ここでは pathlib を使ってCSVファイルを扱う実践例 を、初心者向けに分かりやすく紹介します。pathlib はファイルパス操作をシンプルにしてくれるので、CSVの読み書きと組み合わせるととても便利です。
1. CSVファイルの存在確認
from pathlib import Path
# CSVファイルのパスを指定
csv_path = Path.home() / "Documents" / "data.csv"
if csv_path.exists():
print("CSVファイルが見つかりました:", csv_path)
else:
print("CSVファイルが存在しません")
👉 Path.exists() でファイルの有無を確認できます。
2. CSVファイルの読み込み（標準ライブラリ）
import csv
from pathlib import Path
csv_path = Path.home() / "Documents" / "data.csv"
with csv_path.open("r", encoding="utf-8") as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print(row)
👉 csv.reader を使うと、1行ごとにリストとして読み込めます。
3. CSVファイルの書き込み
import csv
from pathlib import Path
csv_path = Path.home() / "Documents" / "output.csv"
data = [
["名前", "年齢", "職業"],
["田中", 28, "エンジニア"],
["佐藤", 34, "デザイナー"],
]
with csv_path.open("w", newline="", encoding="utf-8") as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(data)
print("CSVを書き込みました:", csv_path)
👉 writer.writerows() でリストのリストを一気に書き込めます。
4. CSVを辞書形式で扱う（便利！）
import csv
from pathlib import Path
csv_path = Path.home() / "Documents" / "data.csv"
with csv_path.open("r", encoding="utf-8") as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
print(row["名前"], row["年齢"])
👉 DictReader を使うと、ヘッダー行をキーにして辞書としてアクセスできます。
5. 実践例：CSVを読み込んで平均年齢を計算
import csv
from pathlib import Path
csv_path = Path.home() / "Documents" / "people.csv"
ages = []
with csv_path.open("r", encoding="utf-8") as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
ages.append(int(row["年齢"]))
if ages:
avg_age = sum(ages) / len(ages)
print(f"平均年齢: {avg_age:.1f} 歳")
✅ まとめ
pathlibでパス操作をシンプルにcsv.reader/csv.writerで基本的な読み書きcsv.DictReaderでヘッダー付きCSVを辞書として扱える- 実用的には「データ集計」「ログ保存」などに応用可能
👉 次のステップとしては、pandas と組み合わせてCSVを扱うと、さらに強力なデータ分析ができるようになります。
