ArcGISのテーブル属性をpythonで加工してcsv出力する

Jupyter Notebook を使用できること

あまり知らない方はこちらの記事の手順を参考にしてください。
ArcGIS Pro のgdbを Pythonで操作する – 生活の跡

使用するデータ

GDBのデータがあれば何でもよいです。

本記事ではestatから国勢調査の小地域ポリゴンをダウンロードして使います。
新潟県長岡市のデータだけ抽出して、
PracticeArcpy.gdbに「Nagaoka」フィーチャクラスとして保存しています。
統計GISデータダウンロード | 政府統計の総合窓口

1. Jupyter Notebookを起動し、GDBと同じフォルダに移動する。

2. 右上の「New」＞「Python3」を選択して新規ノートブックを開く。

3. 必要な属性をGDBから抽出し、データフレームに格納する。

以下、新規ノートブック上での作業手順です。
arcpyライブラリで直接データフレームに変換する関数が見当たらないため、
いったんNumPyArrayに変換してからデータフレームに変換します。

import arcpy
import numpy
import pandas as pd
# 対象とするフィーチャクラスのパスを指定
input = "PracticeArcpy.gdb/Nagaoka"
# ４属性（'KEY_CODE', 'MOJI', 'JINKO', 'SETAI'）のデータをNumPyArray形式で取得
arr = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(input, ('KEY_CODE', 'MOJI', 'JINKO', 'SETAI'))
# NumPyArray形式から、Pandasのデータフレーム形式に変換
df = pd.DataFrame(arr)
# データフレームに変換したデータを表示
df

4. 必要なデータや属性を抽出する（必要であれば）。

# 一部の属性を抽出（※複数の場合は、[]を２重にする）
df[['MOJI', 'JINKO']]

# JINKOが2,000人以上のデータのみ抽出
df[df.JINKO > 2000]

# JINKOが2,000人以上のデータの'MOJI','JINKO'のみ抽出
df[['MOJI', 'JINKO']].query('JINKO >= 2000')

5. データフレームに新たな列を追加し、既存の属性から算出した値を入力する。

# データを加工するため、新規データフレーム df2 にコピー
df2 = df.copy()
#「人口2000人以上フラグ」列を追加（存在しない列名を指定すると、新たな列として追加される）
df2['人口2000人以上フラグ'] = 0
# JINKOが2,000人以上のデータにフラグを立てる（df.loc[編集対象行の抽出条件, 対象列名] = 代入する値）
df2.loc[df2['JINKO'] >= 2000, '人口2000人以上フラグ'] = 1
# フラグ確認のため、JINKOが多い順にソートして表示
df2.sort_values(by=['JINKO'], ascending=False)

6. csvに出力する。

# csvに出力
df2.to_csv("長岡市人口.csv")