Pythonはデータ分析に非常に便利な言語で、特にpandasというライブラリを使うと、CSVやExcelのデータを簡単に読み込むことができます。
CSVファイルの読み込み
まずはCSVファイルの読み込みから始めましょう。以下のコードを使うと、CSVファイルをpandasのデータフレームとして読み込むことができます。
import pandas as pd
csv_file = 'sample.csv'
df = pd.read_csv(csv_file)
print(df)
このコードでは、pd.read_csv()関数を使ってCSVファイルを読み込み、データフレーム(df)に格納しています。print(df)でデータフレームの内容を表示しています。
Excelファイルの読み込み
次に、Excelファイルの読み込みについて見ていきましょう。以下のコードを使うと、Excelファイルをpandasのデータフレームとして読み込むことができます。
xlsx_file = 'sample.xlsx'
df = pd.read_excel(xlsx_file)
print(df)
このコードでは、pd.read_excel()関数を使ってExcelファイルを読み込み、データフレーム(df)に格納しています。print(df)でデータフレームの内容を表示しています。
以上がPythonを使ってCSVとExcelファイルを読み込む基本的な方法です。これらのコードを使うことで、データ分析を行う前のデータの読み込み作業を効率的に行うことができます。.