TSVとは｜CSVとの違いと、タブ・改行・文字コードで崩れる例

TSV は、データベースの書き出し、ログ、機械学習のデータセット、コマンドの出力などでよく使われる形式です。拡張子は .tsv が一般的ですが、.txt や .tab で配られることもあります。中身はただの文字なので、メモ帳などのテキストエディタで開けます。

flowchart TD
    A[表のデータ] --> B{値にカンマが<br>多い?}
    B -->|少ない| D[CSV]
    B -->|多い| C{値にタブ・<br>改行がある?}
    C -->|ない| E[TSV]
    C -->|ある| F[CSV か<br>エスケープ<br>した TSV]

よく調べられることの答えを先にまとめます。

確認環境：Ubuntu 24.04.5 LTS の作業用フォルダーで、自作の会員名簿（先頭が0の番号・漢字の名前・カンマ入りの住所・引用符入りの名前・改行入りのメモ・タブ入りのメモ）を、TSV・CSV・引用符なしの TSV・エスケープした TSV・BOM付き UTF-8・Shift_JIS（cp932）の各ファイルに書き出し、読み書きを比べました。使ったのは Python 3.13.18 の csv モジュール、pandas 3.0.5、GNU coreutils 9.4 の cut・tr・expand、mawk 1.3.4、util-linux 2.39.3 の column と hexdump、sqlite3 3.45.1（Ubuntu の .deb を作業用フォルダーに展開して使用）、LibreOffice 24.2.7.2 のヘッドレス変換、iconv（glibc 2.39）、nkf 2.1.5、file 5.45 です。速さと大きさは20万行の TSV・CSV を作り、5回の中央値を測りました。TSV の定義は IANA のメディアタイプ登録「text/tab-separated-values」、CSV の定義は RFC 4180、各ツールの仕様は Python・pandas・SQLite・LibreOffice の公式ドキュメントで確かめています。Excel・表計算ソフトの画面の操作は扱っていません。図は mermaid 11.16.0 で描画を確かめています（確認日 2026年10月29日）。

TSVとは（意味とファイルの中身）

この節では、TSV という言葉の意味と、ファイルの中身が実際にどうなっているかが分かります。

TSV は Tab-Separated Values（タブで区切られた値）の頭文字で、「ティーエスブイ」と読みます。日本語では「タブ区切りテキスト」「タブ区切り形式」とも呼ばれます。表計算の表やデータベースの表を、次の決まりで文字だけのファイルにしたものです。

• 1行が1件（1レコード）
• 1件の中の値（フィールド）は、タブ文字で区切る
• 1行目は項目名（ヘッダー）にすることが多い

タブ文字はキーボードの Tab キーで入る見えない文字で、文字コードでは16進数の 09 です。画面では空白に見えるため、スペースと区別がつきません。cat -T を使うと、タブを ^I と表示して見分けられます。

$ cat -T clean.tsv
id^Iname^Iaddress^Imemo
0012^I山田 太郎^I東京都千代田区1-1, 2F^Iよろしく
0034^I鈴木 花子^I大阪府大阪市^I「至急」と言われた
0056^I佐藤 "ジロー"^I福岡県福岡市^I1行目 2行目
0078^I髙橋 一郎^I北海道札幌市^IA B

名前の「山田 太郎」の間はスペース、^I の位置がタブです。住所のカンマも、名前の中の引用符も、TSV では普通の文字として書かれています。

「TSV」が別の意味で使われる場面

TSV という3文字は、分野によって別のものを指します。この記事で扱うのはデータ形式の TSV です。

最初の1分で TSV を作って読む

Linux・Mac のターミナルや Git Bash なら、次の3行で TSV を作り、2列目を合計できます。printf の \t がタブ、\n が改行です。

printf 'name\tscore\nA\t90\nB\t85\n' > first.tsv
cat -T first.tsv
awk -F'\t' 'NR>1{s+=$2} END{print "合計", s}' first.tsv

name^Iscore
A^I90
B^I85
合計 175

-F'\t' は「タブで区切る」という指定です。TSV が扱いやすいと言われるのは、このように「区切り文字で分けるだけ」で列が取り出せるためです。

TSVとCSVの違い（一覧表）

この節では、TSV と CSV の違いを、決まり（仕様）と実際の動きの両方から一覧で比べられます。

違いは区切り文字だけではありません。CSV には「区切り文字・改行・引用符を含む値は引用符で囲む」決まりがあり、TSV の元の定義には「値の中にタブを入れない」決まりがあります。この差が、読み書きのしやすさと崩れやすさを分けます。

IANA の登録には、次のように書かれています。

Fields in a record are separated from each other by a tab character. … Note that fields that contain tabs are not allowable in this encoding.

（1件の中のフィールドはタブ文字で互いに区切られる。…タブを含むフィールドは、この形式では許されない。）同じ登録では、1行目が項目名であることも定めています。一方 RFC 4180 は、CSV について「改行・ダブルクォート・カンマを含むフィールドはダブルクォートで囲む」「囲んだ中のダブルクォートは、もう1つのダブルクォートを前に付けて表す」と書いています。

実際には、多くのツールが TSV にも CSV と同じ引用符の決まりを当てはめて読み書きします（後の節で Python・pandas・SQLite・LibreOffice の動きを見ます）。「TSV なら引用符は出てこない」とは限らないことが、つまずきの元になります。

CSV・JSON・XML などデータ形式全体の比べ方は、関連記事「CSV・JSON・XML・YAML・TOMLの違いと使い分け｜同じデータで比較」で扱っています。

