【記事作成者】 酒井 裕麻 (株式会社Bistro 代表取締役社長)

PythonでCSV読み込みを始めるなら「Google Colab」がおすすめ

Google Colab (正式名称「Colaboratory」) は、Googleが提供するクラウドベースのPython実行環境です。
ブラウザ上で直接Pythonのコードを記述し、実行することができるJupyter Notebook形式のサービスであり、Googleアカウントがあれば無料で利用を開始できます。

Pythonを動かすためには通常、自分のPCにソフトをインストールするなどの手間がかかりますが、クラウドベースの「Google Colab」を使えば、その手間は一切かかりません。

(※参考 : Colab公式)

Google Colabの特徴とメリットとデメリット

クラウドベースでのPython実行環境は、以下のような特徴とメリット・デメリットがあります。

※「90分ルール」：ノートブック上で操作しなくなってから90分が経過する
※「12時間ルール」：ノートブックを立ち上げてから12時間が経過する

なお、より高性能なGPUを使いたい、もっと長い時間プログラムを実行したい、より大きなメモリを利用したいといった本格的なニーズ向けには、有料版の「Colab Pro」も提供されています。
総じて、Google Colabは面倒な初期設定なしで高度なデータサイエンスやAI開発を体験できるため、プログラミング初心者や学生から、実務を行うデータサイエンティストまで幅広い層に支持されている非常に強力なツールです。

準備編：Pythonの実行環境構築 (2ステップ)

それでは、早速Google Colabを使ってPythonの実行環境を構築してみましょう。
Googleアカウントがあれば準備完了です。

1. 公式サイトにアクセス: Googleアカウントにログインした状態で、Google Colabの公式サイトにアクセスします。
2. 新しいノートブックを作成: 画面に表示される「ノートブックを新規作成」をクリックします。

これで、あなた専用のPython実行環境（ノートブック）が完成しました！
作成したノートブックはGoogleドライブに自動保存されます。
※画面左上に表示されているファイル名は自由に変更することができます。

実践編1：Python環境へのCSVファイル読み込み（アップロード）

作成した実行環境に、手元のCSVファイルを読み込ませます。
以下のコードをコピーして実行してください。

from google.colab import files
uploaded = files.upload()
for filename in uploaded.keys():
    print(f"Uploaded file: {filename}")

入力箇所は枠で囲われた場所（コードセル）です。
枠内のコードを実行するときは、枠の左側にある再生ボタンのようなものをクリックします。

実行すると「ファイルの選択」ボタンが表示される画面に切り替わるので、ボタンをクリックし、読み込みを行いたいファイルを選択してください。

“test.csv”というファイルを読み込んだ場合、コードの下に以下のようなログが出力されます。

test.csv(text/csv) - 260683 bytes, last modified: 2026/2/18 - 100% done
Saving test.csv to test.csv
Uploaded file: test.csv

これによって、Pythonの分析環境（クラウド上）にCSVファイルがアップロードされました。

実践編2：PythonでCSV読み込みを行いデータフレームで表示する

分析環境に入ったCSVファイルを、Pythonのデータ分析ライブラリpandasを使ってデータフレームに読み込むには、さらにコードを実行します。

コードを新しく実行する際は、画面上部のナビゲーションバナー（またはセルの下部）より「＋コード」をクリックし、新しい箱（コードセル）を作成してください。

例として、先ほど読み込んだtest.csvをdfというデータフレームに入れ込みます。

import pandas as pd
# 先ほどアップロードしたファイル名を指定
file_path = 'test.csv'
# pandasを使ってPythonでのCSV読み込みを実行
df = pd.read_csv(file_path)

これによって、dfというデータフレームに”test.csv”のデータが連携されました。
※file_pathには、ファイル読み込み時の出力ログ「Uploaded file : XXX」に記載されている名称を入力することに注意してください。

読み込んだ中身を表示して確認する場合は、再度「＋コード」より箱を作成し、以下のように入力して実行ボタンを押してください。

df

画面上に表形式でデータが表示されれば、Pythonを使ったCSV読み込みは無事成功です！

まとめ：PythonでのCSV読み込みはGoogle Colabで簡単に始めよう

今回は「誰でもできるPythonの実行環境構築」と「PythonでのCSV読み込み」の第一歩をご紹介しました。
Google Colabを使えば面倒な初期設定なしで、誰でも簡単にデータサイエンスの世界に足を踏み入れることができます。

株式会社Bistroでは、こうしたデータを用いたマーケティング戦略立案や、データ基盤構築・分析体制の支援を行っております。
「保有しているデータを本格的に分析したい」「自社のマーケティングをデータドリブンに改善したい」とお考えの際は、ぜひBistroのデータ分析スペシャリストにご相談ください。

投稿者プロフィール

酒井 裕麻株式会社Bistro - 代表取締役社長

慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 卒業。
外資系広告代理店 McCann Erickson に新卒で入社し、アナリストとしてマーケティングリサーチからマーケティングミックスモデリング（MMM）まで幅広い分析業務に従事。
その後独立し、データマーケティングカンパニー 株式会社Bistro を設立。
現在は大手通信キャリア、銀行、IT企業、広告代理店など幅広いクライアントに対し、データ分析基盤の構築からBI導入、広告効果分析・最適化まで、データ活用に関する包括的な支援を行っている。

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