どうでも良いかもいれませんが正しくは、Comma Separated Valuesの略語で、コンマ(，)で区切りを定義しているデータのことで、拡張子は”.csv”です。
今回この”csvデータ”をPythonで読み込んでグラフ化する方法について解説していきますが、Pandas等のライブラリを使用するため、環境が整っていない方は”ANACONDA”のインストールをお勧めします！！
私は普段お気に入りのIDE(開発統合環境)でVisualStudioCodeを使用してます。Python環境の整備がまだという方は☟☟☟の記事を参考にして下さい。
読んで得する人は？Pythonでcsvを扱う人≒データサイエンス系エンジニア
前述したようにcsvデータを読み込むことは現場で多く発生します！！
データサイエンティストや研究系のエンジニアの方は、読み込んだデータに統計処理を施したり、データを使って機械学習や分析を行ったりします。
なので今回この記事を読んで得する方はこちら☟☟☟
- Pythonでcsvデータを読み込んでなんかしたい人
- 機械学習、AI系のエンジニア・データサイエンティストを志す方
- Pythonの”Pandas”これ『パンダス』と読みます．ギリ知ってた方
Pandasでcsvデータを読み込み サンプルコードあり
①基礎 同一フォルダ上のデータを読み込む
下準備として、同一フォルダ上にcsv-read.py(プログラムデータ)sample.csv(読み込むcsvデータ)を保存します。
コードはこちら☟☟☟
import pandas as pd #pandasをimport
data = pd.read_csv('sample.csv') #csvデータ読み込み
print(data) #読み込んだデータを表示
デバック(F5キー)の結果はこちら☟☟☟
下にスクロールしていくと…
②応用 ファイルパスを指定してデータを読み込む
それではコードを書いていきます！！☟☟☟
# モジュールのインポート
import os, tkinter, tkinter.filedialog, tkinter.messagebox
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# ファイル選択ダイアログの表示
root = tkinter.Tk() root.withdraw()
# ファイルの拡張子
fTyp = [("","*")] or fTyp = [("","*.csv")]
fTyp = [("csv-file","*.csv"), ("All-file","*")]
# フォルダパスを取得
iDir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
tkinter.messagebox.showinfo('解析プログラム','ファイルを選択してください！')
file = tkinter.filedialog.askopenfilename(filetypes = fTyp,initialdir = iDir)
print(file)
# ファイルパスの認識
file1 = file.replace('/', os.sep)
file_name = os.path.basename(file)
data_path = os.path.dirname(file1)
os.chdir(data_path)
print(file_name)
# csvファイル読み込み
data = pd.read_csv(file_name,encoding = "utf-8",skiprows = 100)
skiprows = 5
encoding="shift_jis" or "utf-8"
print(data)
#データの読み込み
data = pd.read_csv('sample.csv')
print(data)このコードをデバッグするとまず…
確認のダイアログが出ますので、『OK』をクリックします。そうすると…
読み込むファイルの選択画面が開かれますので、任意に指定し、読み込みます。
デバッグの結果…
同一フォルダ内で読み込んだ時と同様ですので、正しく読み込めています(*’ω’*)
③可視化 読み込んだデータをグラフ化する。
さきほどのコードに☟のグラフ化コードを追加して下さい！！
[python]</pre>
<pre class="language-python"><code>#Y軸(振幅)の定義
y = np.array(data)
y = y.reshape(-1,)
#X軸(時間軸)の定義
samp = 100 #サンプリング周波数(Hz)
samp_t = 1/samp x = np.array(np.arange(0,(samp_t*len(y)),(1/samp)))
#グラフ化
plt.title("Graph")
plt.xlabel("time(s)")
#横軸ラベル
plt.ylabel("Voltage(v)")
#縦軸ラベル plt.grid(True)#目盛表示
plt.tight_layout()
#全てのプロットをボックス内に
plt.plot(x,y)
plt.show()</code></pre>
<pre>[/python]
実行し、さっきと同じようにファイルを選択すると…
散布図が表示されます(*’ω’*)
まとめ csvの読み込みはpandasで簡単にできちゃう
今回はPandasとMatplotlibを使ってcsvデータを読み込み、グラフ化しました。以下まとめです。
- Pandasを使えばcsvが簡単に読み込める。
- 任意のファイルパスを指定してデータを読み込むには少し工夫が必要
- グラフ化はMatplotlibで。
Matplotlibを使ったグラフ化については次回以降に詳しく触れていきます！！
応用編として、機械学習に関する記事も書いてます！！良かったら読んでみて下さい(*’ω’*)
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