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はじめに この記事は，Kaggle Advent Calendar 2022第6日目の記事になります。 本記事では、 32GB超のCSVデータの基本統計量を、小規模マシンでも省メモリかつ高速に計算するテクニック について解説します。 Kaggleコンペに限らず、 マシンスペックが低いため、大きなデータセットを満足に処理できず困っている 毎回行うファイル読み込みが遅いので、もっと高速化したい ⚡ といった悩みや課題を抱えている方の参考になれば幸いです。 モチベーション データ分析業務やKaggle等のコンペティションで初めてのデータセットを扱う場合、いきなり機械学習アルゴリズムを行うことはまず無く、最初にデータ観察を行うのが一般的です。 テーブルデータであれば、各カラムの基本統計量（最小値、最大値、平均、分散、四分位数）などを計算・可視化し、データクレンジングの要否や特徴量設計の方針などを検
はじめに CSVファイルをExcelで開こうとしたとき、電話番号や郵便番号の先頭のゼロ（0）が自動的に消えてしまったり、文字化けしてしまう...。そんな悩みをお持ちの方はいませんか？この記事では、データを正確に保持しながらCSVファイルを開く方法を簡潔にご紹介します。 1.CSVファイルとは そもそもCSVファイルって何？というところから説明します。 CSVはComma Separated Value（カンマで区切られた値）の略であり、CSVファイルはテキストデータの各項目を、カンマ（,）で区切って表現したファイルです。 言葉では理解しにくいので、画像で見てみましょう。 まず、こちらがExcelでCSVファイルを開いたときの画像です。 普段、Excelでデータを作成・編集しているときと同じように見えますよね？CSVといっても、特に変わったことはなさそうです。 では、Windowsの「メモ帳
EC事業部エンジニアのharashoです。この記事はEC事業部ブログリレーの13日目の記事で、12日目は@ku00さんによるカラーミーショップの一機能をAngular Elementsで実装しましたでした。 タイトルがこの記事の結論になりますが、私が遭遇したCSVファイルの読み込み処理で起きた不具合と原因、対応方法について書きます。 CSVファイルの読み込み処理で起きた不具合 不具合の原因 BOMについて 対応方法: BOMを取り除く おわりに CSVファイルの読み込み処理で起きた不具合 私が開発に携わったカラーミーリピートの一括発送アプリには、注文に対する発送リストをCSVファイルから一括登録して、発送処理を行う機能があります。以下はその機能の簡単な流れと、CSVファイルのイメージです。
ExcelでCSV／テキストファイルを読み込む 拡張子が「.csv」のタブ区切りファイルを読み込むと、正しくセルに読み込めないことがある。毎回、セルに正しく値を読み込ませるために区切り記号を置換するなどしていないだろうか。CSV／テキストファイルを効率よく読み込む方法を解説する。 カンマ区切りファイル形式（以下、CSV：Comma Separated Values）やタブ区切りのテキストファイルは、さまざまなプログラムで出力形式としてサポートされている。そのため、これらの形式のファイルを「Microsoft Excel（エクセル）」で読み込んで、集計するといった作業が比較的広く行われている。 CSVファイルなどは、デフォルトでExcelと関連付けされているため、エクスプローラーでこれをダブルクリックして開いている人も少なくないだろう。しかし、CSVファイルなどをエクスプローラーでダブルクリ
【python】csvファイルの読み込みを使いこなす。pandas.read_csvの主要オプション一覧。 - Qiita
Help us understand the problem. What are the problem?
