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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

2回答

3617閲覧

python pandasでのskiprowsの取り扱いについて

yuya_

総合スコア10

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。

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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2021/08/25 09:03

pythonのpandasデータフレームの読み込みについて,nの倍数行目のみ読み込みたいのですが,skiprowsなどで読み込む方法が思いつきません.
lambda表記でスキップする行目のリストを作ることを考えたのですが,読み込む元のファイルがの行数が一定でなく,またRAMに乗らないほど大きなサイズで総行数を確認できないので,読み込みファイルのサイズに依存しない書き方があればご教授いただきたいです.

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回答2

0

read_csv()でchunksizeを指定して読み込み必要なデータ(行)を抽出すれば良いかと思います。

【Pandas、簡単サンプル】巨大なデータを部分的に読み込むためのchunksizeについてのメモ

投稿2021/08/25 11:19

meg_

総合スコア10718

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0

スキップする部分を別プロセスにすれば読み込みが終わった段階でサブプロセスは終了するので、Python側のメモリ消費は最小限で済みます。

以下はLinuxでのサンプルプルグラムです。

shell

1$ cat test_csv.py 2from subprocess import Popen, PIPE 3import pandas as pd 4 5with Popen(["awk", "(NR%3==1){print}", "input.csv"], stdout=PIPE, text=True) as proc: 6 df = pd.read_csv(proc.stdout) 7 8print(df)

入力データは以下です。

shell

1$ cat input.csv 2index,data,TYPE 3line0,123,TYPE_A 4line1,234,TYPE_B 5line2,345,TYPE_C 6line3,456,TYPE_D 7line4,567,TYPE_E 8line5,678,TYPE_F 9line6,789,TYPE_G 10line7,890,TYPE_H 11line8,901,TYPE_I 12line9,999,TYPE_J

実行結果は以下です。

shell

1$ python test_csv.py 2 index data TYPE 30 line2 345 TYPE_C 41 line5 678 TYPE_F 52 line8 901 TYPE_I

他のOSでもawkが動くならほぼ同じコードで動作します

投稿2021/08/25 11:34

ppaul

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