PandasでCSV/TSVファイルを読み込む：read_csvとread_tableを徹底解説！ 📥

import pandas as pd
import io # サンプルデータ作成用

# サンプルCSVデータを文字列として準備
csv_data = """id,name,age
1,Alice,25
2,Bob,30
3,Charlie,35
"""

# StringIOを使って文字列からDataFrameを読み込み
df_csv = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data))
print("--- 基本的なCSV読み込み ---")
print(df_csv)

# 実際のファイルから読み込む場合は以下のようにパスを指定します
# df_csv = pd.read_csv('your_data.csv')

import pandas as pd
import io

# セミコロン区切りのCSVデータ
semicolon_csv = """id;product;price
1;apple;100
2;banana;150
"""
df_semicolon = pd.read_csv(io.StringIO(semicolon_csv), sep=';')
print("\n--- セミコロン区切りのCSV読み込み ---")
print(df_semicolon)

import pandas as pd
import io

# ヘッダーなしのCSVデータ
no_header_csv = """1,Alice,25
2,Bob,30
"""
df_no_header = pd.read_csv(io.StringIO(no_header_csv), header=None)
print("\n--- ヘッダーなしのCSV読み込み ---")
print(df_no_header)

# 特定の行をヘッダーにする場合 (例: 2行目をヘッダーに)
# df_header_row = pd.read_csv('your_data.csv', header=1) # 0始まりのインデックス

import pandas as pd
import io

no_header_csv = """1,Alice,25
2,Bob,30
"""
df_custom_names = pd.read_csv(io.StringIO(no_header_csv), header=None, names=['ユーザーID', '氏名', '年齢'])
print("\n--- 列名を指定してCSV読み込み ---")
print(df_custom_names)

import pandas as pd
import io

data_with_types = """id,value
1,10.5
2,20.0
"""
# 'id'をint32、'value'をfloat32で読み込む
df_typed = pd.read_csv(io.StringIO(data_with_types), dtype={'id': 'int32', 'value': 'float32'})
print("\n--- データ型を指定してCSV読み込み ---")
print(df_typed.dtypes)

# 例: shift_jisでエンコードされたファイルを読み込む場合
# df_encoded = pd.read_csv('japanese_data.csv', encoding='shift_jis')

import pandas as pd
import io

commented_csv = """# This is a comment
# Data starts below
id,value
1,100
2,200
"""
df_skipped = pd.read_csv(io.StringIO(commented_csv), skiprows=2)
print("\n--- 特定の行をスキップしてCSV読み込み ---")
print(df_skipped)

import pandas as pd
import io

# サンプルTSVデータを文字列として準備
tsv_data = """item\tquantity\tstatus
pen\t10\tin_stock
book\t5\tout_of_stock
"""

# StringIOを使って文字列からDataFrameを読み込み
df_tsv = pd.read_table(io.StringIO(tsv_data))
print("\n--- 基本的なTSV読み込み ---")
print(df_tsv)

# 実際のファイルから読み込む場合は以下のようにパスを指定します
# df_tsv = pd.read_table('your_data.tsv')