PythonでCSVやExcelに書き込む方法｜スプレッドシート以外の選択肢も！

1. はじめに

Pythonでデータを処理できるようになると、「処理した結果をどこかに保存したいな」と思うことが増えてきますよね。
そんなとき、よく使われるのがCSVファイルや**Excelファイル（.xlsx）**です。

たとえば、次のようなシーンで役立ちます：

• Webスクレイピングで取得したデータをCSVにまとめたい
• 毎月の売上データをExcelに自動で出力したい
• 社内で共有するために決まったフォーマットのファイルを生成したい

Googleスプレッドシートも便利ですが、「インターネット接続がない環境」や「社内でファイル共有がメインの職場」では、ローカルファイル形式（CSVやExcel）の方が使い勝手がいいことも多いです。

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また、CSVやExcelはWindowsやMacなど**どの環境でも読み書きできる「万能フォーマット」**です。
Pythonから簡単に出力できるので、自動化や業務効率化にもピッタリなんですよ。

この記事では、Python初心者でも迷わず使えるように、次のポイントをやさしく解説していきます。

• csvモジュールを使ってCSVファイルに書き込む方法
• openpyxlを使ってExcelファイルに書き込む方法
• pandasを使った効率的なデータ出力の方法
• CSV・Excel以外の選択肢（JSONやSQLiteなど）

「スプレッドシート以外の選択肢も知りたい！」という方にもおすすめの内容になっています。
それではさっそく、CSVファイルの書き込みから見ていきましょう！

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2-1. CSVとは？用途と特徴

まずはCSVについてざっくり説明しておきましょう！

CSV（カンマ区切り値／Comma-Separated Values）ファイルとは、データをカンマ（,）で区切って並べたテキストファイルのことです。
拡張子は「.csv」で、テキストエディタでもExcelでも簡単に開くことができます。

たとえば、次のような形式がCSVです：

名前,年齢,職業
田中太郎,28,エンジニア
佐藤花子,35,デザイナー

✅ CSVのメリット

• ファイルサイズが軽い：中身はただのテキストなので軽量。
• 読みやすい＆扱いやすい：エクセルやGoogleスプレッドシートで開ける。
• 他システムとの連携がしやすい：多くのアプリやサービスがCSVをサポート。

🚫 CSVの注意点

• セルの結合やグラフなどExcelの高度な機能は使えない
• カンマや改行が入ったデータはエスケープ処理が必要になることもある

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2-2. csvモジュールでの書き込み手順

Pythonには、CSVファイルを扱うための標準モジュール csv が用意されています。
つまり、追加でライブラリをインストールしなくてもすぐに使えるんです！

ここでは、CSVファイルにデータを書き込む基本的な方法を紹介します。

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🔰 サンプルコード：CSVファイルに書き込む

import csv

# 書き込むデータ（リストのリスト形式）
data = [
    ["名前", "年齢", "職業"],
    ["田中太郎", 28, "エンジニア"],
    ["佐藤花子", 35, "デザイナー"]
]

# ファイルを開いて書き込む
with open("sample.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

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📝 コードの解説

• open("sample.csv", "w", newline="", encoding="utf-8"):
  CSVファイルを「書き込みモード（w）」で開いています。文字コードは日本語対応のutf-8。
  newline=""は、Windows環境で改行が2重になるのを防ぐための対策です。
• csv.writer(file):
  writerオブジェクトを作成します。これを使ってデータを書き込みます。
• writer.writerows(data):
  リストのリスト形式（2次元）で渡すと、1行ずつ自動で書き込んでくれる便利な関数です。

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📂 出力されるCSVファイルの中身

名前,年齢,職業
田中太郎,28,エンジニア
佐藤花子,35,デザイナー

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3-1. Excel操作にはopenpyxlが便利

CSVはとってもシンプルで使いやすいんですが、
「セルの装飾をしたい」「複数のシートを使いたい」「関数やグラフも含めたい」
──そんなときに出番なのがExcel（.xlsx）形式です！

PythonでExcelファイルを操作するには、openpyxlというライブラリがよく使われます。
Microsoft Excel 2007以降で使われている「.xlsx形式」に対応していて、セルの装飾や数式の設定もできます。

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✅ openpyxlの特徴

• Excelのセルに自由にデータを書き込める
• 行や列の挿入／削除、スタイル変更、グラフ挿入なども可能
• .xlsxファイルを新規作成も編集もOK！
• Excelをインストールしていなくても使える

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🔧 openpyxlのインストール方法

まずは、まだインストールしていない場合は次のコマンドで導入しましょう。

pip install openpyxl

数秒で完了します！

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3-2. openpyxlを使った書き込み手順

openpyxlを使えば、Excelのセルに自由にデータを書き込むことができます。
ここでは、新しいExcelファイルを作って、データを入力して保存するまでの流れを見ていきましょう。

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🔰 サンプルコード：Excelファイルに書き込み

from openpyxl import Workbook

# 新しいワークブック（Excelファイル）を作成
wb = Workbook()

# アクティブなワークシートを取得
ws = wb.active

# シート名を変更（任意）
ws.title = "社員名簿"

# データの書き込み（行単位で指定）
ws.append(["名前", "年齢", "部署"])
ws.append(["田中太郎", 28, "開発"])
ws.append(["佐藤花子", 35, "デザイン"])

# ファイルとして保存
wb.save("sample.xlsx")

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📝 コードの解説

• Workbook()：新しいExcelファイル（ワークブック）を作成します。
• wb.active：デフォルトのワークシート（Sheet）を取得します。
• ws.append(...)：行単位でデータを追加できます。リスト形式で渡すだけでOK！
• wb.save("ファイル名.xlsx")：Excelファイルとして保存します。

