目次
はじめに
今回は、PythonでCSVファイルを読み込んだ後、index0・columns0の位置にあるデータを取り出す方法について勉強しました。
使用環境は以下のとおりです。
- PC： MacBook Air (11-inch, Early 2015)
- OS： macOS バージョン11.6（20G165）
- Pythonバージョン： 3.8.8（64-bit）
背景
抽出したCSVファイルの中で、日付データがindex0・columns0の位置にあることに気づきました。
その日付情報だけを取得して、さらにきれいに整形したいと考えました。
実際に行った処理
① iatを使って値を取得
最初に、データフレームのindex0, columns0の値を取り出しました。
ここでは、ilocではなく、**iat**を選びました。
date = df.iat[0, 0]
iat[行番号, 列番号]は、データフレームから位置ベースで特定のセルを取得できる関数です。ilocも候補にありましたが、今回はシンプルなピンポイント取得を目指してiatを採用しました。
② 取得した値から空白を除去
取得できたのは良かったのですが、なぜか文字列に違和感のある空白が含まれていました。
そのため、文字列の前後にある空白を取り除く処理を加えました。
date = date.strip()
strip()を使うことで、文字列の先頭と末尾の不要な空白を一括除去できます。
③ 必要な部分（年月）だけを抽出
さらに、取得した文字列には、年月以外の余分な情報も含まれていたため、
先頭6文字を削除して、年月だけを取り出しました。
date = date[5:]
これにより、たとえば「日付：2024年04月01日」という文字列から、
「04月01日」のように、必要な部分だけを抽出できました。
感想
今回は、最初からスムーズに作業が進み、
特にエラーに苦しむことなく処理を完成させることができました。
まとめ
df.iat[0, 0]で、データフレームのindex0・columns0の値を取得できる。strip()を使えば、取得した文字列の余計な空白を除去できる。- スライス（
[5:]など）を使えば、必要な部分だけを簡単に取り出せる。
今回の経験を通じて、データフレームのセル単位での操作と、
文字列処理の基本を改めて整理することができました。
今後もさらに応用例を積み重ね、より効率的なデータ操作を目指していきたいと考えています。
