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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。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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

1回答

2008閲覧

pythonで空白を抜きでフィルターをしたい

fideo

総合スコア55

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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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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2021/10/13 09:08

編集2021/10/13 09:09

Pandas のライブラリを使って、CSVの都市の列に”-”があれば、””空白に変換しています。
空白に変換した後に空白を抜きしてフィルターをかけたいので、dropnaで削除していますが、
なぜか上手く削除されないです。

削除できる方法もしくは、フィルターで空白を抜きで選択する方法ありますでしょうか。

①Excelデータ

No都市
1アメリカカリフォルニア
2カナダ-
3日本-
韓国ソウル

②実現内容
Excelデータ(フィルター状態)

No都市
1アメリカカリフォルニア
韓国ソウル

Code

import pandas as pd filename_Test_csv ="TEST.csv" filename_Test_xlsx ="TEST2.xlsx" # CSVファイルの読み込み df = pd.read_csv(filename_Test_csv,encoding="cp932") #print(df) #置換 df1 = df.replace('-', '') #空白削除 df2 =df1.dropna(subset=["都市"]) #csvからExcel形式で出力 df2.to_excel(filename_Test_xlsx,index=False,encoding='utf-8') print(df2)

よろしくお願い致します。

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回答1

0

空文字はNaNではないので.dropnaでは除去されません。
かわりに以下のように空文字かの判定で抽出できます。

Python

1import pandas as pd 2from io import StringIO 3 4s = """No,国,都市 51,アメリカ,カリフォルニア 62,カナダ,- 73,日本,- 84,韓国,ソウル""" 9df = pd.read_csv(StringIO(s)) 10df1 = df.replace('-', '') 11 12df2 = df1[df1['都市'] != ''] 13print(df2) 14# No 国 都市 15#0 1 アメリカ カリフォルニア 16#3 4 韓国 ソウル

投稿2021/10/13 09:22

can110

総合スコア38341

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fideo

2021/10/13 12:40

回答ありがとうございます。 上記の方法で行いましたが、ファイルからCSVを読み込みたいですが文字列で読み込むと下記のように 何も表示されないです。 df = pd.read_csv(StringIO(filename_Test_csv)) print(df) Index: [] ファイルから読み込むにはどのようにすればよろしいでしょうか。 お手数ですが、ご確認をお願い致します。
can110

2021/10/13 12:45

回答コードは検証用です。 「df = pd.read_csv」の部分はご自身のものをそのままお使いください。
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