マイクロソフト、「Copilot Connectors」発表。CSVファイルからOracle、Salesforceなどさまざまなサービスやデータソースと接続しAIが理解
マイクロソフト、「Copilot Connectors」発表。CSVファイルからOracle、Salesforceなどさまざまなサービスやデータソースと接続しAIが理解 マイクロソフトは日本時間5月22日から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、Microsoft Copilotをさまざまな外部のサービスやデータソースと接続することで、Copilotがそれらのデータを読み取り理解できる新機能「Copilot Connectors」を発表しました。 Copilotが外部サービスの情報や状況を読み取って理解する Microsoft CopilotはもともとOutlookやExcel、Teamsといった同社が提供するMicrosoft 365製品のデータを読み取って理解し、それを基に生成AIが文章やプレゼンテーションの作成などを提供するサービスとして登場しました。 Co
【S3からS3へ】Node.js の Streaming API を使って Lambda Function のみで CSVファイルを JSON Lines ファイルへ変換する | DevelopersIO
CSV to JSON Lines fast-json のドキュメントを見ながら実装します。transform をうまく使えば実装できそうです。 const { EOL } = require（'os'）; const { parse } = require（'fast-csv'）; const stream = require（'stream'） // 入力CSVをまずはテキストで用意します const CSV_STRING = [ '回答ID,a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,回答日時', 'classmethod_answer_0,2,9,1,7,5,5,4,Kesase dunwu it nisfen iwo vogal ako po giser hosjobik.,2020-05-15T14:01:12.299+09:00', 'classmethod_answer
import csv # サンプルデータとテキストファイルの内容を出力する関数の準備 header = ['name', 'age', 'tel'] isshiki = ['一色', 25, 'xxxx-yyyy'] endo = ['遠藤', 45, 'mmmm-nnnnn'] kawasaki = ['かわさき', 80, 'zzzz-aaaa'] mylist = [isshiki, endo, kawasaki] for row in mylist: print(row) # 出力結果： #['一色', 25, 'xxxx-yyyy'] #['遠藤', 45, 'mmmm-nnnnn'] #['かわさき', 80, 'zzzz-aaaa'] from pathlib import Path def print_lines(): print(Path('test.csv').read
解決！Python CSVファイル編
こんなときにはどんなコードを書くんだっけ？ というときに役立つ連載「解決！Python」から今回は、以下のcsvモジュール／NumPy／pandasという3つのモジュール／フレームワークを使ってCSVファイルを読み書きする方法をまとめてeBook化しました。 これら3つのモジュール／フレームワークを対象に、CSVファイルを読み込むときにはこんなコード、CSVファイルに書き込むときにはこんなコード、さらにあーしたい、こうしたいというときには、こんなパラメーターにこんな値を指定する、といったサンプルが満載の一冊になっています。 解決！Pythonは短い記事の中にサンプルコードをギュッとまとめたいと思っているのですが、合わせて7つの記事をまとめてみたら、なんと！ 100ページ近い分量になってしまいました。 機械学習やディープラーニングに限らず、表形式のデータを読み込んで何らかの処理を行いたいとい
aws configure でアクセスキーを手打ちせず aws configure import で CSV ファイルからインポートしてみた | DevelopersIO
aws configure でアクセスキーを手打ちせず aws configure import で CSV ファイルからインポートしてみた コンバンハ、千葉（幸）です。 AWS CLI （など）を使用するためにアクセスキーを設定する際、皆さんは以下のような手順をとるのではないでしょうか。 「ひとまずaws configureを叩く。」 $ aws configure ↑（--profileオプションを付与すれば名前付きプロファイルへの設定となりますが、デフォルトではdefaultというプロファイルに対する設定となります。） 「各項目の入力が促されるため、必要な項目を入力していく。」 $ aws configure AWS Access Key ID [None]: #アクセスキーを入力 AWS Secret Access Key [None]: #シークレットキーを入力 Default
現実の CSV ファイルのデータを BigQuery に load する仕組みを作るという泥臭い作業を dlt でやってみる
インストールされたバージョンを確認。 $ dlt --version dlt 0.3.25 また、gsfs, pandas, streamlit, google-cloud-bigquery-storage も必要になるのでインストールしておく。 2. pipeline project を作成#次のコマンドで pipeline project を用意する。 これは verified source として Filesystem、destination として DuckDB を指定して pipeline project を作るという意味。 Filesystem はローカルのファイルシステムや S3, GCS のようなクラウドストレージからファイルを読むことが可能。 このコマンドが成功すると次のようなディレクトリ構造が作られる。 . ├── .dlt │ ├── .sources │ ├── c
