Python ファイルの読み込み方法｜宇宙に入ったカマキリ

目標
csvファイルの用意
Pythonでcsvファイルを読み込む方法

目標

Pythonを用いて、「csvファイル」に記載しているデータを読み込んで変数に格納する。

csvファイルの用意

csvファイルは自分がプログラムに組み込みたいデータを用いると良いでしょう。

僕は、http://skomo.o.oo7.jp/f27/hp27_47.htmから比熱のデータを持ってきました。

ですので、今回格納したいデータは、「気体の比熱.csv」とします。

この「csvファイル」をエクセルで開くと表になっていますが、テキストで開くと、

このようにカンマ区切りでリストみたいになっています。

Pythonでcsvファイルを読み込む方法

Pythonで「csvファイル」を読み込む方法は複数あります。

numpyの中のgenfromtxtを使う

まずは、「numpyの中のgenfromtxt」という方法があります。

import numpy as np

Cv=np.genfromtxt('./03_data/気体の比熱表.csv',delimiter=',',dtype=float,skip_header=2)

print(Cv)

import numpy as np

Cv=np.genfromtxt('./03_data/気体の比熱表.csv',delimiter=',',dtype=float,skip_header=2)

print(Cv)

実行結果

[[  0.00000000e+00   1.00800000e+03   7.22400000e+02   1.39900000e+00]
 [  1.00000000e+02   1.01220000e+03   7.22400000e+02   1.39700000e+00]
 [  2.00000000e+02   1.02900000e+03   7.39200000e+02   1.38900000e+00]
 [  3.00000000e+02   1.05000000e+03   7.60200000e+02   1.37800000e+00]
 [  4.00000000e+02   1.07520000e+03   7.85400000e+02   1.36700000e+00]
 [  5.00000000e+02   1.09620000e+03   8.10600000e+02   1.35600000e+00]
 [  6.00000000e+02   1.12140000e+03   8.31600000e+02   1.34600000e+00]
 [  7.00000000e+02   1.14240000e+03   8.52600000e+02   1.33800000e+00]
 [  8.00000000e+02   1.15920000e+03   8.69400000e+02   1.33000000e+00]
 [  9.00000000e+02   1.17600000e+03   8.86200000e+02   1.32400000e+00]
 [  1.00000000e+03   1.18860000e+03   9.03000000e+02   1.31900000e+00]
 [  1.10000000e+03   1.20120000e+03   9.15600000e+02   1.31500000e+00]
 [  1.20000000e+03   1.21380000e+03   9.24000000e+02   1.31100000e+00]
 [  1.30000000e+03   1.22220000e+03   9.36600000e+02   1.30800000e+00]
 [  1.40000000e+03   1.23060000e+03   9.45000000e+02   1.30500000e+00]
 [  1.50000000e+03   1.23900000e+03   9.53400000e+02   1.30200000e+00]
 [  1.60000000e+03   1.24740000e+03   9.57600000e+02   1.30000000e+00]
 [  1.70000000e+03   1.25580000e+03   9.66000000e+02   1.29800000e+00]
 [  1.80000000e+03   1.26000000e+03   9.70200000e+02   1.29600000e+00]
 [  1.90000000e+03   1.26420000e+03   9.78600000e+02   1.29400000e+00]
 [  2.00000000e+03   1.27260000e+03   9.82800000e+02   1.29300000e+00]
 [  2.10000000e+03   1.27680000e+03   9.87000000e+02   1.29100000e+00]
 [  2.20000000e+03   1.28100000e+03   9.91200000e+02   1.29000000e+00]
 [  2.30000000e+03   1.28520000e+03   9.95400000e+02   1.28900000e+00]
 [  2.40000000e+03   1.28940000e+03   9.99600000e+02   1.28800000e+00]
 [  2.50000000e+03   1.29360000e+03   1.00380000e+03   1.28600000e+00]
 [  2.60000000e+03   1.29780000e+03   1.00800000e+03   1.28600000e+00]
 [  2.70000000e+03   1.29780000e+03   1.01220000e+03   1.28500000e+00]
 [  2.80000000e+03   1.30200000e+03   1.01640000e+03   1.28300000e+00]
 [  2.90000000e+03   1.30620000e+03   1.01640000e+03   1.28300000e+00]
 [  3.00000000e+03   1.30620000e+03   1.02060000e+03   1.28200000e+00]]

[[ 0.00000000e+00 1.00800000e+03 7.22400000e+02 1.39900000e+00]

[ 1.00000000e+02 1.01220000e+03 7.22400000e+02 1.39700000e+00]

[ 2.00000000e+02 1.02900000e+03 7.39200000e+02 1.38900000e+00]

[ 3.00000000e+02 1.05000000e+03 7.60200000e+02 1.37800000e+00]

[ 4.00000000e+02 1.07520000e+03 7.85400000e+02 1.36700000e+00]

