【Python】CSVファイルの中身を簡単に翻訳する方法（deep-translator）

Aru

この記事では、deep_translatorを使ってCSVファイル内のテキストを他の言語に翻訳し、翻訳結果を新しい列として追加して保存する方法を解説します。大量のテキストを翻訳する場合、Pythonを使った自動化が便利です。紹介する方法は応用性が高く、大量のテキストファイルを翻訳して出力する際にも活用できます。

Contents

deep-translatorとは
deep-translatorの使い方を解説
- インストール
- 文字列を翻訳
csvファイルの列を翻訳して新しい列を作る
その他の機能
- サポートするサービス
- プロキシ（Proxy）経由でのアクセス
まとめ

deep-translatorとは

deep-translatorは、言語間の翻訳を行うためのライブラリです。py-googletransと似たライブラリですが、こちらはgoogle翻訳以外のサービスにも対応しています。

github: https://github.com/nidhaloff/deep-translator

py-googletransが3年ほど前に更新が止まっていますが、こちらは2023年12月現在も更新されています。py-googletransはインストールのバージョンを指定しないとエラーが発生していたので、こちらも紹介することにしました。

py-googletransについてはこちらの記事を参照してください

【Python】py-googletransを使ってCSVファイルの中身を翻訳する方法

deep-translatorの使い方を解説

ここでは、Google翻訳を利用する方法について説明します

インストール

deep-translatorのインストールには以下のコマンドを実行します。

pip install deep-translator

文字列を翻訳

英語→日本語

翻訳は簡単です。英語→日本語に翻訳したい場合は、以下のように書きます。

GoogleTranslatorをインポートし、targetにja（日本語）を設定します。あとは、translateに翻訳したい文字列を渡すだけです。

sourceは問題がなければautoを指定しておきます。

言語一覧は以下のコードで確認できます。

from deep_translator import GoogleTranslator
GoogleTranslator().get_supported_languages(as_dict=True)

from deep_translator import GoogleTranslator
translator = GoogleTranslator(source='auto', target="ja")
trans_ja = translator.translate('It is sunny today')
print(trans_ja)

日本語→英語

日本語から英語もdest="en"に変更するだけでほぼ同じコードです

from deep_translator import GoogleTranslator
translator = GoogleTranslator(source='auto', target="en")
trans_en = translator.translate('はじめまして。私の名前は太郎です。')
print(trans_en)

csvファイルの列を翻訳して新しい列を作る

CVSファイルの列を翻訳し、新しい列を作る例を紹介します。

ここでは、text-document-classification-datasetデータセットを利用しました。

このデータは以下のように、TextとLabel列があるデータになります。

以下が、df_file.csvを読み込んで、日本語の列を追加し、result.csvに書き出すプログラムになります。df_file.csvは、行数が多いのでとりあえず先頭から10行だけ取り出して変換しています。

翻訳する列は”Text“列で、これをtargetで指定しています。

from deep_translator import GoogleTranslator
import pandas as pd
from tqdm import tqdm

# https://www.kaggle.com/datasets/sunilthite/text-document-classification-dataset
df = pd.read_csv('df_file.csv')
df = df[:10]

target = 'Text'

trans = GoogleTranslator(source='auto', target="ja")

result = []
for i in tqdm(range(len(df))): 
  txt = df[target][i]
  trans_ja = trans.translate(txt)
  result.append(trans_ja)
df['ja_text'] = result

df.to_csv('result.csv', index=False)

変換後のデータフレームは以下のようになり、これをdf.to_csv（）で出力しています。

その他の機能

サポートするサービス

deep-translatorでは、Google翻訳以外にもいくつかのサービスをサポートしています。以下、一覧になります。なお、一部のサービスではAPIキーなどが必要になります（キーの取得方法は、それぞれのサービスにより異なります）。

サービス名	関数	備考
Google	`GoogleTranslator`
MyMemory	`MyMemoryTranslator`
Deepl	`DeeplTranslator`	APIキーが必要
Qcri	`QcriTranslator`	APIキーが必要
Linguee	`LingueeTranslator`
PONS	`PonsTranslator`
Yandex	`YandexTranslator`	APIキーが必要
Microsoft	`MicrosoftTranslator`	APIキーが必要
ChatGPT	`ChatGptTranslator`	APIキーが必要
Papago	`PapagoTranslator`	キーが必要
Libre	`LibreTranslator`
Tencent	`TencentTranslator`	キーが必要
Baudu	`BaiduTranslator`

プロキシ（Proxy）経由でのアクセス

deep-translator は、プロキシ経由のアクセスをサポーｔーしています。プロキシを設定する場合は以下のようにproxiesパラメータに設定します。

from deep_translator import GoogleTranslator

proxies_example = {
    "https": "your https proxy", 
    "http": "your http proxy"
}
translated = GoogleTranslator(source='auto', target='de', proxies=proxies_example).translate("this package is awesome")