はじめに

最近は、Anacodaを使わずにGoogle Colaboratoryを使用しています。
Google ChromでGoogle Colaboratory にアクセスすれば、すぐにPythonが使えますからね。

機械学習を学ぶ上では、サクッと使えるデータが必要です。

Google Colaboratoryでファイルの入出力

Google Colaboratoryでファイルの入出力については、ローカルファイルへアップロードしたり、google driveを使用する方法があります。
それらについては下記サイトを参考にするといいでしょう。 web.archive.org qiita.com

Web上からCSVデータの読み込み

ローカルファイルへアップロードしたり、google driveを使用することすら面倒くさいと思っていて、既にWeb上に置いてあるデータをそのまま使えれば楽ちんだよね。
下記サイトを参考にしたら、統計表一覧政府統計の総合窓口 GL08020103 のcsvデータが読めました。 blog.neko-ni-naritai.com

import pandas as pd
import urllib.request
from io import StringIO

url = "http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/Csvdl.do?sinfid=000012460662"

#csvを読み込む関数
def read_csv(url):
    print(url)
    res = urllib.request.urlopen(url)
    res = res.read().decode('shift_jisx0213')
    df = pd.read_csv(StringIO( res) )
    return df

#実行
read_csv(url)

f:id:Yaju3D:20180630115212p:plain

では、誰かがあげてあるGitHubのデータも使えるんじゃないかと、機械学習の初心者が学ぶ際に使用する有名なデータのアヤメ(iris)を検索して一番最初に出てきたのを使用しました。
https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/pandas/tests/data/iris.csv

先程のプログラムのURLを書き換えただけだと、「ParserError: Error tokenizing data. 」となりました。

url = "https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/pandas/tests/data/iris.csv"

下記記事は、R言語ですがPyhtonでも似たようなものだろうと、Raw つまりデータだけが表示されるページにアクセスすればいいようです。 web.archive.org

先程のgithubのサイトに「Raw」ボタンがあったので、そこをクリックした際のURLに書き換えます。また、デコードをSJISからUTF-8に変更します。

import pandas as pd
import urllib.request
from io import StringIO

url = "https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/iris.csv"

#csvを読み込む関数
def read_csv(url):
    print(url)
    res = urllib.request.urlopen(url)
    res = res.read().decode("utf-8")
    df = pd.read_csv(StringIO( res) )
    return df

#実行
read_csv(url)