 2020-11-07 20:33:31.442905 1620367.0
19170 2020-11-07 20:33:32.529267 1620483.0
19171 2020-11-07 20:33:33.653624 1620606.0
19172 2020-11-07 20:33:34.774001 1620653.0

[やりたいこと]
・0-4行目のpriceを取得し変数に格納
・計算
・print(計算結果)

・1-5行目のpriceを取得し変数に格納
・計算
・print(計算結果)

・2-6行目のpriceを取得し変数に格納
・計算
・print(計算結果)

というように繰り返しさせたいのですが、
5行ずつ取得する方法がわかりません。
開始→0 終了→最後の5行
というようにループさせたいです。
ご見識のある方がいらっしゃいましたらご回答よろしくお願いいたします。

[csvの読み込み文]

#読み込みデータ1

Python

1import numpy as np 2import pandas as pd 3 4input_dir = "************" 5input_filename = f"************.csv" 6input_encoding = "shift_jis" 7output_dir = "" 8csv = pd.read_csv(input_dir + input_filename, encoding=input_encoding, usecols = [1, 2])

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toast-uz

2020/11/26 12:20

「5行ずつ取得する方法」を質問するのでしたら、まずは全て取得する方法だとこういうコードになる、といったところまで自力でやってみましょう。質問者様の、分からない最前線のところを質問すると、よいでしょう。
guest

回答1

0

ベストアンサー

対象データは、csvとして全て読み込まれているのであればそこから、スライスとして取り出して計算すればよいのではないでしょうか?

python

1for i in range(0, len(df) - 5 + 1): 2 target_data = csv[i:i+5] 3 # ここでtarget_data を処理する

投稿2020/11/26 13:16

TakaiY

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