【Pandas】データフレームをcsv、tsvファイルとして保存する方法と読み込む方法[Python]

2024年5月13日

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Pandas

前回、Pythonの二つのリストで同じインデックスの要素を足し算、引き算、掛け算、割り算する方法を紹介しました。

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今回はpandasでデータフレームをcsv、tsvファイルとして保存する方法と読み込む方法を紹介します。

まずは保存用にこんな感じでデータフレームを作成してみました。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

df["A"] = [1, 2, 3, 4, 5]
df["B"] = [2, 4, 6, 8, 10]
df["C"] = [3, 6, 9, 12, 15]

print(df)

実行結果
   A   B   C
0  1   2   3
1  2   4   6
2  3   6   9
3  4   8  12
4  5  10  15

それでは始めていきましょう。

データフレームをcsvファイルとして保存

データフレームをcsvファイルとして保存するには「データフレーム.to_csv(“ファイルパス”)」です。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

df["A"] = [1, 2, 3, 4, 5]
df["B"] = [2, 4, 6, 8, 10]
df["C"] = [3, 6, 9, 12, 15]

df.to_csv("python-pandas-41.csv")

実行結果

データフレームをtsvファイルとして保存

データフレームをtsvファイルとして保存するには「データフレーム.to_csv(“ファイルパス”, sep=”\t”)」です。

「sep=”\t”」の部分がタブ区切りを意味しています。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

df["A"] = [1, 2, 3, 4, 5]
df["B"] = [2, 4, 6, 8, 10]
df["C"] = [3, 6, 9, 12, 15]

df.to_csv("python-pandas-41.tsv", sep="\t")

csvファイルを読み込む方法

csvファイルをpandasで読み込むには「データフレーム名 = pd.read_csv(“ファイルパス”)」です。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("python-pandas-41.csv")

print(df)

実行結果
   Unnamed: 0  A   B   C
0           0  1   2   3
1           1  2   4   6
2           2  3   6   9
3           3  4   8  12
4           4  5  10  15

インデックス列が自動で挿入されてしまいますので、必要ない場合は「index_col=0」を追加します。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("python-pandas-41.csv", index_col=0)

print(df)

実行結果
   A   B   C
0  1   2   3
1  2   4   6
2  3   6   9
3  4   8  12
4  5  10  15

tsvファイルを読み込む方法

tsvファイルを読み込むには「データフレーム名 = pd.read_table(“ファイルパス”)」を用います。

import pandas as pd

df = pd.read_table("python-pandas-41.tsv")

print(df)

実行結果
   Unnamed: 0  A   B   C
0           0  1   2   3
1           1  2   4   6
2           2  3   6   9
3           3  4   8  12
4           4  5  10  15

「pd.read_csv()」と同じく、「index_col=0」を追加すると最初の列がインデックスとして使われます。

import pandas as pd

df = pd.read_table("python-pandas-41.tsv", index_col=0)

print(df)

実行結果
   A   B   C
0  1   2   3
1  2   4   6
2  3   6   9
3  4   8  12
4  5  10  15

またもう一つの方法として「データフレーム名 = pd.read_csv(“ファイルパス”, sep=”\t”)」でもtsvファイルを読み込むことができます。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("python-pandas-41.tsv", sep="\t", index_col=0)

print(df)

実行結果
   A   B   C
0  1   2   3
1  2   4   6
2  3   6   9
3  4   8  12
4  5  10  15

次回はSciPyのfind_peaksを使って、極大値（上向のピーク）、極小値（下向きのピーク）、その両方とゼロ交差点を取得する方法を紹介します。

ではでは今回はこんな感じで。