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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。

データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

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。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

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csv/python 列データが抽出出来ない

kay_ventris4

総合スコア269

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。

データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

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。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

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投稿2021/02/03 12:26

#やっていること
csv初心者で、簡単なcsvファイルを作成し、参考書に沿って様々な機能を学んでいる途中、列データの抽出で躓いてしまいました。

#該当コード

CSV

1name, Japanese, English, Latin, French, Spanish 2 3Jane, 15, 26, 14, 66, 62 4 5Eric, 66, 35, 73, 44, 30 6 7Jordan, 57, 78, 85, 35, 90 8 9Channon, 44, 80, 92, 56, 70

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.read_csv('./language.csv') 4df['latin']

#エラー

Python

1Traceback (most recent call last): 2 File "/Users/*/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 2646, in get_loc 3 return self._engine.get_loc(key) 4 File "pandas/_libs/index.pyx", line 111, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc 5 File "pandas/_libs/index.pyx", line 138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc 6 File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 1618, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item 7 File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 1626, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item 8KeyError: 'latin' 9 10During handling of the above exception, another exception occurred: 11 12Traceback (most recent call last): 13 File "language.py", line 9, in <module> 14 df['latin'] 15 File "/Users/*/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/frame.py", line 2800, in __getitem__ 16 indexer = self.columns.get_loc(key) 17 File "/Users/*/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 2648, in get_loc 18 return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key)) 19 File "pandas/_libs/index.pyx", line 111, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc 20 File "pandas/_libs/index.pyx", line 138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc 21 File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 1618, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item 22 File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 1626, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item 23KeyError: 'latin' 24

#目標
使っている参考書では、この要領だと

0 14
1 73
2 85
3 92

といった様な出力が期待されます。ある程度は調べてみたのですが、df['latin']などと言った列データ抽出の方法を取り扱っているページが見つけられませんでした。素人質問で申し訳ございませんが、お力添え頂ける箇所がございましたら、何卒ご教授のほどよろしくお願い申し上げます。

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ベストアンサー

2つ間違いがあります。

ひとつめは、CSVファイルの1行目(ヘッダー行)に書いてある列名と後のコードで指定している列名が一致しないこと。大文字小文字を厳密に区別するので、df['Latin']と書く必要があります。

ふたつめは、CSVファイルの**,の後に空白が入っている**のに、読み込み時にそれに対処していないこと。

pandasが標準で想定しているCSVファイルの形式は、「,の後に(読みやすくするための)空白を挟まないもの」です。この形式では、,の後の空白は列名やデータの一部として扱われます。この状態のままなら、df[' Latin']と(先頭に空白を付けて)指定すれば列データが表示されるはずです。

もちろん、そんなことはしたくないと思うでしょうから、以下のいずれかで対処することになります。

  • 元のCSVファイルの,の後の空白を削除する。
  • ,の後の空白を読み飛ばしてCSVファイルを読むように指定する。

元のCSVファイルを変更できない場合は、後者の方法をとるしかありません。具体的には、read_csvのオプション引数skipinitialspaceTrueを設定してください(既定値はFalse)。

Python

1import pandas as pd 2import io 3 4txt = """ 5name, Japanese, English, Latin, French, Spanish 6Jane, 15, 26, 14, 66, 62 7Eric, 66, 35, 73, 44, 30 8Jordan, 57, 78, 85, 35, 90 9Channon, 44, 80, 92, 56, 70 10""" 11 12df = pd.read_csv(io.StringIO(txt), skipinitialspace=True) # ファイルから読むときは先頭に#を付ける 13# df = pd.read_csv('./language.csv', skipinitialspace=True) # ファイルから読むには先頭の#を削除する 14print(df['Latin'])

result

10 14 21 73 32 85 43 92 5Name: Latin, dtype: int64

投稿2021/02/03 12:55

編集2021/02/03 13:07
Daregada

総合スコア11990

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kay_ventris4

2021/02/03 13:01

ご回答いただき、ありがとうございます。一つ目の小文字大文字の件は、単なる誤字でした。ご指摘ありがとうございました。また、二つ目の件につきましては、html/cssの様にスペースは無視できる様なもとしておりました。再度トライしたところ、無事期待の結果が出力されました。
guest

0

pythonの文字列は大文字と小文字を区別します。

投稿2021/02/03 12:51

編集2021/02/03 12:52
ppaul

総合スコア24670

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