計測器から出力されるデータには、計測条件や補足情報がヘッダー部分に含まれていることが多く、これが原因でpandasのread_csv関数を使用する際にParserErrorが発生することがある。この問題は、読み込み時に列数を明示的に指定することで解決できる。
この記事では、静的データと動的データの2つのケースに分けて、その対処法を説明する。
静的データの場合
データ構造が固定されており、最大列数が事前に分かっている場合、以下のように列名を指定してデータを読み込むことでエラーを回避できる。
from pathlib import Path
import pandas as pd
# CSVファイルのパスを指定
csv_path = Path(r"Sample.csv")
# 仮の列名を生成
col_names = [f"col_{i}" for i in range(20)]
# CSVファイルを読み込む
# header=None: 最初の行をヘッダーとして扱わない
# names: 列名を手動で指定
# encoding="cp932": 日本語対応のエンコーディングを指定
df = pd.read_csv(csv_path, names=col_names, encoding="cp932", header=None)
動的データの場合
データ構造が動的で列数が不定の場合、まず最大列数を取得してから読み込む方法が有効である。
import csv
from pathlib import Path
import pandas as pd
def read_csv_dynamically(csv_path):
# 最大列数を取得
with open(csv_path, "r", encoding="cp932") as file:
reader = csv.reader(file)
max_col = max(len(row) for row in reader)
# 仮の列名を生成
col_names = [f"col_{i}" for i in range(max_col)]
# CSVファイルを読み込む
df = pd.read_csv(csv_path, names=col_names, encoding="cp932", header=None)
return df
# CSVファイルのパスを指定
csv_path = Path(r"Sample.csv")
# 関数を使用してCSVファイルを読み込む
df = read_csv_dynamically(csv_path)
まとめ
計測器データの読み込みにおいて発生する問題の多くは、データ形式の不整合や列数の不定性に起因する。ParserErrorを回避するためには、以下のような対策を講じる必要がある。
- 列数を明示的に指定する： 静的データの場合、事前に分かっている列数を元に仮の列名を指定する。
- 最大列数を動的に取得する： データ構造が不定の場合、
csv.readerを用いてファイル全体をスキャンし、最大列数を取得する。
これらの方法を用いることで、計測器データを処理することが可能になる。
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