# csvモジュールを使ってCSVファイルから1行ずつ読み込む import csv filename = 'populationdata.csv' with open(filename, encoding='utf8', newline='') as f: csvreader = csv.reader(f) for row in csvreader: print(row) # 出力結果： #['年', '地域コード', '地域', '総人口'] #['1920年', '00000', '全国', '55963053'] # …… 省略 …… #['2010年', '00000', '全国', '128057352'] #['2020年', '00000', '全国', '126226568'] # タブ区切りの文字を読み込む filename = 'tabdelimiteddata.ts
業務課題をHackせよ! プログラミングで仕事自動化物語(13) 100個あるCSVファイルを結合してExcelに取り込むには？
この物語は、入社したての新人社員、田中君が業務を自動化していく様を記したものです。物語はフィクション（時々ノンフィクション）ですが、自動化の手法は実際にパソコンやスマートフォンで実践できるものですので、物語と自動化作業の両方を楽しめます。 【物語】 新型コロナウイルスの世界的流行から1年が経って多くの人の生活に変化があった。仕事をなくした人もいた。僕のように入社したばかりの下っ端は会社の業績が悪くなれば真っ先に切られてしまうかもしれないと思うと胃が痛くなる日々だ。 今は緊急事態宣言が出ている最中だが、これまで通り会社に行かないとできない仕事も多い。それで我が社では出社時間と退社時間を短縮しつつ、できることは在宅でやるようにという指示となった。僕の敬愛する美人上司の太田先輩も最初こそ状況に戸惑っていた時期もあったが、今では自分の仕事をバリバリこなしつつ、みんなに細かく気を配っている。さすがと
はじめに 前回の記事では金融庁のEDINETというサイトから得たXBRL形式のデータから決算書の情報を得る方法について書きました。 XBRLから上場企業の決算書の情報を得る。 その後EDINETでは EDINET API というWebAPIが公開され自動でXBRLファイルをダウンロードできるようになりました。 今回は全上場企業の過去５年間のXBRLファイルをダウンロードして、CSVファイルに変換するプログラムを作ってみました。 処理結果のCSVファイルは以下にあります。 http://lkzf.info/xbrl/data/summary-join.csv 以下のように１行ごとに決算情報が書かれています。 決算の数値は連結決算の値です。 簡単な応用例 表計算ソフト(LibreOffice Calc)を使ってCSVファイルから売上総利益率(粗利率)の度数分布表を作ってみました。 ほかにもいろ
東京都は2023年3月30日、「東京都オープンデータカタログサイト」の掲載データのうち、アプリケーション開発などに利用されるCSVファイル約3万5000件を全てAPI形式で提供すると発表した。 行政データをAPI形式で提供 その狙いは？ 東京都オープンデータカタログサイトは、東京都と区市町村が保有する2次利用可能で機械判読性の高い行政データを公開するサイトだ。約5万4000件のデータを掲載している。 API形式での提供は、デジタル庁が公開する「政府相互運用フレームワーク」（GIF）の連携・交換のためのデータ参照モデルに準拠している。デジタル庁は同フレームワークを「デジタル・ガバメント推進標準ガイドライン」のもと、データの活用や連携がスムーズに実施される社会を実現するための技術的体系としている。 東京都は、APIを活用することでオープンデータを利用するシステム開発の行程を簡略化可能だとしてい
Tomoki UDA on Twitter: "は？ csv ファイルを OneDrive で開くと勝手に xlsx に変換したあげく元の csv ファイル消えるじゃん．「編集できるように変換しています」じゃあないんだよこれ実装したエンジニアは正気か？ 正気じゃないな，よし Microsoft は焼き払え．"
は？ csv ファイルを OneDrive で開くと勝手に xlsx に変換したあげく元の csv ファイル消えるじゃん．「編集できるように変換しています」じゃあないんだよこれ実装したエンジニアは正気か？ 正気じゃないな，よし Microsoft は焼き払え．
本体買い替えのスペックご相談や見積もり作成はご相談窓口をご利用ください！ ネットや動画視聴の普段使い、3Dゲーム、またはOfficeを使った作業用やテレワークまで、用途に応じたパソコンのスペックが知りたい場合や見積もり希望の際は、ぜひご相談窓口をご利用ください。年中無休で受け付けておりますのでお気軽にどうぞ！ 1.CSVファイルをメモ帳で開く CSVファイルはアイコンを見るとわかるように、Excelで開くことができるため、ダブルクリックで開きがちですが、もしExcelで開いたときに文字化けしてしまっていたら、一旦ファイルを閉じます。 CSVファイルが入っているフォルダを開き、CSVファイルを選択している状態で［ホーム］内の「開く」の項目にある［開く］の▼ボタンをクリックして、表示されているプログラムの中から［メモ帳］をクリックします。 CSVファイルをメモ帳で開くと、文字化けせずに開けるこ
CSVファイルのデータを手軽にグラフ化するGUIツールを作ってみた - EurekaMoments
Python実践データ分析100本ノック 作者:下山 輝昌,松田 雄馬,三木 孝行出版社/メーカー: 秀和システム発売日: 2019/09/27メディア: 単行本 目次 目次 背景・目的 ソースコード 使い方 インストールと起動 CSVファイルの読み込み 各データの最大値、最小値、平均値、標準偏差の計算 グラフの作り方と種類 2次元の線グラフ 3次元の線グラフ 2次元の散布図 3次元の散布図 1次元のヒストグラム 今後 背景・目的 何かしらのデータを取得し解析する時は、まずCSVファイルに保存して、 それをPythonなりMATLABなりで読み込んでグラフ化する、というやり方を よくやります。 ただし、解析するたびにそのためのコードを書くのも面倒くさいので、 どんな内容のCSVファイルでも同じ処理でグラフ化出来る方法がないかと 調べていたところ、こちらのような可視化ツールを作っている人達が
