Python – CSV ファイルの結合

Python を使用して CSV ファイルを効率的にマージする方法を学びます。 この包括的なガイドでは、PythonでCSVファイルをシームレスに組み合わせて、スムーズなデータ統合と整理を実現するための手法を示します。 最適なCSVファイル管理のためのステップバイステップのチュートリアルをご覧ください。

CSVファイルとは?

CSV(カンマ区切り値)ファイルは、スプレッドシートやデータベースなどの表形式のデータを保存するために使用される単純なファイル形式です。 CSV ファイルの各行はテーブル内の行を表し、個々のデータ フィールドはコンマで区切られます。

CSV ファイルを使用する理由

CSVファイルは、そのシンプルさと互換性のために一般的に使用され、異なるシステム間でのデータ交換を容易にします。 それらは軽量で人間が読める形式であり、基本的なテキストエディタまたはスプレッドシートソフトウェアを使用して操作できます。

CSVファイルを組み合わせる理由

CSVファイルの結合は、複数のソースからのデータを統合および統合するために必要になることがよくあります。 包括的なデータ分析を容易にし、データ編成を強化し、異なるデータセットから洞察を引き出すプロセスを簡素化します。 このプロセスは、さまざまな分析目的や業務のために統一されたデータセットを作成するために重要です。

チュートリアル Python – CSV ファイルの結合

2 つの CSV ファイルを作成します。

PANDAS ライブラリをインストールします。

CSV ファイルを読み取ります。

CSV ファイルを結合します。

Pythonは、NAME列をキーとして使用して2つのデータフレームをマージします。 両方のデータフレームのNAME列の値に基づいてデータフレームを結合します。

新しい CSV ファイルを書き込みます。

新しい CSV ファイルの内容は次のとおりです。

完全な Python スクリプトを次に示します。

結論

PythonのCSVファイルマージ機能でデータ管理の習熟度を高めます。 データ分析の取り組みを強化し、ワークフローの効率を合理化します。 合理化されたデータ統合の可能性を最大限に引き出し、包括的な洞察と戦略的な意思決定を実現します。