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	<title>「writeheader」タグの記事一覧Python Tech</title>
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	<title>「writeheader」タグの記事一覧Python Tech</title>
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	<item>
		<title>【Python】CSVファイルの入出力</title>
		<link>https://tech.nkhn37.net/python-csv/</link>
					<comments>https://tech.nkhn37.net/python-csv/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[naoki-hn]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 10 Feb 2021 00:00:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[入出力]]></category>
		<category><![CDATA[CSV]]></category>
		<category><![CDATA[delimiter]]></category>
		<category><![CDATA[DictReader]]></category>
		<category><![CDATA[DictWriter]]></category>
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					<description><![CDATA[Python での CSV ファイルの入出力方法について解説します。 CSV ファイルの入出力方法 CSV ファイルは、Comma Separated Value の略でカンマ「,」で区切られた値のファイルのことです。拡 [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>Python での <span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold">CSV ファイルの入出力方法</span>について解説します。</p>



<h2 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold" id="csvファイルの入出力方法">CSV ファイルの入出力方法</h2>



<p>CSV ファイルは、Comma Separated Value の略でカンマ「,」で区切られた値のファイルのことです。拡張子は <code>.csv</code> になります。各種データを保存する際のフォーマットとしてよく使用されるファイル形式でプログラミングでよく使用します。</p>



<p>Python では、CSV ファイルを扱うために <span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>csv</code></span> モジュールが用意されており、簡単にCSV ファイルの入出力が可能です。</p>



<p>この記事では <code>csv</code> モジュールを使用した CSV ファイルの入出力について紹介します。</p>



<h3 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold" id="csvファイルを読み込む-reader関数">CSV ファイルを読み込む <code>reader</code></h3>



<p>CSV ファイルを読み込む場合は、<code>csv</code> モジュールの <span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>reader</code></span> 関数を使用します。</p>



<h4 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold" id="基本的な読み込み方法">基本的な読み込み方法</h4>



<p><code>sample.csv</code> というファイルを使った例で見ていきましょう。もちろん、任意の CSV ファイルを用意して使ってもらっても構いません。</p>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="raw" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="false" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">【sample.csvの中身】
1,田中太郎,2021/1/1
2,伊藤洋子,2020/9/1
3,佐藤花子,2019/1/1</pre>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="python" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">import csv

with open("sample.csv", "r", encoding="utf-8") as file:
    reader = csv.reader(file)
    # データを取得する
    data = [row for row in reader]

print(data)</pre>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="raw" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="false" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">【実行結果】
[['1', '田中太郎', '2021/1/1'], ['2', '伊藤洋子', '2020/9/1'], ['3', '佐藤花子', '2019/1/1']]</pre>



<p><code>csv</code> モジュールを使用するには「<code>import csv</code>」でインポートします。</p>



<p>まずは、<code>open</code> 関数により対象となる CSV ファイルを読み取りモード（<code>"r"</code>）で開き、オブジェクト（上記例では <code>file</code>）を <code>csv</code> モジュールの <code>reader</code> の引数に渡します。</p>



<p><code>reader</code> 関数から返却されたオブジェクトを <code>for</code> 文に指定すると、CSV の行単位に値を取得できます。例では、リスト内包表記で <code>data</code> を作成しています。</p>



<p>CSV ファイルを読み込む場合、ファイルを <code>open</code> してから各行を読み込み <code>str.split</code> で分割する方法も考えられますが、<code>csv.reader</code> メソッドを使用する方が簡単です。</p>



<section class="wp-block-jinr-blocks-iconbox b--jinr-block b--jinr-iconbox"><div class="d--simple-iconbox6 ">
			<i class="jif jin-ifont-v2books" aria-hidden="true"></i>
			<div class="a--jinr-iconbox">
<p>リスト内包表記については「<a href="https://tech.nkhn37.net/python-list-comprehension/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">リスト（list）内包表記の使い方</a>」を参考にしてください。</p>
</div>
		</div></section>



