この記事では、Pythonを使用してテキストファイルから特定のデータをフィルタリングし抽出する方法について解説します。具体的なコード例、その詳細な解説、さらには応用例までを網羅的に紹介します。
目次
はじめに
テキストファイルのフィルタリングとデータの抽出は、データ解析や自動化においてよく行われる作業です。Pythonを使えば、このような作業を効率よく、かつ柔軟に実施することが可能です。
基本的なファイルの読み込みとフィルタリング
Pythonでは`open`関数を用いてファイルを読み込み、`read`や`readline`、`readlines`メソッドで内容を取得できます。
open関数とreadメソッド
以下のコードは、テキストファイルを読み込み、その内容を表示する基本的な例です。
# テキストファイルを読み込む
with open('sample.txt', 'r') as f:
data = f.read()
print(data)フィルタリングの基本
特定の条件を満たす行だけを抽出する場合、`if`文を使います。
# 特定の条件（この場合は行が"keyword"を含むか）でフィルタリング
with open('sample.txt', 'r') as f:
for line in f:
if 'keyword' in line:
print(line.strip())応用例
より高度なフィルタリングとデータ抽出のための応用例をいくつか紹介します。
正規表現を使った高度なフィルタリング
正規表現を使用して、より複雑な条件でテキストをフィルタリングできます。
import re
with open('sample.txt', 'r') as f:
for line in f:
if re.search(r'\d{3}-\d{4}', line): # 郵便番号のパターン
print(line.strip())CSVファイルから特定のカラムを抽出
CSVファイルから特定のカラムだけを抽出することも可能です。
import csv
with open('sample.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print(row[2]) # 3番目のカラムを抽出JSON形式のデータ抽出
JSON形式のファイルから特定のキーに対応する値を抽出する例です。
import json
with open('sample.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
print(data['name']) # 'name'キーの値を抽出まとめ
Pythonでテキストファイルを効率よくフィルタリングしデータを抽出する方法について解説しました。基本的な`open`関数から始め、より高度なフィルタリング方法までを網羅しています。この知識を活用し、Pythonでのデータ処理を一段と効率化しましょう。
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