【Python】複数のCSVファイルを1つのPandasデータフレームに結合する方法

複数のCSVファイルを1つのデータフレームにまとめる基本手法

複数のCSVファイルを1つのPandasデータフレームに結合したい場合、read_csv()とpd.concat()を組み合わせるのが最もシンプルで効率的な方法です。まずは、必要なPandasライブラリをインポートしましょう。ここでは、エイリアスとして「pd」を設定します。

import pandas as pd

サンプルとなるCSVファイル

今回は、以下の2つのCSVファイルを例に説明します。

Sales1.csv

Sales2.csv

どちらのファイルにも「Car（車種）」「Place（地域）」「UnitsSold（販売台数）」という同じ列構造のデータが格納されています。

ファイルパスを文字列として指定する

次に、各CSVファイルのパスを文字列として変数に格納します。ここでは、両方のファイルがデスクトップ上にあるものとします。

file1 = "C:\\Users\\amit_\\Desktop\\sales1.csv"
file2 = "C:\\Users\\amit_\\Desktop\\sales2.csv"

pd.concat()でCSVファイルを結合する

続いて、2つのCSVファイルを読み込んで結合します。map(pd.read_csv, [file1, file2])によってリスト内の各ファイルが順番にデータフレームとして読み込まれ、pd.concat()がそれらを縦方向に連結します。

さらに、ignore_index=Trueを指定することで、元のファイルごとのインデックスが破棄され、0から連番で振り直されます。これにより、重複したインデックスによる混乱を防げます。

dataFrame = pd.concat(
   map(pd.read_csv, [file1, file2]), ignore_index=True)

完全なサンプルコード

以下が、ここまでの手順をまとめた完全なコード例です。

import pandas as pd

file1 = "C:\\Users\\amit_\\Desktop\\sales1.csv"
file2 = "C:\\Users\\amit_\\Desktop\\sales2.csv"

print("複数のCSVファイルをマージしています...")

# マージ処理
 dataFrame = pd.concat(
   map(pd.read_csv, [file1, file2]), ignore_index=True)
print(dataFrame)

実行結果

このコードを実行すると、2つのファイルのデータが1つのデータフレームに統合され、以下のような出力が得られます。

          Car       Place   UnitsSold
0        Audi   Bangalore          80
1     Porsche      Mumbai         110
2  RollsRoyce        Pune         100
3         BMW        Delhi          95
4    Mercedes   Hyderabad          80
5  Lamborgini  Chandigarh          80

出力を見ると、Sales1.csvの3行分（インデックス0〜2）とSales2.csvの3行分（インデックス3〜5）が、1つのデータフレームにきれいに連結されていることが確認できます。

応用：多数のCSVファイルを一括で結合するには

結合したいファイルが数十個以上ある場合は、globモジュールを使うと便利です。特定のフォルダ内にあるすべてのCSVファイルをワイルドカードで取得し、同様の方法で一括結合できます。

import glob
import pandas as pd

# フォルダ内のすべてのCSVファイルを取得
files = glob.glob("C:/Users/amit_/Desktop/sales/*.csv")

# 一括で読み込んで結合
dataFrame = pd.concat(
   map(pd.read_csv, files), ignore_index=True)
print(dataFrame)

この方法なら、ファイル名を個別に指定する必要がなく、新しいCSVファイルが追加されても自動的に結合対象に含まれるため、保守性の高いコードになります。