ここではPythonにおける様々なデータフォーマットの操作方法の概要について解説しています。
Pythonでデータフォーマットを操作するメリット・デメリット
Pythonでは様々なデータフォーマットの操作が可能です。大量のデータを解析する場合に、読み込んで解析するだけではなく、加工したりも可能です。
| メリット | 様々なデータを読み込み、解析、加工、書き込み等の操作性に優れています。制約が少なく、簡単に操作できます。 |
| デメリット | 大量のデータを扱う場合、C言語などのCompiler型言語と比べると、実行速度が遅いです。 |
データフォーマット操作 ⇒ 自動化への第一歩！
Pythonでデータフォーマットの操作が可能になるとビジネスなどでのデータ整理が自動化できます。昨今、「自動化」「効率化」が流行っています。高いお金を払わずとも自作プログラムで十分に自動化・効率化できることもあります。
そこで、最低限押さえておきたいデータフォーマットは以下の通りです。
- テキストファイル
- Excelファイル
- CSVファイル
加えて、Web Scrapingをしたい方はこちらも押さえておくと良いです。
- XMLファイル
- JSONファイル
- YAMLファイル
本サイトで紹介しているデータフォーマット操作方法
以下に様々なデータフォーマットについての操作方法をまとめています。
| 項目 | 内容 |
| txtの操作 | open()メソッドを用いることで「txt」ファイルの操作が簡単に可能です。ここでは、「txt」ファイルにおける書き込み、読み込み操作方法について解説しています。 |
| XMLの操作 | 「XML」はマークアップ言語の一種であり、スクレイピングする上で理解しておく必要があるファイル形式です。ここでは「XML」ファイルをBeautifulSoupで解析する方法について解説しています。 |
| JSONの操作 | 「JSON」データはテキストデータをベースとした広く普及している形式です。Web APIで提供されている形式であり、スクレイピングをしたデータを解析する上で基礎的な読み込み、書き込み操作について解説しています。 |
| YAMLの操作 | 「YAML」とはテキストデータの一つでインデントを用いた形式です。Pythonの他にRuby、PHPなどのWebアプリケーションのフレームワークのライブラリでも用いられています。ここではYAML形式のデータ読み込み、書き込み操作について解説しています。 |
| CSVの操作 | 「CSV」データはWeb上のデータをダウンロードするとき、広く普及している形式です。Pythonで操作を行う場合は「csvモジュール」を使用することで簡単に読み込み、書き込みが可能です。ここではcsvモジュールを用いた操作について解説しています。 |
| Excel(xlsx)の操作 | 「Excel」データは広く普及しており、簡単にデータの操作が可能です。しかし、データ数が多くなると操作が重くなる場合が多いです。そんなときにPythonで操作をするとラクです。ここでは、Excelファイルの読み込みと書き込み操作について解説しています。 |
おすすめの書籍
データフォーマットの操作は独学で学ぶことが容易です。以下におすすめの書籍を紹介しています。
1.Excel×Python最速仕事術
Excelに特化した本です。仕事で応用できそうなことが散りばめられているので、参考になります。
2.シゴトがはかどる Python自動処理の教科書
ExcelとCSV、Webスクレイピング等、広く紹介されている一冊です。若干ファイル操作からは離れた内容ですが、様々なことに応用できる内容になっています。
3.PythonでExcel、メール、Webを自動化する本
Excel、メール、Web操作を中心に自動化のためのサンプルコードが多く紹介されています。初学者が最初の一冊として参考にするには分かりやすく書かれており、おすすめです。