<h4 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold" id="区切り文字を指定する場合-delimiter引数">区切り文字を指定する場合 <code>delimiter</code></h4>



<p>CSV ファイルは、Comma Separated Values と言われる通りカンマ「,」での区切りが基本ですが、タブ (tab) 等の別の区切り文字が使用される場合もあります。</p>



<p><code>csv.reader</code> 関数では <span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>delimiter</code></span> 引数で、区切り文字を指定することができます。</p>



<p>カンマ「,」ではなくタブ「<code>\t</code>」で区切られているファイルを扱う場合は以下のようにします。<code>sample_tab.csv</code> の間の空白はタブとなっているファイルを用意してください。</p>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="raw" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="false" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">【sample_tab.csv】
1	田中太郎	2021/1/1
2	伊藤洋子	2020/9/1
3	佐藤花子	2019/1/1</pre>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="python" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">import csv

with open("sample_tab.csv", "r", encoding="utf-8") as file:
    # delimiterで区切り文字を指定
    reader = csv.reader(file, delimiter="\t")
    # データを取得する
    data = [row for row in reader]

print(data)</pre>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="raw" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="false" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">【実行結果】
[['1', '田中太郎', '2021/1/1'], ['2', '伊藤洋子', '2020/9/1'], ['3', '佐藤花子', '2019/1/1']]</pre>



<p>上記例では <code>csv.reader</code> 関数の引数として「<code>delimiter="\t"</code>」を指定することで、タブを区切り文字としてデータを読み込んでいます。</p>



<h3 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold" id="csvファイルを書き込む-writer関数-writerowsメソッド">CSV ファイルを書き込む <code>writer</code></h3>



<p>CSV ファイルを書き込む場合は、csvモジュールの <span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>writer</code></span> 関数を使用します。</p>



<h4 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold">行ごとに書き込む場合 <code>writerow</code></h4>



<p>行ごとに CSV ファイルに書き込むには、<span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>writerow</code></span> メソッドを使用します。</p>



<p>以下の例で見ていきましょう。</p>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="python" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">import csv

data = [
    [1, "田中太郎", "2021/1/1"],
    [2, "伊藤洋子", "2020/9/1"],
    [3, "佐藤花子", "2019/1/1"],
]

with open("out_writerow.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    writer = csv.writer(file)

    # writerowで1行ずつ書き込み
    writer.writerow(data[0])
    writer.writerow(data[1])
    writer.writerow(data[2])</pre>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="raw" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="false" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">【実行結果のout_writerow.csvの中身】
1,田中太郎,2021/1/1
2,伊藤洋子,2020/9/1
3,佐藤花子,2019/1/1
</pre>



<p>まずは、<code>open</code> 関数により対象の CSV ファイルを書き込みモード（<code>"w"</code>）で開き、オブジェクト（上記の例では <code>file</code> ）を <code>csv</code> モジュールの <code>writer</code> 関数の引数に渡します。</p>



<p><code>writer</code> 関数から返却されたオブジェクトの <code>writerow</code> メソッドに書き込み対象のリストを渡すことで CSV ファイルとして書き込むことができます。</p>



<p>Windows 環境だと改行は「<code>\r\n</code>」となるため、余計な改行が出力されてしまいます。<code>file</code> 関数で <code>open</code> する際に「<span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>newline=""</code></span>」を指定することで余計な改行は出力されなくなります。</p>



<h4 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold">複数行をまとめて書き込む場合 <code>writerows</code></h4>



<p>上記の例では 1 行ずつ <code>writerow</code> メソッドで書き込みましたが <span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>writerows</code></span> メソッドを使用することで複数行をまとめて書き込むことも可能です。</p>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="python" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">import csv

data = [
    [1, "田中太郎", "2021/1/1"],
    [2, "伊藤洋子", "2020/9/1"],
    [3, "佐藤花子", "2019/1/1"],
]

with open("out_writerows.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    writer = csv.writer(file)

