PythonでCSVを簡単に取り扱う方法 | CSVファイルの読み込み・書き込みからデータの加工まで

PythonでCSVファイルを扱う方法について、基本的な読み込み・書き込みからデータの加工まで、詳しく解説します。

PythonでCSVファイルを扱う方法について知りたいです。どのようにすれば、CSVファイルを読み込んだり、書き込んだり、加工したりできますか?

PythonでCSVファイルを扱う方法について、基本的な読み込み・書き込みからデータの加工まで、詳しく解説しましょう。

目次

CSVファイルの読み込み方法

CSVファイルを読み込むには、csvモジュールを使用します。csvモジュールには、CSVファイルを読み込むためのreader()関数が用意されています。

以下に、CSVファイルの読み込み方法を解説します。

import csv

with open('sample.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

まず、csvモジュールをインポートします。次に、with文を使用して、CSVファイルを開きます。CSVファイルを開く際には、ファイル名、ファイルモード、エンコーディングを指定します。

ここで、’sample.csv’は読み込むCSVファイルのファイル名を指定します。’r’は読み込みモードを表し、’utf-8’はエンコーディングを指定します。日本語を含むCSVファイルを読み込む場合は、必ずエンコーディングを指定してください。

次に、csv.reader()関数を使用して、CSVファイルを1行ずつ読み込みます。forループを使用して、CSVファイルの各行を取り出します。

ここで、readerオブジェクトによって、CSVファイルの各行が取り出され、リスト形式で返されます。各要素は、カンマで区切られた文字列として取得されます。このリストをprint()関数で表示することで、CSVファイルの内容を確認することができます。

以上が、CSVファイルの読み込み方法になります。CSVファイルを扱う際には、文字コードや区切り文字にも注意が必要です。正しく設定して、エラーを防止しましょう。

CSVファイルの書き込み方法

CSVファイルを書き込むには、csvモジュールを使用します。csvモジュールには、CSVファイルを書き込むためのwriter()関数が用意されています。

以下に、CSVファイルの書き込み方法を解説します。

import csv

with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['ID', '名前', '年齢'])
    writer.writerow(['1', '山田太郎', '20'])
    writer.writerow(['2', '鈴木次郎', '25'])

まず、csvモジュールをインポートします。次に、with文を使用して、CSVファイルを開きます。CSVファイルを開く際には、ファイル名、ファイルモード、エンコーディングを指定します。

ここで、’output.csv’は書き込み先のCSVファイルのファイル名を指定します。’w’は書き込みモードを表し、’utf-8’はエンコーディングを指定します。また、newline=”を指定することで、ファイルに余分な改行コードが入らないようにします。

次に、csv.writer()関数を使用して、CSVファイルに1行ずつ書き込みます。writerオブジェクトを作成して、writerow()メソッドで1行ずつ書き込みます。

ここで、writerow()メソッドには、リスト形式でCSVファイルに書き込むデータを指定します。各要素は、カンマで区切られた文字列として書き込まれます。このようにして、CSVファイルにデータを書き込むことができます。

以上が、CSVファイルの書き込み方法になります。CSVファイルを扱う際には、文字コードや区切り文字にも注意が必要です。正しく設定して、エラーを防止しましょう。

CSVデータの加工方法

CSVファイルのデータを加工するには、pandasライブラリを使用します。pandasを使用することで、CSVファイルの読み込みやデータの加工が簡単にできます。

以下に、CSVデータの加工方法を解説します。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sample.csv', encoding='utf-8')
df['年齢'] = df['年齢'].apply(lambda x: int(x) + 1)
df.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf-8')

まず、pandasライブラリをインポートします。次に、pd.read_csv()関数を使用して、CSVファイルを読み込みます。

ここで、’sample.csv’は読み込むCSVファイルのファイル名を指定します。また、encoding=’utf-8’を指定して、エンコーディングを設定します。日本語を含むCSVファイルを読み込む場合は、必ずエンコーディングを指定してください。

次に、pandasのデータフレームを用いて、CSVデータを加工します。

ここで、apply()メソッドを使用して、各行の年齢の値に対して、lambda関数で定義した処理を行っています。この例では、int()関数を使用して文字列を数値に変換し、1を加えています。このようにして、CSVデータを加工することができます。

最後に、pandasのto_csv()関数を使用して、加工後のCSVデータをファイルに書き込みます。

ここで、’output.csv’は書き込み先のCSVファイルのファイル名を指定します。また、index=Falseを指定することで、行番号を出力しないようにします。

以上が、CSVデータの加工方法になります。pandasを使うことで、簡単にCSVデータを加工することができます。

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まとめ

PythonでCSVファイルを扱う方法について、基本的な読み込み・書き込みからデータの加工まで、解説しました。

  • CSVファイルを読み込むには、csvモジュールを使用する。
  • CSVファイルを書き込むには、csv.writer()関数を使用する。
  • CSVファイルのデータを加工するには、pandasライブラリを使用する。

PythonでCSVファイルを扱う方法について、分かりやすく解説していただきありがとうございました。特に、pandasライブラリを使用したデータの加工方法について学ぶことができ、非常に参考になりました。

PythonでCSVファイルを扱う方法について、基本的な読み込み・書き込みからデータの加工まで、詳しく解説しました。CSVファイルは、ビジネスなどでよく使用されるデータ形式のため、ぜひこの記事を参考にして、PythonでCSVファイルをスムーズに扱えるようになりましょう。また、CSVファイルを扱う際には、文字コードや区切り文字にも注意が必要です。正しく設定して、エラーを防止しましょう。

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