【Python】csvファイルの扱い方を詳しく解説

データのやり取りや分析において、CSVファイルは非常に重要な役割を果たしています。

この記事では、Pythonプログラミングを用いてCSVファイルの読み込み、書き込み、編集方法を解説します。

目次から探す

CSVファイルとは

CSVファイル(Comma-Separated Valuesファイル)とは、データをカンマ(,)で区切って記述されたテキストファイルのことです。

CSVファイルは、表形式のデータを簡単に扱うことができるため、データの入出力やデータの交換に広く利用されています。

CSVファイルは、ExcelやGoogleスプレッドシートなどの表計算ソフトで開くことができますが、Pythonを使っても簡単に読み書きすることができます。

CSVファイルの例を以下に示します。

ID,年齢,性別
U_1,30,男
U_2,25,女
U_3,22,男

このように、CSVファイルでは各行が1つのデータを表し、各列はカンマで区切られた値が並んでいます。

最初の行は通常、各列のヘッダー(列名)を表します。

PythonでCSVファイルを扱う利点

PythonでCSVファイルを扱うことには、いくつかの利点があります。

ここでは、その主な利点をいくつか紹介します。

1. 標準ライブラリのサポート

Pythonには、CSVファイルを扱うための標準ライブラリcsvが用意されています。

このライブラリを使うことで、CSVファイルの読み書きが簡単に行えます。

また、標準ライブラリであるため、追加のインストールが不要で、すぐに使い始めることができます。

2. シンプルなコードでの操作

Pythonは、シンプルで読みやすいコードが特徴のプログラミング言語です。

そのため、CSVファイルの操作もわかりやすいコードで実現できます。

例えば、以下のサンプルコードは、CSVファイルを読み込んで表示するだけの簡単なプログラムです。


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

このコードは、sample.csvというCSVファイルを読み込み、その内容を表示しています。

with open構文を使ってファイルを開き、csv.readerでCSVファイルを読み込んでいます。

その後、forループを使って各行を表示しています。

3. データの加工や解析が容易

Pythonは、データの加工や解析に優れた機能を持っています。

たとえば、リストや辞書などのデータ構造を使って、CSVファイルのデータを簡単に操作できます。

また、pandasなどの外部ライブラリを使うことで、さらに高度なデータ解析が可能になります。

4. 多様なデータソースとの連携

Pythonは、多様なデータソースと連携することができます。

例えば、データベースやAPI、Webスクレイピングなど、さまざまなデータソースからデータを取得し、CSVファイルに出力することができます。

また、CSVファイルを読み込んで、データベースやAPIにデータを送信することも可能です。

これらの利点により、PythonでCSVファイルを扱うことは、データ処理や解析において非常に効率的で便利です。

1 2 3
目次から探す