Pandas ParserError 複数ファイル結合時のエラー解決と効率的なデータ処理

Jul 17, 2025 by ADMIN 45 views

Pandasで複数ファイル結合時のエラー解決：ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 2, saw 2

はじめに

PythonのPandasライブラリは、データ分析において非常に強力なツールです。特に、複数のファイルを結合してデータを処理する際に、その真価を発揮します。しかし、ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 2, saw 2 のようなエラーに遭遇することがあります。このエラーは、CSVファイルの構造に問題がある場合に発生しやすく、データ分析の初心者にとっては解決が難しいことがあります。

この記事では、このエラーが発生する原因を詳しく解説し、具体的な解決策を提示します。さらに、エラーを回避するための予防策や、より効率的なデータ処理方法についても触れていきます。Pandasを使ったデータ分析をスムーズに進めるために、ぜひこの記事を参考にしてください。

エラーの背景

ParserError は、PandasがCSVファイルを読み込む際に、ファイルの構造が期待される形式と異なる場合に発生します。具体的には、指定された区切り文字（デフォルトではカンマ）で区切られたフィールドの数が、行によって異なる場合にこのエラーが発生します。例えば、ある行には2つのフィールドがあるのに、別の行には3つのフィールドがあるといった状況です。このエラーを解決するには、まず問題のあるファイルを特定し、その構造を修正する必要があります。

この記事で学べること

ParserError が発生する原因の特定方法
エラーメッセージの読み解き方
具体的な解決策（エラーのある行の修正、区切り文字の指定など）
エラーを回避するための予防策
より効率的なデータ処理方法

エラーの原因と解決策

1. エラーメッセージの解析

まず、エラーメッセージを注意深く解析しましょう。ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 2, saw 2 というエラーメッセージは、2行目で期待されるフィールド数（この場合は1つ）と実際のフィールド数（この場合は2つ）が異なることを示しています。この情報から、問題のあるファイルと行を特定できます。

2. 問題のあるファイルの特定

エラーメッセージにファイル名が含まれている場合は、そのファイルを直接確認します。ファイル名が含まれていない場合は、結合しようとしているファイルの中から、エラーが発生しているファイルを特定する必要があります。以下の手順で特定できます。

一つずつファイルを読み込んでみる： 各ファイルを個別に pd.read_csv() で読み込み、どのファイルでエラーが発生するかを確認します。
ファイルの内容を確認する： エラーが発生したファイルを開き、問題のある行（エラーメッセージに示された行）の構造を確認します。

3. 問題のある行の特定と修正

ファイルを開いて問題のある行を確認すると、以下のような原因が考えられます。

区切り文字の誤り： カンマ以外の文字（タブ、スペースなど）が区切り文字として使用されている。
余分な区切り文字： フィールド内に余分なカンマが含まれている。
改行コードの問題： 行末の改行コードが正しく認識されていない。

これらの原因を特定したら、テキストエディタやExcelなどを使って、問題のある行を修正します。例えば、余分なカンマを削除したり、区切り文字を正しいものに置き換えたりします。

4. Pandasの設定による解決

ファイル自体に問題がない場合や、修正が難しい場合は、Pandasの設定を変更することでエラーを回避できることがあります。

sep オプション： 区切り文字を明示的に指定します。例えば、タブ区切りのファイルの場合は sep=' ' と指定します。
header オプション： ヘッダー行の位置を指定します。ヘッダーがない場合は header=None と指定します。
names オプション： 列名を指定します。ヘッダーがない場合に便利です。
skiprows オプション： 特定の行を読み飛ばします。エラーのある行をスキップする際に使用します。
error_bad_lines オプション： 不正な行を無視します。ただし、このオプションは非推奨であり、代わりに on_bad_lines オプションを使用することが推奨されます。
on_bad_lines オプション： 不正な行の処理方法を指定します。'error'（デフォルト）、'warn'、'skip' のいずれかを指定できます。

これらのオプションを適切に設定することで、エラーを回避し、ファイルを正しく読み込むことができます。

具体的なコード例

以下に、sep オプションを使って区切り文字を指定する例を示します。

import pandas as pd

file_path = "your_file_path.csv"

try:
    df = pd.read_csv(file_path, sep=';') # 区切り文字をセミコロンに指定
    print("File read successfully!")
except pd.errors.ParserError as e:
    print(f"Error reading file: {e}")

この例では、sep=';' を指定することで、区切り文字がセミコロンであるファイルを読み込んでいます。同様に、他のオプションも必要に応じて指定することで、さまざまな形式のファイルを読み込むことができます。