    # writerowsでまとめて書き込み
    writer.writerows(data)</pre>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="raw" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="false" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">【実行結果のout_writerows.csvの中身】
1,田中太郎,2021/1/1
2,伊藤洋子,2020/9/1
3,佐藤花子,2019/1/1
</pre>



<h4 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold">CSV ファイルに追記する場合</h4>



<p>既存の CSV ファイルに追記をしたい場合には、以下のように CSV ファイルを <code>open</code> する際に、追記モード（<code>"a"</code>）を指定すると末尾に行を追加できます。</p>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="python" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">import csv

data = [1, "XXXXX", "YYYY/MM/DD"]

with open("out_writerow_add.csv", "a", newline="", encoding="utf-8") as file:
    writer = csv.writer(file)

    # writerowやwriterowsで追記
    writer.writerow(data)</pre>



<p>上記の例では実行するたびに「<code>1, "XXXXX", "YYYY/MM/DD"</code>」という行が追記されていきます。例では <code>writerow</code> で 1 行ずつ追記していますが、もちろん <code>writerows</code> で複数行まとめて追記してもらっても構いません。</p>



<h3 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold">辞書形式で CSV ファイルを読み込む <code>DictReader</code></h3>



<p>CSV ファイルには各列の意味を表すヘッダ行があることが多いです。この時、各行の値を辞書の形式で取得できた方が便利な場合があります。</p>



<p>CSV ファイルを辞書形式で取得する場合には、<code>csv</code> モジュールの <span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>DictReader</code></span> を使用することができます。<code>DictReader</code> は関数ではなくクラスです。</p>



<h4 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold">基本的な読み込み方法</h4>



<p><code>sample_header.csv</code> というヘッダーを含むファイルを使った例で見ていきましょう。</p>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="raw" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="false" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">【sample_header.csv】
id,name,date
1,田中太郎,2021/1/1
2,伊藤洋子,2020/9/1
3,佐藤花子,2019/1/1</pre>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="python" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">import csv

with open("sample_header.csv", "r", encoding="utf-8") as file:
    dict_reader = csv.DictReader(file)
    # データを取得する
    data = [row for row in dict_reader]

# データを表示
print(data, "\n")

# 1行目のデータを表示
print(data[0]["id"])
print(data[0]["name"])
print(data[0]["date"])</pre>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="raw" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="false" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">【実行結果】
[{'id': '1', 'name': '田中太郎', 'date': '2021/1/1'}, {'id': '2', 'name': '伊藤洋子', 'date': '2020/9/1'}, {'id': '3', 'name': '佐藤花子', 'date': '2019/1/1'}] 

1
田中太郎
2021/1/1</pre>



<p><code>DictReader</code> を使用する場合は、上記のように <code>open</code> で開いたファイルオブジェクトを <code>DictReader</code> の引数に渡してオブジェクトを生成します。</p>



<p>生成したオブジェクトは <code>for</code> 文で繰り返し各行を取得できます。上記例ではリスト内包表記で <code>data</code> というリストを作成しています。</p>



<p><code>data</code> の各行は辞書データとして取得され、<code>列名: 値</code> という形の辞書であることが分かります。このようにデータを取得しておくと、例えば 1 行目 (インデックスとしては 0 ) の <code>"id"</code> の値を取得したい場合は「<code>data[0]["id"]</code>」のようにアクセスできます。</p>



<h4 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold">ヘッダーがない CSV ファイルを列名指定して読み込む <code>fieldnames</code></h4>



