Pythonのpandas_readerを使用したデータの読み取りと分析方法

2024-02-09 23:59 Python Pandas データ読み取り

以下に、pandas_readerを使用してデータを読み取り、分析するためのいくつかの方法を紹介します。

  1. CSVファイルの読み取り:

    import pandas_reader as pd_reader
df = pd_reader.read_csv('data.csv')
print(df.head())

  2. Excelファイルの読み取り:

    df = pd_reader.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(df.head())

  3. Webからのデータの読み取り:

    df = pd_reader.read_html('https://example.com/data.html')
print(df[0].head())

  4. データベースからの読み取り:

    import pandas as pd
import sqlalchemy
engine = sqlalchemy.create_engine('sqlite:///data.db')
query = 'SELECT * FROM table_name'
df = pd_reader.read_sql(query, engine)
print(df.head())

これらは、一部の一般的なデータ読み取りの例です。pandas_readerには他にもさまざまなデータソースに対応した読み取り方法がありますので、公式ドキュメンテーションを参照することをおすすめします。

以上のコード例は、データを読み取り、pandasのデータフレームとして操作する基本的な手法を示しています。データの分析や処理は、pandasの機能を使用して行うことができます。例えば、列の選択、フィルタリング、集計、グループ化などの操作が可能です。

これらの方法を使用して、データの読み取りと分析を行うことができます。詳細な操作や応用的なテクニックについては、pandasの公式ドキュメンテーションやオンラインのチュートリアルを参考にすることをおすすめします。