Guide to Python&#s CSV Module

データの操作はプログラミングでは避けられない部分であり、さまざまなファイル形式に深く関わることが多い私は、Python がどのようにプロセス全体を簡素化するかを常に高く評価してきました。

特にデータ分析において定期的に登場するファイル形式の 1 つが CSV ファイルです。

CSV (カンマ区切り値) は、そのシンプルさから一般的なデータ交換形式です。

幸いなことに、Python には csv と呼ばれる組み込みモジュールが付属しており、これらのファイルの操作が非常に効率的になります。

この記事では、基本的な使用方法から、データ処理の時間を大幅に節約できるより高度なテクニックまで、Python での csv モジュールの仕組みを詳しく説明します。

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CSVファイルとは何ですか?

csv モジュールに入る前に、CSV ファイルとは何かについての基本的な理解から始めましょう。

CSV ファイルは基本的にプレーン テキスト ファイルで、各行がデータの行を表し、各値がカンマ (場合によってはタブなどの他の区切り文字) で区切られています。

これがどのようなものになるかの簡単な例を次に示します。

Name,Age,Occupation
Alice,30,Engineer
Bob,25,Data Scientist
Charlie,35,Teacher

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なぜ csv モジュールなのか?

CSV ファイルは理論的には Python の標準ファイル処理メソッドを使用して読み取れる単なるテキスト ファイルであるのに、なぜ csv モジュールが必要なのか疑問に思われるかもしれません。

これは事実ですが、CSV ファイルには、埋め込まれたカンマ、セル内の改行、さまざまな区切り文字など、手動で処理するのが難しい複雑な要素が含まれる場合があります。

csv モジュールはこれらすべてを抽象化し、データに集中できるようにします。

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CSVファイルの読み込み

コードの説明に入りましょう。

CSV ファイルに対して実行する最も一般的な操作は、その内容を読み取ることです。

モジュール内の csv.reader() 関数は、そのための使いやすいツールです。

これを行う方法についてのステップバイステップのガイドを次に示します。

基本的な CSV の読み取り

import csv

# Open a CSV file
with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)

    # Iterate over the rows
    for row in reader:
        print(row)

これは CSV ファイルを読み取る最も簡単な方法です。

csv.reader() は反復可能を返し、各反復でファイルの行を表すリストが得られます。

ヘッダーの処理
ほとんどの CSV ファイルには、最初の行に列名などのヘッダーが付いています。

これらのヘッダーが必要ない場合は、反復処理時に最初の行を単純にスキップできます。

import csv

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

    # Skip header
    next(reader)

    for row in reader:
        print(row)

時々、有用なデータと無関係なデータが混在するファイルを操作していると、ヘッダー以外の部分に基づいて行をスキップしていることに気づきます。

これは for ループ内で簡単に実行できます。

DictReader: CSV ファイルを読み取るためのより直感的な方法
CSV ファイルにヘッダーがある場合、 csv.DictReader() は、列名をキーとして各行を辞書として読み取るもう 1 つの素晴らしいオプションです。

import csv

with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)

    for row in reader:
        print(row)

このアプローチにより、特に大規模なデータセットを扱う場合に、コードがより読みやすく直感的になりやすくなります。

たとえば、row['Name'] へのアクセスは、row[0] のようなインデックスベースのアクセスを扱うよりもはるかに明確に感じられます。

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CSVファイルへの書き込み

データを読み取って処理したら、おそらくそれを保存またはエクスポートしたくなるでしょう。

csv.writer() 関数は、CSV ファイルに書き込むための頼りになるツールです。

基本的な CSV の書き方

import csv

# Data to be written
data = [
    ['Name', 'Age', 'Occupation'],
    ['Alice', 30, 'Engineer'],
    ['Bob', 25, 'Data Scientist'],
    ['Charlie', 35, 'Teacher']
]

# Open a file in write mode
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)

    # Write data to the file
    writer.writerows(data)

writer.writerows() 関数は、リストのリストを取得して CSV ファイルに書き込みます。各内部リストはデータ行を表します。

DictWriter: CSV ファイルを作成するためのよりクリーンな方法
CSV ファイルを辞書に読み取るための DictReader があるのと同じように、CSV に辞書を書き込むための DictWriter があります。

このメソッドは、列名を明示的に指定する場合に特に便利です。

import csv

# Data as list of dictionaries
data = [
    {'Name': 'Alice', 'Age': 30, 'Occupation': 'Engineer'},
    {'Name': 'Bob', 'Age': 25, 'Occupation': 'Data Scientist'},
    {'Name': 'Charlie', 'Age': 35, 'Occupation': 'Teacher'}
]

# Open file for writing
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
    fieldnames = ['Name', 'Age', 'Occupation']
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)

    # Write the header
    writer.writeheader()

    # Write the data
    writer.writerows(data)

DictWriter を使用すると、コードを読みやすく簡潔に保ちながら、CSV に辞書を書き込むための美しくクリーンなインターフェイスが得られます。

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区切り文字のカスタマイズ

デフォルトでは、CSV モジュールはカンマを使用して値を区切りますが、タブやセミコロンなどの他の区切り文字を使用するファイルを操作している場合もあります。

csv モジュールは、区切り文字引数を指定することで、これらのケースを簡単に処理する方法を提供します。

import csv

with open('example_tab.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file, delimiter='\t')

    for row in reader:
        print(row)

カンマの代わりにセミコロンを使用する CSV ファイル (通常はヨーロッパのソースからのもの) を見つけましたが、Python の csv モジュールがこれを簡単に処理できることを知って安心しました。

カンマ、タブ、その他の区切り文字であっても、csv モジュールが対応します。

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複雑なデータの処理

データのフィールド内にカンマ、引用符、さらには改行が含まれている場合はどうなりますか?

CSV モジュールは、引用メカニズムを使用してこのようなケースを自動的に処理します。

引用パラメーターを使用して、引用の動作を制御することもできます。

import csv

data = [
    ['Name', 'Occupation', 'Description'],
    ['Alice', 'Engineer', 'Works on, "cutting-edge" technology'],
    ['Bob', 'Data Scientist', 'Loves analyzing data.']
]

with open('complex.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file, quoting=csv.QUOTE_ALL)
    writer.writerows(data)

In this example, QUOTE_ALL ensures that every field is wrapped in quotes.

Other quoting options include csv.QUOTE_MINIMAL, csv.QUOTE_NONNUMERIC, and csv.QUOTE_NONE, giving you full control over how your CSV data is formatted.

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Conclusion

Over the years, I’ve come to rely on the CSV format as a lightweight, efficient way to move data around, and Python’s csv module has been a trusty companion in that journey.

Whether you’re dealing with simple spreadsheets or complex, multi-line data fields, this module makes the process feel intuitive and effortless.

While working with CSVs may seem like a mundane task at first, it’s a gateway to mastering data manipulation.

In my experience, once you’ve conquered CSVs, you'll find yourself confidently tackling larger, more complex formats like JSON or SQL databases. After all, everything starts with the basics.

The above is the detailed content of Guide to Python&#s CSV Module. For more information, please follow other related articles on the PHP Chinese website!