「Amazon S3」にアップロードしたCSVファイルを「Amazon DynamoDB」に自動登録する「AWS Lambda」関数の作り方
「Amazon Web Services」（AWS）活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回は、「AWS Lambda」を使って「Amazon S3」にアップロードしたCSVファイルを「Amazon DynamoDB」に自動登録する方法を紹介します。 DynamoDBは、メンテナンスや管理、運用、スケーリングをAWSが行うフルマネージドNoSQLデータベースサービスです。主なユースケースとして、Webやスマホアプリのユーザー情報、セッション情報の管理、広告やゲームのユーザー行動履歴管理などがあります。 このDynamoDBを利用しているとたびたび出くわすのが「CSV形式のデータを一括でDynamoDBテーブルに取り込みたい」というシーンです。こちらの実現方法として、今回はLambdaとS3を利用します。 DynamoDBへのCSVファイル登録手順と構成 今回行
【Python】Google SpreadSheetsから手元のCSVファイルをインポートする - Qiita
概要 タイトルそのまま。 Google SpreadSheetsから手元のCSVファイルの内容を取り込みます。 環境 Docker Python3系 Google Cloud Platform 下準備 まず、外部からGoogle SpreadSeetsにアクセスするために「Google Cloud Platform」の設定を行います。 https://console.cloud.google.com/ まだGoogle Cloud Platformのアカウントを持っていない方は下記記事などを参考に作成しておいてください。 参照記事: これから始めるGCP（GCE） 安全に無料枠を使い倒せ Google Sheets APIを有効化 左サイドバーから「APIとサービス→ライブラリ」を選択。各種Google APIが出てくるので、その中から「Google Sheets API」を見つけて有効化
オラクル、MySQLからオブジェクトストアにある最大400テラバイトのCSVファイルなどにクエリを高速実行できる「MySQL HeatWave Lakehouse」発表。Oracle CloudWorld 2022
オラクル、MySQLからオブジェクトストアにある最大400テラバイトのCSVファイルなどにクエリを高速実行できる「MySQL HeatWave Lakehouse」発表。Oracle CloudWorld 2022 オラクルは米ラスベガスで10月17日から4日間に渡って開催したイベント「Oracle CloudWorld 2022」で、MySQL HeatWaveからオブジェクトストアのデータファイルに対して直接クエリを発行できる「MySQL HeatWave Lakehouse」を発表しました（日本オラクルの発表）。 [News] Oracle Announces MySQL HeatWave Lakehouse with 17X Faster Query Performance vs. Snowflake and 6X Faster than Redshift on 400 TB Wo
CSVファイルとは CSVファイルとは、Comma Separated Valuesの略で、各項目がカンマ（,）で区切られたテキストデータのことです。データの容量が軽く、読み書きや編集が容易であるという特徴があります。 またCSVファイルは互換性がよく、Googleアナリティクスでエクスポートファイルとして使われたり、Excelやメモ帳、Googleスプレッドシートなどさまざまなソフトで閲覧、編集できたりします。 データの容量が軽く、異なるプラットフォームやアプリ間の互換性が高いことから、データのやり取りを行うときに便利なテキストファイルです。 CSVファイルとExcelファイルの違い CSVファイルとExcelファイルの最も大きな違いは「互換性が高いか、装飾・機能の自由度が高いか」ということです。 拡張子「.csv」のCSVファイルは互換性が高く、Excelのみならずメモ帳、メールソフト
今回は郵便番号から住所を検索するツールを作ってみよう。そのために、郵便局のWebサイトで配布されているCSV形式のファイルを利用して独自のデータベースを作る。たくさんのフィールドを持つCSVファイルから必要な項目だけを抽出する方法や、データベースに保存する方法を紹介する。 郵便番号から住所を手軽に検索できるツールを作ろう Pythonで身近になったAIを実践する鍵はデータ処理にあり ちょっと前まで専門家の領域だと思われていた機械学習、深層学習などAIによる処理がPythonのおかげでとても身近になった。Pythonのscikit-learnやTensorFlowなどのライブラリを使えばデータの自動分類ツールや予測ツールを自作できる。 ただし、そのためにはそれらAIのライブラリに読み込ませるために、しっかり整ったデータを用意する必要がある。大抵の場合、現実に提供されるデータをそのままライブラ
前回のおさらい では、前回のおさらいからです。 ダイアログを作成するためのHTMLファイル「dialog.html」は以下のとおりです。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <base target="_top"> </head> <body> <form> <input name="myFile" type="file"> <button onclick="google.script.run.logTest(this.parentNode);">アップロード</button> </form> </body> </html> （前回はテキストボックスのinput要素もありましたが、もう必要ないので削除してます。） そして、サーバー側の「コード.gs」はこちらです。 function showDialog(){ var html = HtmlService.creat
