PythonでCSV集計を自動化する方法｜サンプルとコード付き

PythonでCSV集計を自動化するなら、最初の課題は「小さな表を読み込み、条件に合う行だけを集計し、手計算と照合する」にすると取り組みやすくなります。ファイルが出力されるだけでなく、何を数え、何を除外したかを説明できることが大切です。

この記事では、架空の学習記録12件を使います。正しく処理できれば、採用8件、除外4件、学習時間の合計305分になります。サンプルCSV、実行用のPythonコード、正解のCSVをダウンロードして、同じ結果を再現できます。実在する受講生や企業のデータではなく、記事用の練習教材です。

変数や繰り返し処理がまだ難しい場合は、Pythonのサンプルコード集で基本の書き方を確認しながら進めてください。

PythonでCSV集計を自動化する流れと準備

入力はstudy_log.csv、実行するファイルはaggregate.pyです。処理後は、指定した新しいフォルダーに3つのCSVができます。

実務でも、合計だけを出すと、取り込めなかった行に気づけないことがあります。今回は小さな教材ですが、採用したデータと除外したデータを両方残す流れを練習します。

集計する前に、正しいデータの条件を決める

まず、何を「正しい1件」と数えるかを決めます。数字を足す処理より先に、この条件をそろえてください。

これは教材のためのルールです。たとえば売上データでは、返品や調整を負の金額で表す場合があります。学習時間で使った「負数を除外する」という条件を、そのまま売上集計に移してはいけません。業務で使う前に、担当者と条件を決め直します。

重複の扱いにも注意が必要です。このコードは、同じIDが2回目以降に現れたら除外します。後の行が訂正版なのか、どちらも別の記録なのかを推測して修正する機能はありません。

サンプルCSVと正解を先に確認しよう

入力ファイルの最初の8件は、次のとおりです。ここでは計算を追いやすいように、ID・科目・時間を抜き出しています。

残る4件には、あえて入力の問題を入れました。W009の日付は存在しない「2026-02-30」、W010の時間は空欄、W011の時間は「-10」です。最後の行ではW002が再登場します。自動で都合のよい値へ直すのではなく、理由を付けて集計から外します。

手計算の答えは、英語が30＋25＋35＝90分、Pythonが45＋60＋20＝125分、JavaScriptが40＋50＝90分。合計は90＋125＋90＝305分です。先に正解を持っておくと、プログラムが出した数字をそのまま信じずに確認できます。

サンプルとコードをダウンロードして実行する

Python 3.9以降が入ったPCで、ZIPを展開してください。ターミナルまたはコマンドプロンプトで、aggregate.pyがあるフォルダーを開きます。Macでは、cd と入力した後に展開したフォルダーをターミナルへドラッグすると、移動先のパスを入力できます。

Macなどでpython3コマンドを使う環境では、次を実行します。

python3 aggregate.py study_log.csv result01

WindowsでPythonランチャーのpyを使う環境では、次のように実行できます。自分の環境でPython 3を起動するコマンドに合わせてください。

py -3 aggregate.py study_log.csv result01

実行後に表示される答えは、次のとおりです。

入力12件 / 採用8件 / 除外4件 / 合計305分
英語: 3件 / 90分
Python: 3件 / 125分
JavaScript: 2件 / 90分

同じ場所にできたresult01フォルダーを開き、3つのCSVを確認しましょう。もう一度実行するときはresult02など、まだ存在しないフォルダー名に変えます。前回の結果を上書きしないよう、この教材では既存の出力フォルダーを指定すると中断します。

CSV集計コードを4つの処理に分けて読む

1．CSVを列名で読み取る

標準ライブラリのcsv.DictReaderを使うと、1行のデータを列名で取り出せます。たとえばrow['subject']が科目、row['minutes']が時間です。

with source.open(encoding='utf-8-sig', newline='') as handle:
    reader = csv.DictReader(handle, strict=True)
    if reader.fieldnames != FIELDS:
        raise ValueError('列名と順番を確認してください。')
    for row in reader:
        subject = row['subject']
        minutes = row['minutes']

上は読み込み部分を短くした説明用の抜粋です。配布コードには、列数、日付、重複などの検証も入っています。CSVから取り出した数字は基本的に文字列なので、足し算の前に整数へ変換します。CSVファイルを開く際のnewline=''指定やDictReaderの動作は、Python公式のcsvモジュールの説明で確認できます。

