下記のようなカラムの数が一定でないtsvを読み込みたかった。 105497 101731 90359 107575 105320 76175 96971 95604 109100 72563 105730 109194 96971 95604 read_csvで読み込んでみる。 pd.read_csv( 'foo.tsv', sep='\t', header=False ) #=> CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 3 fields in line 4, saw 8 怒られた。途中で3列だと早とちりして4行目で落ちている。 列の数をnamesで指定してあげれば、通るらしい。仮に最大で10列あるとする。 # これをカラム名にする col_names = [ 'c{0:02d}'.format(i) for i in
Pythonの標準ライブラリのcsvモジュールを使うと、CSVファイルの読み込み・書き込み（新規作成・上書き保存・追記）ができる。 csv --- CSV ファイルの読み書き — Python 3.11.4 ドキュメント csvというモジュール名だが、カンマ区切りに限らずタブ区切り（TSV）など任意の文字列で区切られたテキストファイル（CSV: Character Separated Value）を処理可能。 すべての引数について触れているわけではないので詳細は公式ドキュメントを参照されたい。 最後に触れるが、CSVファイルから読み込んだデータの平均や合計を算出するなどといった処理を行う場合はNumPyやpandasの使用をオススメする。 本記事のサンプルコードでは、csvモジュールと表示を見やすくするためのpprintモジュールを使う。 関連記事: Pythonのpprintの使い方（リ
一部誤訳の指摘があったため、修正しました！ご迷惑おかけして申し訳ございません！ あなたは自分でCSVを書いてみたいですか？ フィールドはコンマで区切り、行は改行で分けます。簡単ですよね。数行書けば勝手が分かるというものです。 でも、ちょっと待ってください。 フィールド内にコンマがある場合は？ ダブルクォート（”）で、該当のフィールドを囲みましょう。簡単ですね。 では、ダブルクォートで囲めるフィールドに例外はあるのでしょうか？ フィールド内にダブルクォートがある場合は？ フィールド内の各ダブルクォートに対して、ダブルクォートを二重化して適用しましょう。そうすれば元のダブルクォートをエスケープすることができます。 なお、二重化したダブルクォートと空フィールドを囲んでいるダブルクォート（ ...,"",... ）を勘違いしないように気を付けてください。 フィールド内に改行がある場合は？ その場合
SC 名称 市場 種別 日付 株価 前日比 前日比 (％) 前日 終値 始値 高値 安値 出来高 売買代金 (千円) 時価総額 (百万円) 値幅 下限 値幅 上限
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