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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。

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Pythonのpandasで、電話番号の含まれている列名を取得する

sunafu0806

総合スコア1

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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投稿2021/10/13 12:52

前提・実現したいこと

はじめて質問させていただきます。

電話番号の列があるCSVが多数あり、
pandasで一気に読みこみ、
電話番号のある列を抽出したいです。

CSV毎に電話番号がある列が異なり、
また、列名もCSVによっては「電話番号」であったり「番号」だったり「tel」であったりと
バラバラです。

電話番号が入っている列を特定し、
列名を「電話番号」に変更したいですが、
どのように特定したらいいか浮かばないです。

よろしくおねがいします。

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can110

2021/10/13 13:05

まずは列名はおいておいて、ある列に格納されている(複数の)データについて、いかなる規則によってそれらが「電話番号」と判断すべきかを明確にする必要があります。 「どのように特定したらいいか」とはそれすら分からないということでしょうか?
guest

回答1

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ベストアンサー

わたしなら、どういう名前が入っているのかがわかっていなければ、以下のコードを実行します。

python

1import pandas as pd 2 3tels = set(['電話番号', '番号', 'tel']) 4def get_tel_column(path): 5 df = pd.read_csv(path) 6 s = tels.intersection(df.columns) 7 if len(s) == 1: 8 return list(s)[0] 9 elif len(s) == 0: 10 print(f'csv file: {path} has no telephone number') 11 print(f'columns are [df.columns]') 12 raise ValueError 13 else: 14 print(f'csv file: {path} has more than two telephone numbers') 15 print(f'columns are [df.columns]') 16 print(f'telephone numbers are {s}) 17 raise ValueError 18 19csv_list = 変更したいcsvファイルのリスト 20 21for path in path_list: 22 get_tel_column(path)

そして、エラーが出て止まるごとに、telsを変更するか、csv_listを変更して、再実行します。
no telephone numberのときは、telsに要素を追加するかcsv_listからファイル名を削除します。
more than two telephone numbersのときは、csv_listからファイル名を削除します。

これを繰り返すと、自動化できるcsv_listと、そのためのtels が残ります。
あとは、get_tel_columnの返すcolumn名を好きな名前に変更すれば良いでしょう。

投稿2021/10/13 16:05

ppaul

総合スコア24670

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sunafu0806

2021/10/16 06:38

ありがとうございます!!! おおおー。 とても助かります。
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