大量のCSVファイル処理を自動化する

データ分析や集計作業で、複数のCSVファイルを手動で処理していませんか？Pythonのpandasライブラリを使えば、数百のファイルを一括処理できます。

よくある課題

  • 月次で提供される複数の営業データCSVを統合
  • フォーマットの異なるファイルを標準化
  • 大量のファイルから必要なデータだけを抽出

これらの作業、手動で行うと数時間かかりますが、Pythonなら数分で完了します。

基本的な処理フロー

import pandas as pd
import glob

# 複数のCSVファイルを読み込み
files = glob.glob("data/*.csv")
df_list = [pd.read_csv(f) for f in files]

# データを統合
combined_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

# 処理を実行
result = combined_df.groupby('カテゴリ').sum()

# 結果を出力
result.to_excel('集計結果.xlsx')

実践的な活用例

  1. 営業データの自動集計

    • 各支店からのCSVを統合
    • 売上集計とレポート作成
    • 月次20時間 → 30分に短縮

  2. 在庫データの一括更新

    • 複数倉庫のデータを統合
    • 在庫アラートの自動生成
    • 週5時間 → 15分に短縮

  3. 顧客データのクレンジング

    • 重複データの削除
    • フォーマットの統一
    • 月10時間 → 1時間に短縮

pandasの便利な機能

  • データの結合: concat(), merge()
  • フィルタリング: 条件に合うデータを抽出
  • 集計: groupby(), pivot_table()
  • データクレンジング: 欠損値処理、重複削除

エラーハンドリングも重要

ファイルが見つからない、フォーマットが異なるなど、エラー処理を組み込むことで、安定した自動化を実現できます。

まとめ

Pythonによるデータ処理自動化は、プログラミング初心者でも段階的に学べます。まずは小さなファイル処理から始めて、徐々に複雑な処理に挑戦しましょう。

ROI効果: 月20時間削減 = 約4万円の価値創出（時給2,000円換算）