<p>ヘッダー行がない CSV ファイルの場合でも各行の意味が分かっている時には、列名を指定して読み込みたくなります。このような場合には、<span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>fieldnames</code></span> 引数に列名を指定することで、指定した列名としてデータを取得できます。</p>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="raw" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="false" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">【sample.csv】
1,田中太郎,2021/1/1
2,伊藤洋子,2020/9/1
3,佐藤花子,2019/1/1</pre>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="python" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">import csv

with open("sample.csv", "r", encoding="utf-8") as file:
    dict_reader = csv.DictReader(file, fieldnames=["id", "name", "date"])
    # データを取得する
    data = [row for row in dict_reader]

# データを表示
print(data, "\n")

# 1行目のデータを表示
print(data[0]["id"])
print(data[0]["name"])
print(data[0]["date"])</pre>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="raw" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="false" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">【実行結果】
[{'id': '1', 'name': '田中太郎', 'date': '2021/1/1'}, {'id': '2', 'name': '伊藤洋子', 'date': '2020/9/1'}, {'id': '3', 'name': '佐藤花子', 'date': '2019/1/1'}] 

1
田中太郎
2021/1/1</pre>



<p>上記例では、元の CSV ファイルにヘッダー行はないですが、<code>fieldnames</code> で指定した列名としてデータ取得できています。</p>



<h3 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold">辞書形式のデータを CSV ファイルに書き込む <code>DictWriter</code></h3>



<p>辞書形式のデータを CSV ファイルに書き込みたい場合には、<code>csv</code> モジュールの <span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>DictWriter</code></span> を使用することができます。<code>DictWriter</code>は関数ではなくクラスです。</p>



<h4 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold">行ごとに書き込む場合 <code>writerow</code></h4>



<p><code>DictWriter</code> を使って行ごとに辞書形式のデータを書き込む場合には、以下のように <span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>writerow</code></span> メソッドを使用します。</p>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="python" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">import csv

data = [
    {"id": 1, "name": "田中太郎", "date": "2021/1/1"},
    {"id": 2, "name": "伊藤洋子", "date": "2020/9/1"},
    {"id": 3, "name": "佐藤花子", "date": "2019/1/1"},
]

with open("out_dict_writerow.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    # ヘッダーの列名を指定
    field_names = ["id", "name", "date"]
    dict_writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=field_names)

    # ヘッダーの書き込み
    dict_writer.writeheader()
    # writerowで1行ずつ書き込み
    dict_writer.writerow(data[0])
    dict_writer.writerow(data[1])
    dict_writer.writerow(data[2])</pre>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="raw" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="false" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">【実行結果のout_dict_writerow.csvの中身】
id,name,date
1,田中太郎,2021/1/1
2,伊藤洋子,2020/9/1
3,佐藤花子,2019/1/1
</pre>



<p><code>DictWriter</code> を使用する場合には、上記のように <span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>field_names</code></span> 引数で列名のリストを渡してオブジェクトを生成する必要があります。</p>



<p>ヘッダー行の書き込みは、<span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>writeheader</code></span> を使用します。その後に各行の書き込みを行う場合は、<code>reader</code> 関数の場合と同じように <code>writerow</code> で書き込みできます。</p>



<h4 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold">複数行をまとめて書き込む場合 <code>writerows</code></h4>



<p>上記の例では 1 行ずつ <code>writerow</code> メソッドで書き込みましたが、<span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold"><code>writerows</code></span> メソッドを使用することで複数行をまとめて書き込むことも可能です。</p>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="python" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">import csv

data = [
    {"id": 1, "name": "田中太郎", "date": "2021/1/1"},
    {"id": 2, "name": "伊藤洋子", "date": "2020/9/1"},
    {"id": 3, "name": "佐藤花子", "date": "2019/1/1"},
]

with open("out_dict_writerows.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    # ヘッダーの列名を指定
    field_names = ["id", "name", "date"]
    dict_writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=field_names)

