Python自動化の実用ガイド

どの方法を選ぶか

3行のCSVを、元ファイルを残してカテゴリ別に集計する

以下は架空データによる説明用の例です。顧客の実績や、時間短縮・収益の保証ではありません。

入力

category,amount
books,1200
software,600
books,800

手順

1. 空の作業フォルダを作り、入力例をUTF-8のweekly.csvとして保存する。amountは0以上の整数で、全行を同じ単位にそろえる。
2. 下のコードをsummarize.pyとして同じフォルダへ保存する。Python 3だけで動き、追加パッケージは使わない。
3. ターミナルでそのフォルダへ移動し、python summarize.pyを実行する。Windowsでpythonがない場合は、インストール済みPythonのpy summarize.pyを使う。
4. 新しくできたtotals.csvとコンソールの合計を期待結果と照合する。もう一度試すときは別の空フォルダを使う。既存のtotals.csvは上書きせず停止する。

実行するコード

import csv
from collections import defaultdict
from pathlib import Path

totals = defaultdict(int)
with Path("weekly.csv").open(encoding="utf-8-sig", newline="") as source:
    reader = csv.DictReader(source)
    if len(reader.fieldnames or []) != 2 or set(reader.fieldnames) != {"category", "amount"}:
        raise ValueError("Expected category and amount columns")
    for line, row in enumerate(reader, start=2):
        if None in row or any(value is None for value in row.values()):
            raise ValueError(f"Wrong column count on line {line}")
        category = row["category"].strip()
        raw_amount = row["amount"].strip()
        if not category or category[0] in "=+-@" or not raw_amount.isascii() or not raw_amount.isdigit():
            raise ValueError(f"Invalid category or non-negative integer amount on line {line}")
        totals[category] += int(raw_amount)

# Exclusive creation: an existing result is never overwritten.
with Path("totals.csv").open("x", encoding="utf-8", newline="") as target:
    writer = csv.writer(target)
    writer.writerow(["category", "amount"])
    writer.writerows(sorted(totals.items()))
print(f"{sum(totals.values())} total; {len(totals)} categories")

期待する出力

category,amount
books,2000
software,600

Console: 2600 total; 2 categories

booksは1,200＋800で2,000、softwareは600、合計は2,600。入力3行が出力2行になるのはカテゴリ集計のため。列が増減した場合や負数・小数は停止する。この例の仕様に合わない値を黙って0へ置き換えない。

実作業へ使う前のチェックリスト

• 実データはコピーで試し、weekly.csvの内容が変わっていないことを確認したか
• 列名がcategoryとamountの2つで、文字コードと金額の単位をそろえたか
• 入力の合計2,600と出力の合計2,600が一致し、同じカテゴリが正しくまとまったか
• 準備・実行・結果確認・修正まで含めた時間を手動集計と比較したか

続けずに止める条件

列名や単位が毎回変わる、集計の意味を説明できない、エラーを無視しないと動かない場合は自動化を止める。先に入力側のルールをそろえる。

次に判断すること

まずは同じ形式のコピーを3回処理し、結果と手間を確かめる。このCSV集計だけが目的なら、本や有料ツールを買う必要はない。csvの詳しい使い方はPython公式文書で確認できる。英語で学べるなら、著者が無料公開している『Automate the Boring Stuff with Python』第3版の18章も選択肢になる。

日本語で文法から順に学び、CSV以外のファイル処理にも進みたいなら、『退屈なことはPythonにやらせよう 第3版』を検討できる。出版社の目次では、Pythonの基礎に加え、14章にExcel、16章にSQLite、18章にCSV・JSON・XMLを収録している。2026年8月30日の出版社表示は800ページ、税込4,620円。ISBNは9784814401529で、旧版や別の本と取り違えない。価格・形式は購入前に出版社で再確認する。

本を検討する理由は、この短い実例で不足する基礎と応用を日本語で順に学ぶため。目の前の集計が済めば十分な人や、すでに自力で修正できる人は、先に無料の資料で足りるか確かめる。紹介は公式目次と書誌情報に基づく判断材料であり、読了レビューや作業時間・収入の改善実績ではない。下の参考ソースで目次と無料の章を比べ、学びたい作業が含まれるかで選んでほしい。

この例は有料商品の購入なしで試せます。このページには商品購入リンクを掲載していません。