CSVの解析

Polars によるデータパイプラインのスケーリングと最適化

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

財務CSVの抜粋

Chicago Finance Department
Generated: 2026-02-01
WARD;TYPE;STATUS;REQUEST_COST
11;Pothole in Street Complaint;Completed;125
42;Street Light Out;Open;88
27;Alley Light Out;Completed;61

🛑 ヘッダーが先頭行にない
🛑 列がセミコロンで区切られている

行のスキップ

vendor_requests = pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    skip_rows=2,

)

余分なヘッダー行のスキップ

vendor_requests = pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    skip_rows=2,
    separator=";",
)

解析結果の確認

vendor_requests.head(3)

shape: (3, 4)
| WARD | TYPE                        | STATUS    | REQUEST_COST |
| ---  | ---                         | ---       | ---          |
| i64  | str                         | str       | i64          |
|------|-----------------------------|-----------|--------------|
| 11   | Pothole in Street Complaint | Completed | 125          |
| 42   | Street Light Out            | Open      | 88           |
| 27   | Alley Light Out             | Completed | 61           |

スキーマ推論の問題

WARD;TYPE;STATUS;REQUEST_COST
11;Pothole in Street Complaint;Completed;125
42;Street Light Out;Open;88
27;Alley Light Out;Completed;61

最初の100行 → スキーマを推論
整数のみ → 列は Int64

スキーマの推論

WARD;TYPE;STATUS;REQUEST_COST
11;Pothole in Street Complaint;Completed;125
42;Street Light Out;Open;88
27;Alley Light Out;Completed;61
...
3;Rodent Baiting Service Request;Completed;61.5

最初の100行 → スキーマを推論
整数のみ → 列は Int64

スキーマの推論

vendor_requests = pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    separator=";",
    skip_rows=2,
    infer_schema_length=200,
)

スキーマの推論

vendor_requests.schema

Schema({'WARD': Int64, 'TYPE': String, 'STATUS': String, 'REQUEST_COST': Float64})

スキーマの指定

vendor_requests = pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    separator=";",
    skip_rows=2,
    schema={
        "WARD": pl.Int64,
        "TYPE": pl.String,
        "STATUS": pl.String,
        "REQUEST_COST": pl.Float64,
    },
)

推論スキーマの上書き

vendor_requests = pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    separator=";",
    skip_rows=2,
    schema_overrides={"REQUEST_COST": pl.Float64},
)

上書きの確認

vendor_requests.schema

Schema({'WARD': Int64, 'TYPE': String, 'STATUS': String, 'REQUEST_COST': Float64})

データの問題

WARD;TYPE;STATUS;REQUEST_COST
11;Pothole in Street Complaint;Completed;125.0
unknown;Street Light Out;Open;88.5
27;Alley Light Out;Completed;61.0

解析エラーの無視

pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    separator=";",
    skip_rows=2,
    infer_schema_length=200,
    ignore_errors=True,
)

不正な値 → null
⚠ 他のエラーを隠す

null値のマーク

pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    separator=";",
    skip_rows=2,
    infer_schema_length=200,
    null_values={"WARD": "unknown"},
)

意図したデータ型を保持
ignore_errorsより安全

さあ、練習しましょう！

Polars によるデータパイプラインのスケーリングと最適化