[Python] 既存のCSVを上書きする方法

Pythonで既存のCSVファイルを上書きするには、open関数を使用してファイルを開き、モードを'w'に設定します。

これにより、ファイルの内容がクリアされ、新しいデータを書き込むことができます。

CSVファイルの操作にはcsvモジュールを使用することが一般的で、csv.writerを用いてデータを行単位で書き込むことができます。

上書きする際は、元のデータが失われるため、必要に応じてバックアップを取ることをお勧めします。

この記事でわかること

CSVファイルを上書きするための基本概念
上書きに使用するファイルモードの違い
具体的な上書き手順とサンプルコード
複数のCSVファイルを一括で上書きする方法
大規模データの効率的な上書き方法

目次から探す

既存のCSVファイルを上書きする方法

上書きの基本概念

CSV(Comma-Separated Values)ファイルは、データをカンマで区切って保存するシンプルな形式です。

Pythonを使用して既存のCSVファイルを上書きする場合、ファイルの内容を新しいデータで置き換えることを意味します。

上書き操作を行うと、元のデータは失われるため、注意が必要です。

上書きのためのファイルモード

Pythonでは、ファイルを開く際に指定するモードによって、ファイルの操作方法が変わります。

CSVファイルを上書きするためには、主に以下の2つのモードを使用します。

スクロールできます

モード	説明
‘w’	新しいデータでファイルを上書きする。既存の内容は消去される。
‘a’	既存の内容にデータを追加する。上書きは行われない。

‘w’モードの使用

‘w’モードを使用すると、指定したファイルが存在する場合、その内容はすべて消去され、新しいデータが書き込まれます。

以下は、’w’モードを使用してCSVファイルを上書きするサンプルコードです。

import csv
data = [['Name', 'Age'], ['Alice', 30], ['Bob', 25]]
with open('example.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

example.csvが作成され、以下の内容が書き込まれます。
Name,Age
Alice,30
Bob,25

‘a’モードとの違い

‘a’モードは、既存のファイルにデータを追加するためのモードです。

このモードを使用すると、ファイルの内容は保持され、新しいデータがその後に追加されます。

上書きとは異なり、元のデータは消えません。

上書きの具体的な手順

CSVファイルを上書きするための具体的な手順は以下の通りです。

CSVファイルの読み込み

まず、既存のCSVファイルを読み込み、必要なデータを取得します。

これにより、上書きするデータを決定できます。

import csv
with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    existing_data = list(reader)

データの加工

読み込んだデータを加工し、新しいデータを作成します。

例えば、特定の行を変更したり、新しい行を追加したりします。

# 例: 年齢を1歳増やす
for row in existing_data[1:]:
    row[1] = int(row[1]) + 1

CSVファイルへの書き込み

加工したデータを新しい内容としてCSVファイルに書き込みます。

これにより、既存の内容が上書きされます。

with open('example.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(existing_data)

この手順を通じて、既存のCSVファイルを安全に上書きすることができます。

実践例

例1: 単純なデータの上書き

以下のコードは、単純なデータを持つCSVファイルを上書きする例です。

新しいデータとして、名前と年齢の情報を持つリストを作成し、既存のCSVファイルに書き込みます。

import csv
data = [['Name', 'Age'], ['John', 28], ['Doe', 22]]
with open('simple_example.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

実行結果の確認

実行後、simple_example.csvファイルには以下の内容が書き込まれます。

Name,Age
John,28
Doe,22

例2: 特定の行を上書きする

次の例では、既存のCSVファイルの特定の行を上書きします。

ここでは、2行目の年齢を更新します。

import csv
# 既存のデータを読み込む
with open('simple_example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    existing_data = list(reader)
# 特定の行を上書き
existing_data[2][1] = 30  # Doeの年齢を30に変更
# 上書き保存
with open('simple_example.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(existing_data)

実行結果の確認

実行後、simple_example.csvファイルには以下の内容が書き込まれます。

Name,Age
John,28
Doe,30

例3: 条件に基づくデータの上書き

この例では、条件に基づいてデータを上書きします。

年齢が25歳以上の人の年齢を1歳増やす処理を行います。

import csv
# 既存のデータを読み込む
with open('simple_example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    existing_data = list(reader)
# 条件に基づいてデータを上書き
for row in existing_data[1:]:
    if int(row[1]) >= 25:
        row[1] = int(row[1]) + 1  # 年齢を1歳増やす
# 上書き保存
with open('simple_example.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(existing_data)

実行結果の確認

実行後、simple_example.csvファイルには以下の内容が書き込まれます。

Name,Age
John,29
Doe,30

応用例

複数のCSVファイルを一括上書き

以下のコードは、複数のCSVファイルを一括で上書きする例です。

ここでは、file1.csvとfile2.csvの内容を新しいデータで上書きします。

import csv
data1 = [['Name', 'Age'], ['Alice', 30], ['Bob', 25]]
data2 = [['Product', 'Price'], ['Apple', 100], ['Banana', 50]]
files = ['file1.csv', 'file2.csv']
data_list = [data1, data2]
for file, data in zip(files, data_list):
    with open(file, 'w', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerows(data)

実行結果の確認

実行後、file1.csvには以下の内容が書き込まれます。

Name,Age
Alice,30
Bob,25

file2.csvには以下の内容が書き込まれます。

Product,Price
Apple,100
Banana,50

大規模データの効率的な上書き方法

大規模なデータを扱う場合、メモリの使用を最小限に抑えるために、データを逐次的に処理する方法が有効です。

以下のコードは、既存の大規模CSVファイルを行ごとに読み込み、条件に基づいて上書きする例です。

import csv
def process_row(row):
    # 条件に基づいて行を加工する例
    if int(row[1]) < 20:
        row[1] = 20  # 年齢が20未満の場合、20に設定
    return row
with open('large_file.csv', 'r') as infile, open('large_file_updated.csv', 'w', newline='') as outfile:
    reader = csv.reader(infile)
    writer = csv.writer(outfile)
    
    for row in reader:
        updated_row = process_row(row)
        writer.writerow(updated_row)