    # ヘッダーの書き込み
    dict_writer.writeheader()
    # writerowsでまとめて書き込み
    dict_writer.writerows(data)</pre>



<pre class="EnlighterJSRAW" data-enlighter-language="raw" data-enlighter-theme="" data-enlighter-highlight="" data-enlighter-linenumbers="false" data-enlighter-lineoffset="" data-enlighter-title="" data-enlighter-group="">【実行結果のout_dict_writerows.csvの中身】
id,name,date
1,田中太郎,2021/1/1
2,伊藤洋子,2020/9/1
3,佐藤花子,2019/1/1
</pre>



<p>上記のように各行の辞書データを含むリストになっている場合には <code>writerows</code> を使う方が便利です。</p>



<h2 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold">データ分析の際の CSV ファイル入出力</h2>



<p>データ分析を行う場合には、NumPy や pandasを使用する場合がほとんどです。データ分析のデータ操作は pandas の DataFrame や Series を使用するのが便利です。</p>



<p><code>DataFrame</code> で CSV ファイルを入出力する方法については「<a href="https://tech.nkhn37.net/pandas-dataframe-csv/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">DataFrameによるCSVファイルの入出力</a>」を参考にしてください。</p>



<section class="wp-block-jinr-blocks-iconbox b--jinr-block b--jinr-iconbox"><div class="d--simple-iconbox5 ">
			<i class="jif jin-ifont-v2speaker" aria-hidden="true"></i>
			<div class="a--jinr-iconbox">
<p>NumPy と pandas の使い分けはどうするべきかと思うかもしれません。主な違いは以下の通りです。</p>



<figure class="wp-block-table"><table class="has-fixed-layout"><thead><tr><th>項目</th><th>NumPy</th><th>pandas</th></tr></thead><tbody><tr><td>扱うデータの種類</td><td>主に数値</td><td>数値や文字などの様々なデータ種類</td></tr><tr><td>演算速度</td><td>高速</td><td>NumPy に比べると遅い</td></tr><tr><td>得意な処理</td><td>数値演算や行列演算</td><td>データ整形、欠損値処理や SQL のようなデータ処理</td></tr></tbody></table></figure>



<p>NumPy は主に数値データを扱い大規模演算を高速に行うのに適しており、pandas はデータ加工に適しています。そのため、データの前処理は pandas で行い、必要に応じて NumPy の配列である <code>ndarray</code> に変換して数値演算をしたり、各種機械学習パッケージと連携したりといった使い方が適した使い方です。</p>
</div>
		</div></section>



<h2 class="wp-block-heading jinr-heading d--bold">まとめ</h2>



<p>Python での <span class="jinr-d--text-color d--marker1 d--bold">CSV ファイルの入出力方法</span>について解説しました。</p>



<p>CSV ファイルは、Comma Separated Valueの略で、カンマ「,」で区切られた値のファイルのことで、各種データ保存のファイルフォーマットとしてよく使用されます。</p>



<p>Python では、<code>csv</code> モジュールの各種関数・メソッドやクラスを使用することで簡単に入出力できますので、是非使い方を覚えてもらえればと思います。</p>



<section class="wp-block-jinr-blocks-iconbox b--jinr-block b--jinr-iconbox"><div class="d--simple-iconbox5 ">
			<i class="jif jin-ifont-v2speaker" aria-hidden="true"></i>
			<div class="a--jinr-iconbox">
<p><code>csv</code> モジュールの公式ドキュメントは<a href="https://docs.python.org/ja/3/library/csv.html#module-csv" target="_blank" rel="noreferrer noopener">こちら</a>を参照してください。</p>
</div>
		</div></section>



<section class="wp-block-jinr-blocks-simplebox b--jinr-block-container"><div class="b--jinr-block b--jinr-box d--heading-box8  "><div class="a--simple-box-title d--bold">ソースコード</div><div class="c--simple-box-inner">
<p>上記で紹介しているソースコードについては <a href="https://github.com/nkhn37/python-tech-sample-source/tree/main/python-basic/input-output/csv-input-output" target="_blank" rel="noreferrer noopener">GitHub</a> にて公開しています。参考にしていただければと思います。</p>
</div></div></section>


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