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。

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。

リスキリングでキャリアアップしてみませんか？

リスキリング(学び直し)は、経済産業省が推奨しており、

今だけ、最大７０％のキャッシュバックを受けることができます。

最大70％の給付金が出るおすすめのプログラミングスクール！

リスキリングで給付金が出るスクールを７つ紹介 ≫

国策で予算が決められているため申し込みが多い場合は早期に終了する可能性があります！

興味のある方はすぐに確認しましょう。

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。

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。