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。
Equipment list
Here you can find the list of equipment used to create this tutorial.
This link will also show the software list used to create this tutorial.
関連するチュートリアル – Python
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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。
