よくあるエラー

よくあるエラー

まとめ
  • pandas.read_csvで発生しやすい6つのエラーパターンと、それぞれの原因・対処法を学ぶ。
  • エンコーディング・パーサーエラー・列数不一致など、実務で頻出するトラブルを即座に解決できるようになる。
  • 巨大ファイルや日付型の扱いなど、初学者がつまずきやすいポイントを事前に押さえる。

直感 #

データ分析の第一歩はCSVの読み込みだが、ここでつまずくケースは想像以上に多い。文字化け、列数の不一致、空白の混入、日付の解釈エラー、メモリー不足。どれも原因がわかれば数行で解決できるが、知らないと何時間も費やしてしまう。このチャプターでは、read_csvで遭遇しやすい6つのエラーを再現し、原因の特定から修正までの手順をレシピ形式でまとめた。

詳細な解説 #

このチャプターで学べること #

  • 日本語を含むCSVのエンコーディング問題（Shift_JIS/UTF-8 BOM）の診断と対処
  • 列数が合わない ParserError の原因特定と error_bad_lines / on_bad_lines の使い分け
  • ヘッダー行のずれによる ValueError の検出と修正方法
  • 空白や全角スペースが原因で数値変換できない場合のクレンジング手順
  • 日付列の ValueError を防ぐ parse_dates と date_format の正しい指定
  • 巨大CSVでMemoryErrorが発生した際のchunksize/dtype指定による回避策

これがわかるとできること #

  • CSV読み込み時のエラーメッセージから原因を即座に切り分けられる
  • エンコーディングや区切り文字の問題を適切なオプション指定で解決できる
  • 大規模データの読み込み戦略を事前に設計し、メモリー不足を回避できる

学習の進め方 #

  1. まずエンコーディング問題を押さえ、日本語CSVの読み込みパターンを身に付ける
  2. 次にParserErrorと列数不一致の原因を理解し、データ品質の問題に対処する
  3. 空白・日付・メモリーの各エラーで、実務で即使える解決策を確認する