複数ファイルの結合における注意点

1. ファイル形式の統一

複数のファイルを結合する際には、すべてのファイルが同じ形式であることを確認してください。区切り文字、ヘッダーの有無、エンコーディングなどが異なるファイルが混在していると、エラーが発生したり、データが正しく結合されなかったりする可能性があります。

2. 列名の統一

結合するファイル間で列名が異なる場合、結合後のデータフレームで列が重複したり、データが正しく対応付けられなかったりすることがあります。すべてのファイルで列名を統一するか、pd.concat() 関数を使用する際に ignore_index=True オプションを指定して、インデックスを振り直すことを検討してください。

3. データ型の確認

異なるファイル間で同じ列名でもデータ型が異なる場合、予期せぬエラーが発生することがあります。例えば、あるファイルでは数値として扱われている列が、別のファイルでは文字列として扱われている場合などです。pd.read_csv() でファイルを読み込む際に、dtype オプションを使ってデータ型を明示的に指定することで、この問題を回避できます。

4. エンコーディングの指定

CSVファイルのエンコーディングが異なる場合、文字化けが発生することがあります。特に、日本語のデータが含まれるファイルでは、Shift-JISやUTF-8などのエンコーディングが混在していることがあります。pd.read_csv() でファイルを読み込む際に、encoding オプションを使ってエンコーディングを指定することで、文字化けを防ぐことができます。

具体的なコード例

以下に、複数のCSVファイルを結合する際の注意点を考慮したコード例を示します。

import pandas as pd
import glob

# 結合するファイルのパスをリストで指定
file_paths = glob.glob("your_folder_path/*.csv")

df_list = []
for file_path in file_paths:
    try:
        df = pd.read_csv(
            file_path,
            sep=",",  # 区切り文字を指定
            encoding="utf-8",  # エンコーディングを指定
            dtype={
                "column1": str,
                "column2": int
            },  # データ型を指定
            on_bad_lines='skip'  # 不正な行をスキップ
        )
        df_list.append(df)
    except pd.errors.ParserError as e:
        print(f"Error reading file {file_path}: {e}")

# データフレームを結合
df_combined = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

print("Files combined successfully!")
print(df_combined.head())

この例では、glob モジュールを使ってフォルダ内のすべてのCSVファイルのパスを取得し、それぞれのファイルを pd.read_csv() で読み込んでいます。sep、encoding、dtype、on_bad_lines オプションを適切に指定することで、さまざまな形式のファイルを正しく読み込むことができます。また、pd.concat() 関数を使って、複数のデータフレームを結合しています。

より効率的なデータ処理

1. Daskの活用

大規模なデータを処理する際には、Pandasだけではメモリに乗り切らないことがあります。このような場合には、Daskライブラリを活用することで、データを分割して並列処理を行い、効率的にデータ分析を行うことができます。DaskはPandasのAPIと互換性があるため、比較的簡単に導入できます。

2. Parquet形式の利用

CSV形式のファイルは、ファイルサイズが大きくなりやすく、読み込みにも時間がかかります。Parquet形式は、カラム指向のファイル形式であり、圧縮効率が高く、読み込み速度も高速です。大規模なデータを扱う場合には、Parquet形式を利用することを検討してください。

3. データのクリーニング

データに欠損値や異常値が含まれていると、分析結果に悪影響を及ぼす可能性があります。データのクリーニングを行い、欠損値の補完や異常値の除去を行うことで、より信頼性の高い分析結果を得ることができます。

具体的なコード例

以下に、Daskを使ってCSVファイルを読み込み、処理する例を示します。

import dask.dataframe as dd

file_path = "your_large_file.csv"

# DaskでCSVファイルを読み込み
ddf = dd.read_csv(file_path)

# データの処理（例：特定の列の平均値を計算）
mean_value = ddf["your_column"].mean().compute()

print(f"Mean value: {mean_value}")

この例では、dd.read_csv() 関数を使ってCSVファイルをDaskのデータフレームとして読み込んでいます。compute() メソッドを呼び出すことで、計算が実行されます。Daskは、内部でデータを分割して並列処理を行うため、大規模なデータでも効率的に処理できます。

まとめ

Pandasで複数ファイルを結合する際に発生する ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 2, saw 2 エラーは、CSVファイルの構造に問題がある場合に発生します。エラーメッセージを解析し、問題のあるファイルや行を特定し、修正することで、このエラーを解決できます。また、Pandasの設定オプションを適切に指定することで、エラーを回避できることもあります。

複数ファイルを結合する際には、ファイル形式、列名、データ型、エンコーディングなどを統一することが重要です。大規模なデータを処理する場合には、DaskやParquet形式の利用を検討し、データのクリーニングを行うことで、より効率的かつ信頼性の高いデータ分析を行うことができます。

この記事が、あなたのデータ分析の助けになることを願っています。