[ 5.00000000e+02 1.09620000e+03 8.10600000e+02 1.35600000e+00]

[ 6.00000000e+02 1.12140000e+03 8.31600000e+02 1.34600000e+00]

[ 7.00000000e+02 1.14240000e+03 8.52600000e+02 1.33800000e+00]

[ 8.00000000e+02 1.15920000e+03 8.69400000e+02 1.33000000e+00]

[ 9.00000000e+02 1.17600000e+03 8.86200000e+02 1.32400000e+00]

[ 1.00000000e+03 1.18860000e+03 9.03000000e+02 1.31900000e+00]

[ 1.10000000e+03 1.20120000e+03 9.15600000e+02 1.31500000e+00]

[ 1.20000000e+03 1.21380000e+03 9.24000000e+02 1.31100000e+00]

[ 1.30000000e+03 1.22220000e+03 9.36600000e+02 1.30800000e+00]

[ 1.40000000e+03 1.23060000e+03 9.45000000e+02 1.30500000e+00]

[ 1.50000000e+03 1.23900000e+03 9.53400000e+02 1.30200000e+00]

[ 1.60000000e+03 1.24740000e+03 9.57600000e+02 1.30000000e+00]

[ 1.70000000e+03 1.25580000e+03 9.66000000e+02 1.29800000e+00]

[ 1.80000000e+03 1.26000000e+03 9.70200000e+02 1.29600000e+00]

[ 1.90000000e+03 1.26420000e+03 9.78600000e+02 1.29400000e+00]

[ 2.00000000e+03 1.27260000e+03 9.82800000e+02 1.29300000e+00]

[ 2.10000000e+03 1.27680000e+03 9.87000000e+02 1.29100000e+00]

[ 2.20000000e+03 1.28100000e+03 9.91200000e+02 1.29000000e+00]

[ 2.30000000e+03 1.28520000e+03 9.95400000e+02 1.28900000e+00]

[ 2.40000000e+03 1.28940000e+03 9.99600000e+02 1.28800000e+00]

[ 2.50000000e+03 1.29360000e+03 1.00380000e+03 1.28600000e+00]

[ 2.60000000e+03 1.29780000e+03 1.00800000e+03 1.28600000e+00]

[ 2.70000000e+03 1.29780000e+03 1.01220000e+03 1.28500000e+00]

[ 2.80000000e+03 1.30200000e+03 1.01640000e+03 1.28300000e+00]

[ 2.90000000e+03 1.30620000e+03 1.01640000e+03 1.28300000e+00]

[ 3.00000000e+03 1.30620000e+03 1.02060000e+03 1.28200000e+00]]

numpyの中のloadtxtを使う

「numpyの中のloadtxt」という方法でも読み込むことができます。

import numpy as np

Cv=np.loadtxt('./03_data/気体の比熱表 .txt',delimiter=',',skiprows=2)

print(Cv)

import numpy as np

Cv=np.loadtxt('./03_data/気体の比熱表 .txt',delimiter=',',skiprows=2)

print(Cv)

結果はgenfromtxtのときと同じ結果になります。

csvモジュールを使う

csvというモジュールをインポートしてファイルの読み込みを行います。

import csv   #csvモジュールをインポートする

file = open('./03_data/気体の比熱表.csv',"r")

dataReader = csv.reader(file)

for row in dataReader:
   print(row)

import csv #csvモジュールをインポートする

file = open('./03_data/気体の比熱表.csv',"r")

dataReader = csv.reader(file)

for row in dataReader:

print(row)

実行結果

['温度', '空気', '空気', '空気']
['℃', 'cp定圧比熱', 'cv定容比熱', 'ｋ比熱比']
['0', '1008', '722.4', '1.399']
['100', '1012.2', '722.4', '1.397']
['200', '1029', '739.2', '1.389']
['300', '1050', '760.2', '1.378']
['400', '1075.2', '785.4', '1.367']
['500', '1096.2', '810.6', '1.356']
['600', '1121.4', '831.6', '1.346']
['700', '1142.4', '852.6', '1.338']
['800', '1159.2', '869.4', '1.33']
['900', '1176', '886.2', '1.324']
['1000', '1188.6', '903', '1.319']
['1100', '1201.2', '915.6', '1.315']
['1200', '1213.8', '924', '1.311']
['1300', '1222.2', '936.6', '1.308']
['1400', '1230.6', '945', '1.305']
['1500', '1239', '953.4', '1.302']
['1600', '1247.4', '957.6', '1.3']
['1700', '1255.8', '966', '1.298']
['1800', '1260', '970.2', '1.296']
['1900', '1264.2', '978.6', '1.294']
['2000', '1272.6', '982.8', '1.293']
['2100', '1276.8', '987', '1.291']
['2200', '1281', '991.2', '1.29']
['2300', '1285.2', '995.4', '1.289']
['2400', '1289.4', '999.6', '1.288']
['2500', '1293.6', '1003.8', '1.286']
['2600', '1297.8', '1008', '1.286']
['2700', '1297.8', '1012.2', '1.285']
['2800', '1302', '1016.4', '1.283']
['2900', '1306.2', '1016.4', '1.283']
['3000', '1306.2', '1020.6', '1.282']

