Pythonでのファイルフォーマットの変換 – Pythonで始めるプログラミング

1. データ読み込みと書き込みの準備

まず、必要なライブラリをインポートして、データを読み込む準備をしましょう。例えば、CSVファイルを読み込む場合には、pandasライブラリを使用します。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample.csv')

2. CSVからExcelへの変換

さらに、読み込んだデータをExcelファイルへ変換するために、to_excelメソッドを使用します。

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

これで、CSVファイルがExcel形式に変換されました。

3. JSONへの変換

また、データをJSONファイルに変換することも簡単です。to_jsonメソッドを使用します。

df.to_json('output.json', orient='records', lines=True)

この方法で、データフレームをJSON形式に変換できます。

4. XMLへの変換

しかし、XML形式へ変換する際には少し工夫が必要です。xml.etree.ElementTreeライブラリを使うと便利です。

import xml.etree.ElementTree as ET

def dict_to_xml(tag, d):
    elem = ET.Element(tag)
    for key, val in d.items():
        child = ET.SubElement(elem, key)
        child.text = str(val)
    return elem

def df_to_xml(df, root_tag):
    root = ET.Element(root_tag)
    for index, row in df.iterrows():
        row_elem = dict_to_xml('row', row.to_dict())
        root.append(row_elem)
    return ET.tostring(root, encoding='utf-8').decode('utf-8')

xml_data = df_to_xml(df, 'root')
with open('output.xml', 'w') as f:
    f.write(xml_data)

この方法で、データフレームをXML形式に変換できます。

まとめ

Pythonを使用することで、さまざまなファイルフォーマット間の変換が容易に行えます。CSV、Excel、JSON、XMLといった形式に対応しており、データの扱いが非常に柔軟です。さらに詳細な情報は、Pandasの公式ドキュメント(外部リンク)をご参照ください。