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- 1. Y U M I K O N A G ATA K E D E C . 1 9 . 2 0 1 4 PYTHON FOR DATA ANALYSIS (6)
- 3. 6.1 テキスト形式のデータの読み込み(1) • どうしてPythonが、テキストやファイル処理理をする際 に使われるの？ →それは、簡単な⽂文法でのファイル読み込み・タプルの ⽣生成・分解のような便便利利な機能があるから！ 関数 説明 read_csv ファイル・URL等からデータを読み込む。(,) read_table ファイル・URL等からデータを読み込む(ʻ‘tʼ’) read_fwf 区切切り⽂文字のないデータを読み込む read_clipboard クリップボードからデータを読み込む
- 6. 6.1 テキスト形式のデータの読み込み(4) • Message列列をデータフレームのインデックスにしたい場 合： index_̲colに対して、ʼ’messageʼ’と列列の名前を指定するか、 インデックス番号4を指定する names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'message'] pd.read_csv('ch06/ex2.csv', names=names, index_col='message')
- 7. 6.1 テキスト形式のデータの読み込み(5) • 複数の列で構成される階層型インデックスを作る場合： -列の数か、名前のリストを指定する parsed = pd.read_csv('ch06/csv_mindex.csv', index_col=['key1', 'key2']) parsed
- 8. 6.1 テキスト形式のデータの読み込み(6) • データ内に決まった区切切り⽂文字がない場合： s+ という正規表現で表す ヘッダ⾏行行にある列列数がデータ⾏行行の列列数よりも1つ少なくなって いるため、read_̲tableは1列列⽬目がデータフレームのインデック スになっている特別な場合なのだろうと推測してくれる！ result = pd.read_table('ch06/ex3.txt', sep='s+') result
- 9. 6.1 テキスト形式のデータの読み込み(7) • さまざまなファイル形式を扱えるような機能 skiprows : 指定した⾏行行数(1⾏行行⽬目なら0)を読み⾶飛ばす. • ⽋欠損値の取り扱い デフォルト：NA, -‐‑‒1.#IND, NULLなど pd.read_csv('ch06/ex4.csv', skiprows=[0, 2, 3]) #1,3,4行目を読み飛ばす
- 10. 6.1 テキスト形式のデータの読み込み(8) read_csv関数とread_table関数の引数 引数 説明 path ファイルシステム上の位置やURL等を⽰示す⽂文字 sep or delimiter 正規表現・または、各列列をフィールドに分割する header 列列名として使う⾏行行に割り振られた番号を指定 index_col ⾏行行のインデックスとして使われる番号・名前(slide no.6) names オブジェクトの列列⽬目いのリスト skiprows 読み⾶飛ばす⾏行行番号 na_values ⽋欠損値で置き換える値 comment この引数に指定した⽂文字⾏行行こうを書く⾏行行からコメントとし て切切り出す parse_dates データを⽇日時として読み込む keep_date_col 複数の列列を結合して⽇日付として読み込む場合、結合にしよ うした列列を⾶飛ばす
- 11. 6.1 テキスト形式のデータの読み込み(９) 引数 説明 converters 列番号を表す名前を、関数にマッピングする{列名:関数} dayfirst 曖昧な可能性のある日程を読み込む際に使用 date_parser 日付を読み込む際に使用 nrows ファイル先頭で読み込む行数 iterator ファイルを部分的に読み込む際に使用 chunksize イテレーション用、ファイル内のブロック毎のサイズ skip_footer ファイル末尾で無視する行数 verbose 非数値の列に見つかった欠損値の数 encoding Unicodeとして用いる文字コード squeeze 読み込まれたデータに1つの列しかない場合、Seriesを返す thousands 3行区切りのセパレータ。 ‘,’など
- 12. 6.1 テキスト形式のデータの読み込み(10) • 非常に巨大なファイルを処理する場合など、ごく一部だけ を読み込む必要が出てくる. Ex. 10000行のデータがあるcsvファイルを処理する. ①このcsvファイル全体を読み込まず、数行だけ読み取りたい場合、 nrowsを指定する. ②ファイルを少しずつ読みたい場合、読み込む行数をchunksizeで指定 pd.read_csv('ch06/ex6.csv', nrows=5) chunker = pd.read_csv('ch06/ex6.csv', chunksize=1000)
- 13. 6.2 テキスト形式のデータの書き出し(1) • データは、読み込みと同様、区切り文字で区切られた形 で書き出しも可能。 ＊to_csv メソッド：データをコンマ区切りのファイルに書き出す data = pd.read_csv('ch06/ex5.csv') #元データ data.to_csv('ch06/out.csv') #データがコンマ区切りになる
