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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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Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

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。

解決済

googlecolab上で複数のファイルを読み込んで結合させたい

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投稿2021/09/15 09:06

前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
最近pythonを用いて機械学習を始めた者です。
現在google colabを用いての開発を行っているのですが、
googleドライブ上のCSVファイルを複数読み込んで一つのCSVファイルに結合させるには
どうすればよいでしょうか?
初歩的なことで申し訳ありません。

classification.py

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import svm, metrics, cross_validation
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)

csvファイルを読み込む

csv = pd.read_csv("iris.csv")←複数のCSVファイルを読み込んで結合させたい

任意の列を抽出

csv_data = csv[["SepalLength", "SepalWidth", "PetalLength", "PetalWidth"]]
csv_label = csv["Name"]

学習用とテスト用に分割

train_data, test_data, train_label, test_label =
cross_validation.train_test_split(csv_data, csv_label)

データを学習し、予測

clf = svm.SVC()
clf.fit(train_data, train_label)
pre = clf.predict(test_data)

正解率を求める

ac_score = metrics.accuracy_score(test_label, pre)
print("正解率 =", ac_score)

未知のデータを予測

newdata = np.array([[5.8,2.6,4.0,1.2]])
print("newdata.shape: {}".format(newdata.shape))

knn.fit(train_data, train_label)

prediction = knn.predict(newdata)
print("Predicted target name: {}".format(prediction))

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