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📁 実際の出力ファイルのイメージ

名前	年齢	部署
田中太郎	28	開発
佐藤花子	35	デザイン

このファイルをExcelで開くと、ちゃんと整った表になっています！

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🧠 ワンポイントアドバイス

複数のシートに書き込みたいときはこうします：

ws2 = wb.create_sheet(title="売上データ")
ws2.append(["日付", "金額"])

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4. pandasを使ってCSVやExcelに書き込む方法（応用編）

ここまで標準モジュールやopenpyxlを使った方法を紹介してきましたが、
**もっとスマートにデータを書き込みたい！**という方におすすめなのが「pandas（パンダス）」です。

pandasを使えば、データを**DataFrame（表形式のデータ構造）**にまとめて、
たった1行でCSVやExcelファイルに書き出すことができます！

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✅ pandasのインストール

まだインストールしていない場合は、次のコマンドで導入しておきましょう：

pip install pandas openpyxl

※Excel出力のためにopenpyxlも一緒に入れておきます。

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🔰 サンプルコード：CSVに書き出す

import pandas as pd

# データフレームの作成
data = {
    "名前": ["田中太郎", "佐藤花子"],
    "年齢": [28, 35],
    "部署": ["開発", "デザイン"]
}
df = pd.DataFrame(data)

# CSVファイルに出力
df.to_csv("pandas_sample.csv", index=False, encoding="utf-8")

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📝 ポイント解説（CSV出力）

• index=False：行番号（インデックス）をCSVに含めないようにするオプション
• encoding="utf-8"：文字化け防止（特に日本語のデータを扱うとき）

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🔰 サンプルコード：Excelに書き出す

# Excelファイルに出力
df.to_excel("pandas_sample.xlsx", index=False)

たったこれだけで、Excelファイルが出力されます。
複雑な書式設定はできませんが、「とりあえず表にして保存したい！」という用途ならこれで十分です。

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🔄 上書き・追記の注意点

• to_csv()やto_excel()はファイルを上書き保存します。
• 追記（append）したい場合は、いったんファイルを読み込んでからconcat()などで合成して保存しましょう。

# ファイルを読み込み、既存データに新しいデータを結合
existing = pd.read_csv("pandas_sample.csv")
new_data = pd.DataFrame({"名前": ["山田太一"], "年齢": [30], "部署": ["営業"]})
combined = pd.concat([existing, new_data], ignore_index=True)
combined.to_csv("pandas_sample.csv", index=False, encoding="utf-8")

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5. CSV・Excel以外の書き込み先はある？

ここまで、CSVとExcelへの書き込み方法を紹介してきましたが、
実はPythonではそれ以外にもデータの保存先がたくさんあるんです！

「CSVやExcelだと扱いづらいな…」と思ったときは、ぜひ以下の選択肢も検討してみてください。

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✅ JSONファイル｜構造化データに便利

JSON（JavaScript Object Notation）は、辞書やリストのようなネストされたデータ構造をそのまま保存できるのが特徴。

import json

data = {"名前": "田中太郎", "年齢": 28, "部署": "開発"}

with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

• 見た目がきれいで読みやすい
• APIやWebサービスと相性が良い
• Excelでの編集はできないが、プログラム間でのやり取りに最適

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✅ SQLite｜軽量なデータベースに保存

もしデータがどんどん増えるような場合や、検索やフィルタ機能が必要なら、**SQLite（組み込み型データベース）**が便利です。

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("example.db")
cur = conn.cursor()

cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (name TEXT, age INTEGER, department TEXT)")
cur.execute("INSERT INTO users VALUES (?, ?, ?)", ("田中太郎", 28, "開発"))

conn.commit()
conn.close()

• データベース操作が可能（検索、更新、削除）
• .dbファイル1つで完結する
• Pythonからの操作もとても簡単

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✅ Googleスプレッドシート｜クラウド共有に最適

「複数人でリアルタイムに編集したい」「社内で共有したい」という場合は、Googleスプレッドシートが有力な選択肢。

👉 詳しくは：PythonでGoogleスプレッドシートを操作する方法をご覧ください！

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🧭 選択肢のまとめ

保存先	特徴	向いている用途
CSV	シンプル・軽量	表形式の基本データの保存
Excel（xlsx）	装飾やシート分けができる	見た目も大事な帳票やレポート
JSON	ネスト構造に対応	構造化データの保存やAPI連携
SQLite	検索や管理がしやすい	アプリ内データ保存や大量データ管理
スプレッドシート	クラウドで共有・自動化しやすい	社内共有、自動レポート生成

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6. まとめ｜目的に合った保存形式を選ぼう

この記事では、PythonでデータをCSVやExcelに書き込む方法を中心に紹介してきました。
さらに、JSONやSQLite、Googleスプレッドシートなどの他の保存形式も取り上げました。

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✅ おさらい：書き込み方法まとめ

形式	主な方法	特徴
CSV	csvモジュール、pandas	軽量・シンプルで汎用性あり
Excel（.xlsx）	openpyxl、pandas	装飾や複数シート対応、見た目が整えられる
JSON	jsonモジュール	ネストされたデータも保存できる
SQLite	sqlite3モジュール	データベース操作が可能、大量データに強い
スプレッドシート	gspreadなどの外部ライブラリ	クラウド連携、自動化、複数人での同時編集OK

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🧩 保存形式の選び方

• 簡単な表を保存したい → CSV
• Excelで資料を配りたい・整えたい → Excel
• 構造化されたデータを保存したい → JSON
• 本格的なデータベースとして活用したい → SQLite
• 社内共有・自動レポートに使いたい → Googleスプレッドシート

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よくある質問（Q&A）