PythonでCSVファイルを読み書きする方法を徹底解説！初心者でも安心の実践ガイド

Pythonでデータを扱う際、最もよく利用される形式の一つがCSVファイルです。本記事では、PythonでCSVファイルを読み書きする方法を初心者向けにわかりやすく解説します。基本操作から応用テクニック、エラー対策まで幅広く学べます。

CSVファイルとは？基本を理解しよう
PythonでCSVを書き込む方法
1. 基本的な書き込み
2. 辞書型のデータを書き込む
PythonでCSVを読み込む方法
1. 基本的な読み込み
2. 辞書として読み込む
応用テクニック
1. pandasを使った高速なCSV操作
2. よくあるエラーと対処法
CSVを活用する具体的なシーン
Python初心者におすすめのサービス
まとめ
参考リンク

CSVファイルとは？基本を理解しよう

CSV（Comma Separated Values）ファイルは、データをカンマ区切りで保存するシンプルな形式です。ExcelやGoogleスプレッドシートでも開けるため、多くの現場で利用されています。Pythonでは標準ライブラリのcsvモジュールを使うことで、外部ライブラリをインストールしなくても手軽に扱えます。さらに、大規模データ分析ではpandasライブラリと組み合わせることも多いため、基本を押さえておくことはとても重要です。

PythonでCSVを書き込む方法

基本的な書き込み

Pythonでリストや辞書をCSVファイルに保存するには、csv.writer()を使います。以下のサンプルコードを見てみましょう。


import csv

data = [
    ["名前", "年齢", "言語"],
    ["Taro", 25, "Python"],
    ["Hanako", 30, "Java"]
]

with open("data.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

このコードでは、リストのリストをそのままCSVに保存しています。newline=""を指定することで、改行が二重になるのを防げます。また、文字化けを避けるためにencoding="utf-8"を忘れずに指定しましょう。

辞書型のデータを書き込む

列名を持つデータを保存したい場合はcsv.DictWriter()を使います。


import csv

data = [
    {"名前": "Taro", "年齢": 25, "言語": "Python"},
    {"名前": "Hanako", "年齢": 30, "言語": "Java"}
]

with open("dict_data.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    fieldnames = ["名前", "年齢", "言語"]
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)

writeheader()でヘッダー行を追加できるため、表形式データの保存に適しています。

PythonでCSVを読み込む方法

基本的な読み込み

CSVファイルをPythonで読み込む場合、csv.reader()を使用します。


import csv

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

このコードでは、CSVの各行をリストとして読み込みます。したがって、リストのインデックスを指定すれば、個別の値を簡単に取り出せます。

辞書として読み込む

列名をキーにしてアクセスしたい場合はcsv.DictReader()が便利です。


import csv

with open("dict_data.csv", "r", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        print(row["名前"], row["年齢"])

この方法を使えば、列名を指定して直感的にデータを操作できます。

応用テクニック

pandasを使った高速なCSV操作

大量のデータを扱う場合は、pandasライブラリを利用すると効率的です。


import pandas as pd

# CSVの読み込み
df = pd.read_csv("data.csv")

# CSVの書き込み
df.to_csv("output.csv", index=False, encoding="utf-8")

pandasを使えばデータ分析や加工がスムーズに行えます。特に数万行以上のデータを扱う際には欠かせないライブラリです。

よくあるエラーと対処法

文字化け：エンコーディングをutf-8に指定することで解決できます。
改行が増える：newline=""を指定して防ぎましょう。
カンマが含まれるデータ：quotechar='"'を指定すると正しく保存できます。

CSVを活用する具体的なシーン

CSVはデータの受け渡しに広く使われています。例えば、営業リストの管理、システム間のデータ連携、機械学習用データの前処理などです。したがって、PythonでCSV操作を習得すれば、業務効率化や分析スキルの向上に直結します。

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まとめ

Pythonでは標準ライブラリやpandasを使うことで、CSVファイルの読み書きを柔軟に行えます。基本操作に加えて、エラー対策や応用テクニックを知っておくと実務で役立ちます。今のうちにしっかり習得しておきましょう。

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