2．入力を確かめてから数値へ変える

空欄のままint()に渡すと、整数にできません。今回のコードは半角数字かどうかと範囲を確かめ、問題がない行だけvalidという一覧へ入れます。日付は書式だけでなく、実際に存在する日かも確認します。

「2026-02-30」は見た目の形式が整っていても存在しません。date.fromisoformat()による変換を使って検出しています。形式と有効な日付の関係は、Python公式のdate.fromisoformatを参照してください。

3．科目が同じ行を集めて足す

検証が終わったvalidの中から同じ科目の時間を取り出し、件数と合計を求めます。配布コードの集計部分は次の形です。

summary = []
for subject in SUBJECTS:
    minutes = [row['minutes'] for row in valid
               if row['subject'] == subject]
    summary.append(dict(
        subject=subject,
        records=len(minutes),
        minutes=sum(minutes)
    ))

英語の番なら、時間の一覧は[30, 25, 35]になります。len()で3件、sum()で90分です。最初はこの一覧を紙に書いて追ってみると、集計の意味をつかみやすくなります。

4．合計と除外理由を別々に書き出す

結果はcsv.DictWriterで書き出します。元のCSVを読む処理と、結果を新しいフォルダーへ保存する処理を分けているので、練習で失敗しても元データからやり直せます。教材の出力はUTF-8のBOM付きです。表計算ソフトで文字が崩れる場合は、開き方と読み込み時の文字コードも確認してください。

集計結果の答え合わせと、エラーの確認方法

合計が305分なら終わり、とはせず、次の3点を照合します。別の間違いが打ち消し合って、合計だけが一致する可能性もあるためです。

記事制作時には、2026年10月5日にmacOS・Python 3.9.6で実行し、この答えとの一致を確認しました。さらに元CSVの内容が変わらないこと、既存の出力先への上書きを拒むこと、0・1・1440・1441の境界、小数・全角数字、うるう日、列名・列数の誤りを含む9項目を検証しています。Windowsでの実行確認や、大量データでの速度測定は行っていません。

うまく動かないときに見る場所

エラーの文をAIに相談する場合も、まずダミーデータで再現してください。「入力12件、採用8件の想定なのに7件だった。除外理由はこれ」と伝えると、確認すべき箇所を絞れます。業務の実データをそのまま外部サービスへ貼り付ける必要はありません。

次の練習：1行追加して、答えを予測する

サンプルのコピーに、ID「W012」、日付「2026-10-05」、科目「Python」、時間「15」の行を追加してください。実行前に答えを予測します。

正解は、入力13件、採用9件、除外4件、合計320分です。Pythonは4件・140分になります。続いて、その行の科目を「python」の小文字へ変えてみましょう。今回の規則では別の文字列なので除外され、元の305分へ戻ります。大文字小文字を同じものとして扱いたければ、業務ルールと変換処理を追加する必要があります。

このように、1か所だけ変える→先に答えを書く→実行結果と比べると進めると、コードをコピーして終わらずに理解を深められます。別の題材に進むなら、Pythonの練習問題と学習サイトも活用してください。

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よくある質問

pandasをインストールしなくてもCSV集計はできますか？

今回のような小さな表は、Python標準ライブラリのcsvと繰り返し処理で集計できます。複数の表の結合や複雑な集計を行う段階で、pandasなどを検討しても遅くありません。

このコードを会社のCSVへそのまま使えますか？

列名、文字コード、ID、科目、時間のルールを教材用に固定しているので、そのまま適用できるとは限りません。まず実データのコピーを用意し、正しい集計条件と既知の答えを確認してから変更してください。

自動化で何分短縮できますか？

この教材では時間短縮を測定していません。実務で評価するなら、同じ件数・同じ確認範囲について、準備、実行、除外行の確認、修正を含む時間を比較します。コードの実行時間だけで判断しないようにしましょう。

まとめ：正しい答えを確かめられる自動化にしよう

CSVを読めたら、次は「どの行を数えたのか」「除外した理由は何か」「手計算と一致するか」を確認してください。この3点がそろうと、別のデータに広げるときも、何を変えればよいか考えやすくなります。