はじめに：「CSVが読めない」…Python初心者あるあるです
Pythonでデータ分析を始めると、最初にぶつかるのが
「CSVが読み込めない」という壁ではないでしょうか？
自分も初めてGoogle ColabでCSVを読み込もうとしたとき、
「なんでこれ動かないの！？」と30分以上悩んだ経験があります。
ですが、よくあるエラーの原因と対処法を知っておけば、
次回以降のトラブルは一瞬で解決できるようになるんです。
そこで今回は、初心者がつまずきやすい3つのエラーとその対処法、
そしてビジネスで活用するために知っておきたい思考法をお伝えします。
PandasでCSVを読み込む“基本の1行”
まず、基本的な読み込みコードはこちらです👇
import pandas as pd
df = pd.read_csv("ファイル名.csv")
このコードでやっていることは以下の通り：
import pandas as pd：Pandasというデータ分析ライブラリを読み込むpd.read_csv(...)：指定したCSVファイルを読み込んで、dfという変数に格納する
でも、このたった1行でもエラーが出ることは日常茶飯事です。
PandasでCSVが読み込めないときの原因と対処法
エラー①：「UnicodeDecodeError」が出るとき
こんなエラーが出た場合。
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x83...
📌 原因
CSVファイルの文字コード（エンコーディング）がutf-8じゃないことが原因。
特に、日本語入りのExcelから保存されたCSVでよく発生します。
✅ 解決策（encodingを指定する）
df = pd.read_csv("ファイル名.csv", encoding="shift_jis")
ここでは、shift_jis（日本語Windows環境でよく使われる文字コード）を指定しています。
場合によっては、以下のように「cp932」とすることもあります：
df = pd.read_csv("ファイル名.csv", encoding="cp932")
💡ビジネスTIPS
社内から共有されたCSVファイルは、基本的にExcel由来。
その場合、文字コードの違いが原因で読めないのは“あるある”なので、ミスではありません。
エラー②：「FileNotFoundError」が出るとき
こんなエラーが出た場合。
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data.csv'
📌 原因
- ファイル名が間違っている
- Pythonが探している場所にファイルが存在しない（特にGoogle Colabでよく起きる）
✅ 解決策（Colabの場合）
from google.colab import files
uploaded = files.upload() # CSVファイルをアップロード
df = pd.read_csv("正しいファイル名.csv") # 正しい名前に修正する
このコードでやっているのは：
files.upload()でローカルからファイルをアップロード- アップロード後のファイル名を確認して、正確に読み込む
💡ビジネスTIPS
「CSVが見つからない」系のエラーは、コードのせいじゃなくて“操作手順”がズレているだけ。
原因がわかれば焦らずに済みます。
エラー③：「ParserError」や「列が合わない」系
こんなエラーが出た場合。
ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 3 fields in line 10, saw 4
📌 原因
CSVの中に「カンマ入りの文字列」があると、列の数がズレてエラーになります。
たとえば、以下のようなCSVセルがあると：
A列の赤く示した箇所が原因だね！
Pythonはこのカンマを「次の列」だと誤解してしまうのです。
✅ 解決策 （引用符の扱いを調整）
df = pd.read_csv("ファイル名.csv", quoting=3) # 3 = csv.QUOTE_NONE
もしくは、最も確実なのはExcelで一度開いて「正しい区切り」になっているか確認し、
保存形式を修正して再インポートすることです。
💡ビジネスTIPS
調査データや営業資料のCSVは、見た目ではわからない“地雷”が多い。
エラーを通じて「実データに潜む仕様バグ」を見つけられると、分析者としても一歩成長です。
自分が最初につまずいた体験談
僕が最初にPandasでCSVを読み込もうとしたのは、アスキング調査の集計作業でした。
何百人分ものアンケート回答データがCSV形式で渡され、それをPythonで可視化しようと意気込んでいですが…
df = pd.read_csv("survey_data.csv")
このたった1行で、いきなりエラーが出ました。
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x83...
最初は「なにこれ、意味がわからない…」と完全に思考停止状態に。
でも、ここで諦めたら一生Pythonを“怖いもの”として見てしまう気がして、
ネットで記事を漁ったり、同じエラーを貼って検索したりして、
30分以上格闘の末、ようやくたどり着いた解決策がこれでした👇
df = pd.read_csv("survey_data.csv", encoding="shift_jis")
この一行で、エラーが嘘のように消えて、データが一瞬で表示された瞬間。
「あ、自分でもPythonで分析できるかもしれない」
と感じたのを今でも覚えています。
それ以降、僕の中では「CSVファイル＝まずは文字コードを疑え」が習慣になり、
社内の分析依頼や施策改善レポートでも、分析力だけでなく“再現性と柔軟性”のある対応ができるようになりました。
まとめ：エラーは“できない証拠”じゃなく、“成長の足跡”です
CSVが読めないときの原因は、大きく分けて3つ：
- 文字コードの違い
- ファイルパスのズレ
- データ構造のズレ（カンマや改行）
解決策を覚えるというより、「何が原因か考える力」が武器になります。
エラーに強い人＝思考力のある人。
エラーで学んだ知識は、ビジネスのあらゆる場面で役立ちます。
次に読む：このあとはスムーズに分析へ！
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