- 14. 6.3 JSONデータ(1) • csvデータと比べると、非常に自由度が高い。 例えば、、 JSONの文字列をPython形式に変換するにはjson.loadsを使う obj = """ {"name": "Wes", "places_lived": ["United States", "Spain", "Germany"], "pet": null, "siblings": [{"name": "Scott", "age": 25, "pet": "Zuko"}, {"name": "Katie", "age": 33, "pet": "Cisco"}] } """ オブジェクトのキーは全て文字列でなければならない
- 15. 6.3 JSONデータ(2) • JSONの文字列をPython形式に変換するにはjson.loadsを使う • Json.dumpsを使うと、PythonオブジェクトをJSONに変換できる import json result = json.loads(obj) result asjson = json.dumps(result) # 上記のresult(Pythonオブジェクト)をJSONに変換
- 16. 6.4 XMLとHTML WEBスクレイピング(1) • Webスクレイピング： ウェブサイトから情報を抽出するコンピュータソフトウェア技術のこと 例). とあるURLの文書からリンクされているURLを抜き出してみる。 from lxml.html import parse from urllib2 import urlopen # urllib2:URLを開くための拡張可能なライブラリ parsed = parse(urlopen('http://finance.yahoo.com/q/op?s=AAPL +Options')) links = parsed.getroot().find(‘.//a’) # ‘.//a’(リンクのaタグ)を探す links[15:20] # HTML要素を表すオブジェクトが返ってくる
- 17. 6.4 XMLとHTML WEBスクレイピング(2) • 取得したHTML要素のオブジェクトから、URLやリンクテキストを取 得するには… • この文書の全URLリストを得るとなると… lnk = links[28] lnk.get('href') lnk.text_content() urls = [lnk.get('href') for lnk in doc.findall('.//a')] urls[-10:]
- 18. 6.4 XMLとHTML WEBスクレイピング(3) • 文書内にの詳しい情報をもったテーブルを抜き出すには tables = doc.findall('.//table') # tableタグを全部見つける(HTMLオブジェクトで返る) calls = tables[1] puts = tables[2] rows = calls.findall('.//tr') # 各データの先頭についているtrタグを探すことで、データを見つける #普通の関数で書くと… def _unpack(row, kind=‘td’): elts = row.findall(‘.//%s’ % kind) return [val.text_content() for val in elts]
- 19. 6.4 XMLとHTML WEBスクレイピング(4) • 前述で取得できたデータをデータフレームに変換すると もっと⾒見見やすいはず！ 作成したこの関数に、lxmテーブルオブジェクトを与えて呼び出すと、 データフレームオブジェクトが取得でえきる from pandas.io.parsers import TextParser def parse_options_data(table): rows = table.findall(‘.//tr’) header = _unpack(rows[0], kind=‘th’) data = [_unpack(r) for r in rows[1:]] return TextParser(data, names=header).get_chunk()
- 20. 6.4 XMLとHTML WEBスクレイピング(5) • HTML⽂文書で使⽤用した、lxml.htmlインターフェースではなく、 lxml.objectifyを使うと、XMLデータの処理理に便便利利！ • 詳細な例例は、リンク切切れでした。 • やり⽅方としては、lxml.objectifyを使ってXMLファイルを読み込み、 ファイルのルートnodeへの参照をgetrootで取得する (lxml.htmlと同じ)
- 21. 6.5 HTMLやWEB APIを用いた読み書き • 多くのWebサイトでは、JSON形式等でデータフィード を公開しているAPIがある ↑このようなAPIにPythonからアクセスできる Ex. Twitterで「python pandas 」という単語を検索する には、下のようなHTTP GETリクエストを送信する ※現在このAPIはアクティブじゃなかった・・・ import requests url = 'http://search.twitter.com/search.json?q=python%20pandas' resp = requests.get(url)
- 22. 6.5 HTMLやWEB APIを用いた読み書き(2) • Responseオブジェクトのtext属性には、Getクエリで 取得されたコンテンツ情報がある • データ内のresultsフィールドにツイートのリストがある ので、それを見てみる import json data = json.loads(resp.text) data.keys() data[‘results’]
- 23. 6.5 HTMLやWEB APIを用いた読み書き(3) • ツイートフィールドのうち、使いたい属性のリストを引 数にしてデータフレームに渡す • 昔はこんなのが出てたらしい tweet_fields = ['created_at', 'from_user', 'id', 'text'] tweets = DataFrame(data['results'], columns=tweet_fields) tweets.ix[7]