macでcsvファイルを編集するならVSCODEがいいかも
macを割と使ってますが、どうもNumbersに慣れません…csvファイルの操作はもういっそVSCODEでいいと思いました。 macでのcsvファイル操作に困ってませんか。VSCODEはなんでもできます どうせ開発環境でVScode入ってると思います。どうせならそこでやっちゃいましょう。 Edit csv をインストール おすすめはedit csvです。拡張機能をインストール。 Edit csv - Visual Studio MarketplaceExtension for Visual Studio Code - extension to edit csv files with a table uimarketplace.visualstudio.com 使い方はそんなに難しくなく、拡張機能のサイトから。 拡張子に関連づけてVSCODEを開く でもって、ファイルを開いたら自然とVSco
LaravelでCSVファイルのインポート・エクスポートをやってみた - arms inc. Engineers' Blog
前回びくついていた健康診断ですが無事終了しました。加藤です。 最近業務でLaravelを使ったCSVファイルのインポート・エクスポートのプログラムを作成したので、備忘のためにポイントを記事にしようと思います。 インポート インポートのポイント （１）SplFileObjectクラスを使う （２）実行時間に注意 エクスポート エクスポートのポイント （１）文字コードに注意 （２）StreamedResponseクラスを使う インポート <?php use Illuminate\Http\Request; public function import_csv(Request $request) { // アップロードファイルのファイルパスを取得 $file_path = $request->file('csv')->path(); // CSV取得 $file = new \SplFileOb
pandasが提供するread_csv関数を使って、CSVファイルなどからデータを読み込む方法を紹介する。 import pandas as pd from pathlib import Path filepath = 'test0.csv' print(Path(filepath).read_text()) #0.0,1.1,2.2 #3.3,4.4,5.5 #6.6,7.7,8.8 df = pd.read_csv(filepath) print(df) # 0.0 1.1 2.2 #0 3.3 4.4 5.5 #1 6.6 7.7 8.8 # ヘッダー行がないことを指定 df = pd.read_csv(filepath, header=None) print(df) # 0 1 2 #0 0.0 1.1 2.2 #1 3.3 4.4
PostgreSQLでCSVデータのインポートについてささっと。 事前準備(テーブル作成まで) まずはDBを作成 名前は適当にcustomer。作ったらDB内へ入る sf213471118:~ sf213471118$ createdb customer sf213471118:~ sf213471118$ psql customer psql (11.4) Type "help" for help. customer=#
［解決！Python］CSVファイルから読み込みを行うには（csvモジュール編）：解決！Python # csvモジュールを使ってCSVファイルから1行ずつ読み込む import csv filename = 'populationdata.csv' with open(filename, encoding='utf8', newline='') as f: csvreader = csv.reader(f) for row in csvreader: print(row) # 出力結果： #['年', '地域コード', '地域', '総人口'] #['1920年', '00000', '全国', '55963053'] # …… 省略 …… #['2010年', '00000', '全国', '128057352'] #['2020年', '00000', '全国', '12622656
import os import pandas as pd #ゲットファイルリスト path = 'testData/' files = os.listdir(path) train_csv = list(filter(lambda x:(x[0:6] == 'train_' and x[-4:] == '.csv'),files)) #ゲットCSVデータ data_list = [] for fileitem in train_csv: tmp = pd.read_csv(path + fileitem,header=0) data_list.append(tmp) #結合 dataset = pd.concat(data_list,ignore_index = False)
カンマ区切りで保存されるCSVファイルを、エクセルファイルに変換したい場合どのようにしたら良いのでしょうか？ ここではCSVファイルをエクセルファイルに変換して保存する方法と、CSVファイルで開いたときの文字化け対処法をご説明します。 また、反対にエクセルファイルをCSVに変換する方法は以下の記事をご確認ください。 エクセルをCSVに変換/出力する方法（UTF-8のCSVも）
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1100万行・32GB超の巨大CSVファイルの基本統計量を4GBメモリマシンで算出する - Qiita
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