CSVファイルへの書き込み

DataFrameの中身をCSVファイルに書き込む際は、to_csv()メソッドを使います。次のように、第1引数に書き込み先のファイルのパスを指定します。

df.to_csv(ファイルパス)

read_csv()同様、to_csv()にもさまざまなオプションがありますが、デフォルトでは次のように動作します。

1. インデックス: 出力する
2. 列名一覧: 出力する
3. 区切り文字: カンマ区切り（,）

read_csv()同様、これらの動作は引数によって変更できます。たとえば、インデックスを出力しない場合は、引数indexでFalseを指定します。

これをしないと、無駄なindex列がcsvファイルに出現する。

to_csv()で用意されているオプションは、公式のAPIリファレンスで確認できます。

演習

import pandas as pd

# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame(
    [
        ["1001", "佐藤", 172, 60],
        ["1002", "田中", 160, 50],
        ["1003", "鈴木", 165, 58],
        ["1004", "高橋", 170, 59],
    ],
    columns=["StudentID", "Name", "Height", "Weight"],
)
df

	StudentID	Name	Height	Weight
0	1001	佐藤	172	60
1	1002	田中	160	50
2	1003	鈴木	165	58
3	1004	高橋	170	59

さっそく、このDataFrameをファイルに出力してみましょう。pandasでCSVファイルに保存するには、to_csv()を使います。to_csv()にはいろいろなオプションがありますが、まずはデフォルトの動作を確認してみましょう。

# CSVの書き込み（デフォルト）
df.to_csv("out_default.csv")

catコマンドを使って、保存したファイルの中身を確認しましょう。次の3点が確認できます。

• インデックスが出力されていること
• 列名一覧が出力されていること
• 区切り文字がカンマ（,）であること

!cat out_default.csv

,StudentID,Name,Height,Weight
0,1001,佐藤,172,60
1,1002,田中,160,50
2,1003,鈴木,165,58
3,1004,高橋,170,59

to_csv()にはいろいろなオプションがあります。たとえば引数indexにFalseを指定すると、インデックスを除外して保存できます。

インデックスの除外

# インデックスを除外して書き込み
df.to_csv("out_without_index.csv", index=False)

catコマンドを使って、保存したファイルの中身を確認しましょう。デフォルトの時とは違い、インデックスが出力されていないことが確認できます。

StudentID,Name,Height,Weight
1001,佐藤,172,60
1002,田中,160,50
1003,鈴木,165,58
1004,高橋,170,59

ヘッダーの除外

to_csv()は、デフォルトでは列名一覧を含めて出力しますが、引数headerでFalseを指定することで列名一覧を除外して出力できます。

# 列名一覧を除外して書き込み
df.to_csv(ファイルパス, header=False)

区切り文字の指定

to_csv()ファイルは、デフォルトではカンマ（,）でデータを区切ってCSVファイルを出力します。
カンマ以外の区切り文字を使いたい場合は、引数sepで指定できます。また、ファイルパスでcsv以外の拡張子（txtやtsvなど）を指定することも可能です。

# 区切り文字を指定して書き込み
df.to_csv(ファイルパス, sep=区切り文字)

# 半角スペース区切りで書き込み
df.to_csv("out_space.txt", sep=" ")

 StudentID Name Height Weight
0 1001 佐藤 172 60
1 1002 田中 160 50
2 1003 鈴木 165 58
3 1004 高橋 170 59

エクセルでの保存

DataFrameの中身をExcelに書き込みたいときはto_excel()メソッドを使います。

# Excelファイルに書き込み
df.to_excel(Excelファイルのパス, sheet_name=シート名)

to_csv()同様、to_excel()でも引数index, headerなどで保存形式をカスタマイズできます。また、出力先のシートは引数sheet_nameで指定します。

エンコーディングの指定

to_csv()では、デフォルトではUTF-8でファイルを保存します。
UTF-8以外の文字エンコーディングで保存する場合は、引数encodingを使います。

# 文字エンコーディングを指定して書き込み
df.to_csv(ファイルパス, encoding=文字エンコーディング)

read_csv()の引数encoding同様、Pythonに標準で用意されている文字列が使えます。
たとえば、次のようなものです。

エンコーディング	指定する文字列
UTF-8	"utf-8"
Shift_JIS	"shift_jis"
ASCII	"ascii"

import pandas as pd

# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame(
    [
        ["1001", "佐藤", 172, 60],
        ["1002", "田中", 160, 50],
        ["1003", "鈴木", 165, 58],
        ["1004", "高橋", 170, 59],
    ],
    columns=["StudentID", "Name", "Height", "Weight"],
)
df

	StudentID	Name	Height	Weight
0	1001	佐藤	172	60
1	1002	田中	160	50
2	1003	鈴木	165	58
3	1004	高橋	170	59

出力時のエンコーディングは、引数encodingで指定できます。Shift_JISで保存する場合は、”shift_jis”を指定します。

# Shift_JISで書き込み
df.to_csv("out_sjis.csv", encoding="shift_jis")

保存したファイルを読み込んで確認してみましょう。出力時と同じエンコーディング（”shift_jis”）を指定すると、文字化けもエラーも起きずに読み込めることがわかります。なおインデックスを含めて出力したため、引数index_colで最初の列（列0）を指定して読み込んでいます。

# Shift_JISで読み込み
df_out = pd.read_csv("out_sjis.csv", encoding="shift_jis", index_col=0)
df_out

	StudentID	Name	Height	Weight
0	1001	佐藤	172	60
1	1002	田中	160	50
2	1003	鈴木	165	58
3	1004	高橋	170	59