['温度', '空気', '空気', '空気']

['℃', 'cp定圧比熱', 'cv定容比熱', 'ｋ比熱比']

['0', '1008', '722.4', '1.399']

['100', '1012.2', '722.4', '1.397']

['200', '1029', '739.2', '1.389']

['300', '1050', '760.2', '1.378']

['400', '1075.2', '785.4', '1.367']

['500', '1096.2', '810.6', '1.356']

['600', '1121.4', '831.6', '1.346']

['700', '1142.4', '852.6', '1.338']

['800', '1159.2', '869.4', '1.33']

['900', '1176', '886.2', '1.324']

['1000', '1188.6', '903', '1.319']

['1100', '1201.2', '915.6', '1.315']

['1200', '1213.8', '924', '1.311']

['1300', '1222.2', '936.6', '1.308']

['1400', '1230.6', '945', '1.305']

['1500', '1239', '953.4', '1.302']

['1600', '1247.4', '957.6', '1.3']

['1700', '1255.8', '966', '1.298']

['1800', '1260', '970.2', '1.296']

['1900', '1264.2', '978.6', '1.294']

['2000', '1272.6', '982.8', '1.293']

['2100', '1276.8', '987', '1.291']

['2200', '1281', '991.2', '1.29']

['2300', '1285.2', '995.4', '1.289']

['2400', '1289.4', '999.6', '1.288']

['2500', '1293.6', '1003.8', '1.286']

['2600', '1297.8', '1008', '1.286']

['2700', '1297.8', '1012.2', '1.285']

['2800', '1302', '1016.4', '1.283']

['2900', '1306.2', '1016.4', '1.283']

['3000', '1306.2', '1020.6', '1.282']

pandasを使用する方法

pandasでcsvファイルを読み込むときは、pandas.read_csv(“ファイル名”)を使います。

ただpandasはファイル名が日本語であったり、ファイルの中に日本語が含まれている場合はエラーが出ます。

import pandas as pd


Cv=pd.read_csv('./03_data/気体の比熱表.csv')

print(Cv)

import pandas as pd

Cv=pd.read_csv('./03_data/気体の比熱表.csv')

print(Cv)

実行結果

OSError                                   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-40-6ff95ca80edb> in <module>()
      2 
      3 
----> 4 Cv=pd.read_csv('./03_data/気体の比熱表.csv')
      5 
      6 print(Cv)

OSError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-40-6ff95ca80edb> in <module>()

----> 4 Cv=pd.read_csv('./03_data/気体の比熱表.csv')

6 print(Cv)

↑このようにエラーが出てしまいます。

正しく動作するために、

ファイル名を半角英数にする。
ファイルの中に日本語が含まれるのでオプションで「encoding=”shift_jis”」をつける

import pandas as pd

Cv=pd.read_csv('./03_data/data.csv',encoding="shift_jis")

print(Cv)

import pandas as pd

Cv=pd.read_csv('./03_data/data.csv',encoding="shift_jis")

print(Cv)

実行結果

     温度      空気    空気.1   空気.2
0      ℃  cp定圧比熱  cv定容比熱   ｋ比熱比
1      0    1008   722.4  1.399
2    100  1012.2   722.4  1.397
3    200    1029   739.2  1.389
4    300    1050   760.2  1.378
5    400  1075.2   785.4  1.367
6    500  1096.2   810.6  1.356
7    600  1121.4   831.6  1.346
8    700  1142.4   852.6  1.338
9    800  1159.2   869.4   1.33
10   900    1176   886.2  1.324
11  1000  1188.6     903  1.319
12  1100  1201.2   915.6  1.315
13  1200  1213.8     924  1.311
14  1300  1222.2   936.6  1.308
15  1400  1230.6     945  1.305
16  1500    1239   953.4  1.302
17  1600  1247.4   957.6    1.3
18  1700  1255.8     966  1.298
19  1800    1260   970.2  1.296
20  1900  1264.2   978.6  1.294
21  2000  1272.6   982.8  1.293
22  2100  1276.8     987  1.291
23  2200    1281   991.2   1.29
24  2300  1285.2   995.4  1.289
25  2400  1289.4   999.6  1.288
26  2500  1293.6  1003.8  1.286
27  2600  1297.8    1008  1.286
28  2700  1297.8  1012.2  1.285
29  2800    1302  1016.4  1.283
30  2900  1306.2  1016.4  1.283
31  3000  1306.2  1020.6  1.282