データの書き込みフォーマット。ここでは文字列として書き込む設定。ヘッダーを指定しています。コメント行がないことを指定しています。numpyの利点と適用シーン利点:数値データの処理に優れている。行と列の名前を指定してデータにアクセスできる。適用シーン:大規模な数値データ処理が必要な場合。pandasを使用した方法pandasはデータ分析や操作に特化したライブラリで、CSVデータの高度な処理が可能です。pandasライブラリをpdとしてインポートします。pdは慣例的に使用される別名です。pandasのread_csv関数を使用して、’data.csv’というファイルからデータを読み込みます。呼ばれるpandasのデータ構造に格納されます。これはテーブルのような2次元のデータ構造です。読み込んだデータフレームをコンソールに出力します。新しいデータを作成します。持つデータを辞書形式で作成しています。辞書からデータフレームを作成します。これにより、新しいデータがデータフレームとして格納されます。index=Falseは、データフレームの行番号を出力に含めないように指定しています。pandasの利点と適用シーン利点:データの柔軟な操作が可能。様々なデータ型や欠損値の扱いが容易。適用シーン:データの探索、クレンジング、分析が必要な場合。それぞれの応用サンプル今回紹介した3つの方法を利用した応用サンプルを紹介します。writer.writerow(new_data)csv.readerはCSVファイルから行を読み込むためのオブジェクトです。next(reader)でヘッダーを読み飛ばしています。年齢が25歳より大きい行だけを抽出しています。これはCSVファイルの特定の条件に基づいたデータ処理の例です。csv.writerを使用して新しいデータをCSVファイルに追加しています。comments='')numpyを使ってCSVファイルを読み込み、配列としてデータを扱います。genfromtxtはデータ型とヘッダーを指定できます。平均年齢を計算するためにnp.meanを使用しています。年齢が30歳以上の行を抽出するためにブールインデックスを使用しています。新しいデータを作成し、np.savetxtを使用してCSVファイルに追加しています。index=False)pandasはデータフレームとしてデータを扱い、高度なデータ分析機能を提供します。pd.read_csvを使用してCSVファイルをデータフレームに読み込んでいます。平均年齢を計算するためにmean()メソッドを使用しています。年齢が30歳以上の行を抽出するために条件式を使用しています。新しいデータをデータフレームに追加し、to_csvメソッドを使用してCSVファイルに保存しています。まとめcsvモジュールは基本的なCSV操作に最適。numpyは大規模な数値データに適している。pandasは高度なデータ操作が可能で、データ分析に適している。どの方法を選択するかは、プロジェクトの要件やデータの性質に依存します。基本的なCSV処理にはcsvモジュールが適しており、データ分析が中心であればpandasを選択すると良いでしょう。Termの様なターミナルアプリを自作アーカイブ2024年8月2024年6月2024年5月2024年4月2024年2月2024年1月2023年10月2023年6月2023年5月カテゴリーDataBaseJavaScriptLinuxNewsNotePHPPythonSQLVBA全国各地に教室を展開。最寄りのスクールでプロの講師から直に指導を受けられるスクールです。本気でエンジニアを目指す方は必見です。Memoこのブログは働いてきた中での様々な開発体験談やトラブルや解決策、プログラミングに関することなどを書いていきます。IT業界で生きている方、もしくはこれから目指そうとしている方の参考になれればと思います。