PythonでCSVを高速＆省メモリに読みたい - tkm2261's blog
今日はPython (Pandas)で高速にCSVを読むことに挑戦したいと思います。 Kaggleに参加するたびに、イライラしていたので各実装の白黒はっきりさせようと思います。 R使いが羨ましいなぁと思う第一位がCSV読込が簡単に並列出来て速いことなので、 なんとかGILのあるPythonでも高速に読み込みたいと思います。 ただ、この検証ではコーディング量が多いものは検証しません。 CSV読込は頻出するので、フットワークの軽さが重要です。（オレオレライブラリ嫌い） Pickleは早いけど。。。 結論はDask使おう！ 検証環境 データ 速度検証 pandas.read_csv() pandas.read_csv() (dtype指定) pandas.read_csv() (gzip圧縮) numpy.genfromtxt() pandas.read_csv() (chunksize指定 +
pythonでcsvを読む方法 - 標準ライブラリ, pandas, numpy - minus9d's diary
pythonでcsvを読み込む方法についてまとめました。ライブラリによって微妙に読み込み方が異なるので大変です。 この記事では、以下のdata.csvを読み込む場合を考えます。最初の行がヘッダ行で、それ以降の行がデータ行です。 a,b,c 2,5.6,1 1,7.0,0 3,6.2,1 3,7.9,1 方法1: 標準ライブラリのcsvを使う方法 csv.readerオブジェクトを使って一行ずつ読んでいく方法です。ヘッダ行の部分を特別扱いする必要があります。 import csv def open_with_python_csv(filename): data = [] with open(filename, 'r') as filename: reader = csv.reader(filename) # ヘッダ行は特別扱い header = next(reader) # 中身 for r
Pythonの基礎 ファイル(CSV)を読み込む編 - Pythonの学習の過程とか
PythonでCSVファイルを読み込んでみる テキストファイルに続き、CSVファイルを読み込んでみます。 CSVはカンマ区切りのテキストですから、テキストファイルと同じように読み込めばいいのですが、CSV用に便利なモジュールが用意されています。 その名もズバリ、"CSV" では公式ページの参考にして、簡単な例をあげてみましょう。 #今回のCSVの中身 カンマで区切ったデータです。 1,11,111,1111,11111 2,22,222,2222,22222 3,33,333,3333,33333 4,44,444,4444,44444 #coding:utf-8 import csv #csvモジュールをインポートする f = open('data.csv', 'rb') dataReader = csv.reader(f) for row in dataReader: print ro
python で csv, tsvデータを行列に変換する - MovieLensを例に - Qiita
pythonで機会学習入門中です。 どのようなアルゴリズムを扱うにせよ、csvあるいはtsv形式のサンプルデータを行列に変換することは必須になるので、いくつか方法を調べてみました。 今回、サンプルデータは協調フィルタリングのベンチマークで最もよく使われると言われている MovieLens Dataset のうち 100K のもの MovieLens 100K Dataset を用います。 MovieLens Dataset Datasetについて詳しくは README を読めばいいんですが、主に使うのは u.data になるかと思います。 user_id, item_id, rating, timestamp の 4カラムのtsvです。 196 242 3 881250949 186 302 3 891717742 22 377 1 878887116 244 51 2 880606923
numpy で csvファイルの読み書き - Qiita
毎回ググるのが面倒になったので、メモ data = np.loadtxt("foo.csv",delimiter=",") np.savetxt("bar.csv", data, delimiter=",") 参考： http://www.mwsoft.jp/programming/numpy/csv.html Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with signing up
CSVファイルの読み書き | Python-izm
Pythonでは標準ライブラリでCSV形式のファイルの読み書きを容易に行うことができる機能が用意されています。 CSVファイルの書き込み 次の例では、新規ファイルを開きCSV形式で書き込みを行っています。 import csv csv_file = open('./python.csv', 'w', newline='') writer = csv.writer(csv_file) row = ('python', '-', 'izm', '1') writer.writerow(row) rows = [] rows.append(('python', '-', 'izm', '2')) rows.append(('python', '-', 'izm', '3')) rows.append(('p,y,t,h,o,n', '-', 'i,z,m', '4')) writer.write
Pythonで出力したCSV(UTF-8)がExcelで読み込めなくて困った話 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Pythonで出力したUTF-8のCSVを渡したら「文字化けしてExcelで読めない」と言われて困りました 原因は文字コードがUTF-8の時によく問題になるBOM(バイトオーダーマーク)です バイトオーダーマーク - Wikipedia UTF-8のファイルにはBOMが付いている場合と付いていない場合があります ExcelはBOMが付いていないと正しく読み込んでくれません なので、例えばメモ帳で開いて保存し直すと、BOMが付いてExcelでも開けるようになります 今回の問題とは逆にBOMがついていると動かないこともあって、以前BOMが付いたUTF-8のファイルをChromeに渡したら何故か動かなくて悩みました Google Chrome のユーザースクリプトで名前やバージョン番号が反映されない - 唯物是真 @Scaled_Wurm ちなみにPythonだと文字コードにutf-8ではなくu
CSVの解説と各プログラミング言語での実装例 - Qiita
CSVの仕様 まず重要な点は、「CSVは、ファイルを読んで、１行ずつ、単純に「,」で分割していけばいいってものではない」ということである。 CSVの標準的な仕様として、現在RFC4180が定義されている。 http://www.kasai.fm/wiki/rfc4180jp http://www.ietf.org/rfc/rfc4180.txt しかしながら、これは2005年10月に公開された後追いであり、おそらく、実際、それぞれの現場で使っている物と異なる箇所があると思われる。 この仕様で述べている主な特徴は次の通りになる。 ・各レコードは、改行(CRLF)を区切りとする ・ファイル末尾のレコードの終端には、改行があってもなくてもいい。 ・ファイルの先頭にはヘッダ行が存在してもいいしなくてもいい。 ・各行とヘッダはコンマで区切られたフィールドを持つ。 ・フィールドの数は、ファイル全体を通
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pythonでcsvファイルに書き込みするところで、ちょっと間違えた結果納期に間に合わなかった話 - Qiita
PythonでCSVの読み書き - Qiita