CSVファイルを結合する方法を紹介します。Pythonを使えば、縦(行)・横(列)方向に結合することができます。
CSVファイルの読み込みと確認
まずは、CSVファイルを読み込んで、中身を確認してみましょう。
import pandas as pd # ファイルの読み込み df1 = pd.read_csv('file1.csv') df2 = pd.read_csv('file2.csv') # 中身の確認 print(df1) print(df2)
以上のプログラムを実行することで、CSVファイルを読み込み、中身を確認することができます。
CSVファイルの横方向への結合方法
CSVファイルを横方向に結合する方法を紹介します。pandasのconcat関数を使います。
import pandas as pd # ファイルの読み込み df1 = pd.read_csv('file1.csv') df2 = pd.read_csv('file2.csv') # 横方向に結合 merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1) # 結果の確認 print(merged_df)
以上のプログラムを実行することで、CSVファイルを横方向に結合することができます。
CSVファイルの縦方向への結合方法
CSVファイルを縦方向に結合する方法を紹介します。pandasのconcat関数を使います。
import pandas as pd # ファイルの読み込み df1 = pd.read_csv('file1.csv') df2 = pd.read_csv('file2.csv') # 縦方向に結合 merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 結果の確認 print(merged_df)
以上のプログラムを実行することで、CSVファイルを縦方向に結合することができます。
CSVファイルの行方向への結合方法
CSVファイルを行方向に結合する方法を紹介します。pandasのmerge関数を使います。
import pandas as pd # ファイルの読み込み df1 = pd.read_csv('file1.csv') df2 = pd.read_csv('file2.csv') # 行方向に結合 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key') # 結果の確認 print(merged_df)
以上のプログラムを実行することで、CSVファイルを行方向に結合することができます。merge関数では、共通の列(key列)を指定して結合します。
結合したCSVファイルの保存方法
結合したCSVファイルを保存する方法を紹介します。pandasのto_csv関数を使います。
import pandas as pd # ファイルの読み込み df1 = pd.read_csv('file1.csv') df2 = pd.read_csv('file2.csv') # 縦方向に結合 merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0) # CSVファイルとして保存 merged_df.to_csv('merged.csv', index=False)
以上のプログラムを実行することで、結合したCSVファイルを保存することができます。to_csv関数では、保存するファイル名とindex=Falseを指定します。
結合したCSVファイルの読み込みと確認
保存した結合したCSVファイルを読み込んで、中身を確認してみましょう。
import pandas as pd # ファイルの読み込み merged_df = pd.read_csv('merged.csv') # 中身の確認 print(merged_df)
以上のプログラムを実行することで、保存した結合したCSVファイルを読み込んで、中身を確認することができます。
まとめ
Pythonを使えば、CSVファイルを縦(行)・横(列)方向に結合することができます。pandasのconcat関数を使えば、縦・横方向に結合することができます。また、merge関数を使えば、行方向に結合することができます。結合したCSVファイルは、to_csv関数を使って保存することができます。