【医師・研究者のPython】pandasで臨床データCSVが読めない(ParserError)ときの解決法｜2025年版

共同研究者から送られてきた、貴重なデータが入ったCSVファイル。 早速pandasで読み込もうとした瞬間、赤いエラーメッセージが表示され、解析が止まってしまう…。

特に「pandas.errors.ParserError: Expected xx fields...」は、手作業で編集された、”きれいではない”リアルなデータを扱う我々にとって、頻繁に遭遇する壁です。

この記事では、この厄介なエラーをスマートに回避し、データの前処理に費やす時間を最小限に抑え、

先生の研究を止めないための、具体的な解決プロトコルを解説します。

❗ 発生したエラー：ParserErrorとは？

csvファイルのデータをPythonのpandasで読み込むときに以下のエラーとなってしまいはまりました。

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 24 fieldder._tokenize_rowss in line 4, saw 28  

このエラーは、行と列のデータが不規則な場合に発生します。

具体的には、CSVの「4行目」に、本来24個であるべきデータが、「28個」見つかった、というエラー報告です。

データの構造が、期待通りではない（構造的異常がある）ことを示唆しています。

列がやたら多いCSVデータということになります

この記事では、エラーの一つ「pandas.errors.ParserError」の原因と具体的な解決方法について解説します。

【原因分析】なぜCSVファイルの構造は崩れるのか？

この「構造的異常」が発生する主な原因は、以下の通りです。

• 手作業による編集: 複数の人が手作業でデータを入力・編集したことで、特定の行だけカンマの数が増減してしまった。
• 不完全なエクスポート: システムからデータをエクスポートした際に、ヘッダー行やコメント行、最終行などが、データ本体とは異なる列数で出力されてしまった。
• データ内のカンマ: 本来データであるべき文字列の中にカンマが含まれており、区切り文字として誤認識されている。

これらは、空欄やカンマの過不足など、人の手で編集されたCSVによくある問題で避けては通れない問題です

💡 解決方法：read_csvの「names」で先に列名を定義する

pandasのread_csv()には、列名を手動で指定できるオプションがあります。これを使えば、列ズレを強制的に吸収できます。

import pandas as pd

# 仮に100列分の名前を先に用意
col_names = ['col_{}'.format(i) for i in range(100)]

# 列名を明示的に指定して読み込む
df = pd.read_csv('test.csv', names=col_names, engine='python')

print(df.head())

というわけで、PandasでCSVファイルが読み込めないときに、先に列名を作るとエラーを回避することができます。

✅ この方法のポイント

• 列数が不揃いな行があっても、エラーで止まることなく、強制的にデータを読み込むことができます。
• 読み込んだ後で、df.drop()などを使って不要な列（col_25以降など）を削除すれば問題ありません。
• まずはデータ全体を俯瞰し、どこに問題があるかを特定する、という診断的アプローチにも有効です。

🔧 その他のread_csvオプションも活用しよう

症状に応じて、以下のオプションを併用することも有効です。

まとめ：”汚い”データと向き合うのも、研究者のスキル

医学研究におけるデータは、教科書のように常に整っているわけではありません。むしろ、不揃いで”汚い”データとどう向き合い、どう前処理するか、というスキルこそが、研究の質とスピードを左右します。

今回のParserErrorは、その入り口に過ぎません。

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