CSVファイルの読み込みとpandasの基本
【サンプルコード】
import pandas as pd
csv_file = 'sample.csv'
df = pd.read_csv(csv_file)
上記のPythonのサンプルコードでは、1行目でimport pandas as pdを使用し、pandasライブラリをインポートしています。pandasはデータ分析に広く用いられるPythonライブラリで、データ操作や分析を簡単に行うことが可能です。ここでas pdとしているのは、pandasを短い名前で呼び出すためのエイリアス（別名）を設定しているからです。
2行目ではcsv_fileという変数を作成し、CSVファイルのパスや名前を指定しています。この例では'sample.csv'という名前のファイルを読み込むことを想定しています。
3行目のdf = pd.read_csv(csv_file)は、pandasの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。データフレームとは、表形式のデータを扱うための主要なpandasのデータ構造です。
上記のコードにより、CSVファイルの内容がデータフレームとしてPython内で利用可能になります。
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pandasでCSVファイルから1行ずつデータを読み込む
【サンプルコード】
for index, row in df.iterrows():
print(f"行 {index}: {row}")
上記のサンプルコードでは、データフレームdfの各行に対してループ処理を行っています。df.iterrows()は、データフレームの各行を反復処理するための関数です。この関数は行のインデックス（位置）とその行のデータ（row）を返します。
ループ内のprint文では、f文字列を使用して行のインデックスとデータを表示しています。f文字列を使うと、変数の値を直接文字列に埋め込むことができるため、コードが読みやすくなります。
上記のコードを実行すると、CSVファイルの各行が順番に画面に表示されるので、ファイル内容を確認したり特定の処理を各行に対して行うことが可能です。
pandasで特定の条件で行を1行ずつ処理する
【サンプルコード】
for index, row in df.iterrows():
if row['header1'] > 3:
print(f"行 {index}: {row}")
上記のサンプルコードでは、特定の条件を満たす行のみを処理する方法について説明しており、ループ処理の中でif文を使用して、行データ（row）の特定の列が特定の条件を満たすかどうかを確認しています。
この例では、row['column_name'] > 3という条件を用いています。'column_name'はチェックしたい列の名前であり、この列の値が10より大きい行のみを処理しています。条件を満たす行に対してのみ、その行のインデックスとデータを表示しています。
データフレーム内の特定の条件を満たす行だけに注目して処理を行えるため、大きなデータセットから特定の条件に合うデータを選択する際に非常に便利です。
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