同じデータをTSVとCSVで書くと（バイトで比べる）

この節では、同じ名簿を TSV と CSV で書いたときに、ファイルの中で何が違うのかがバイト単位で分かります。

値にカンマや引用符が無い行は、区切りの1バイト（09 か 2C）が違うだけです。1行目の項目名を16進数で見ると、次のようになりました。

$ head -1 clean.tsv | hexdump -C
00000000  69 64 09 6e 61 6d 65 09  61 64 64 72 65 73 73 09  |id.name.address.|
00000010  6d 65 6d 6f 0a                                    |memo.|
$ head -1 clean.csv | hexdump -C
00000000  69 64 2c 6e 61 6d 65 2c  61 64 64 72 65 73 73 2c  |id,name,address,|
00000010  6d 65 6d 6f 0a                                    |memo.|

違いが出るのは、値の中にカンマや引用符がある行です。同じ内容を CSV で書くと、住所と名前が引用符で囲まれました。

$ cat clean.csv
id,name,address,memo
0012,山田 太郎,"東京都千代田区1-1, 2F",よろしく
0034,鈴木 花子,大阪府大阪市,「至急」と言われた
0056,"佐藤 ""ジロー""",福岡県福岡市,1行目 2行目
0078,髙橋 一郎,北海道札幌市,A B

TSV のほうが人の目で読みやすく、ファイルも少し小さくなります。ただしこれは「値にタブも改行も無い」ときの話です。

TSVが崩れる場面（タブ・改行・引用符）

この節では、TSV の列や行がずれる3つの原因を、実際に崩した結果で確かめられます。

TSV が崩れる原因は、ほとんどが「値の中のタブ」「値の中の改行」「値の先頭の引用符」です。名簿のメモ欄に 1行目（改行）2行目 と A（タブ）B を入れ、何も工夫せずにタブでつないで書き出した naive.tsv を作りました。

$ cat -T naive.tsv
id^Iname^Iaddress^Imemo
0012^I山田 太郎^I東京都千代田区1-1, 2F^Iよろしく
0034^I鈴木 花子^I大阪府大阪市^I「至急」と言われた
0056^I佐藤 "ジロー"^I福岡県福岡市^I1行目
2行目
0078^I髙橋 一郎^I北海道札幌市^IA^IB

これを awk で1行ずつ読み、列の数を数えると次のようになりました。

$ awk -F'\t' '{print NR": "NF"列 memo=["$4"]"}' naive.tsv
1: 4列 memo=[memo]
2: 4列 memo=[よろしく]
3: 4列 memo=[「至急」と言われた]
4: 4列 memo=[1行目]
5: 1列 memo=[]
6: 5列 memo=[A]

値の先頭が引用符のとき

3つ目は気づきにくい崩れ方です。メモが "重要" 要確認 の行と、閉じ忘れた "重要 の行で、Python の csv モジュールと pandas の動きを比べました。

=== quote.tsv（メモが "重要" 要確認）
csv既定    [['id', 'name', 'memo'], ['0012', '山田', '重要 要確認'], ['0034', '鈴木', '通常']]
QUOTE_NONE [['id', 'name', 'memo'], ['0012', '山田', '"重要" 要確認'], ['0034', '鈴木', '通常']]
=== quote2.tsv（メモが "重要 で閉じていない）
csv既定    [['id', 'name', 'memo'], ['0012', '山田', '重要\n0034\t鈴木\t通常\n']]
QUOTE_NONE [['id', 'name', 'memo'], ['0012', '山田', '"重要'], ['0034', '鈴木', '通常']]

既定の設定では、1つ目は引用符が消え、2つ目は次の行（鈴木さんの行）までがメモの値に飲み込まれました。pandas の read_csv(sep="\t") では、2つ目のファイルは次のエラーで止まりました。

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: EOF inside string starting at row 1

引用符を使わない TSV を読むときは、「引用符を特別扱いしない」設定（quoting=csv.QUOTE_NONE）を付けます。Python の公式ドキュメントは QUOTE_NONE を「reader に、引用符の特別な処理をしないよう指示する」と説明しています。

崩さないための3つの書き方

3つ目の書き方は、PostgreSQL の COPY のテキスト形式などでも使われている考え方です（PostgreSQL の公式ドキュメントでは、バックスラッシュに続く t・n をタブ・改行として扱うと説明されています）。Python で書くと次のとおりで、書き出して読み戻した結果は元のデータと一致しました。

def esc(s):
    return s.replace("\\", "\\\\").replace("\t", "\\t").replace("\n", "\\n").replace("\r", "\\r")

def unesc(s):
    m = {"t": "\t", "n": "\n", "r": "\r", "\\": "\\"}
    out, i = [], 0
    while i < len(s):
        if s[i] == "\\" and i + 1 < len(s):
            out.append(m.get(s[i + 1], s[i + 1])); i += 2
        else:
            out.append(s[i]); i += 1
    return "".join(out)

$ cat -T escaped.tsv
id^Iname^Iaddress^Imemo
0012^I山田 太郎^I東京都千代田区1-1, 2F^Iよろしく
0034^I鈴木 花子^I大阪府大阪市^I「至急」と言われた
0056^I佐藤 "ジロー"^I福岡県福岡市^I1行目\n2行目
0078^I髙橋 一郎^I北海道札幌市^IA\tB
往復で一致: True
$ awk -F'\t' '{print NR": "NF"列"}' escaped.tsv
1: 4列
2: 4列
3: 4列
4: 4列
5: 4列

TSVをコマンドで読む（cut・awk・column）

この節では、Linux・Mac のコマンドで TSV の列を取り出す・見やすく表示する方法と、CSV で同じことをしたときとの違いが分かります。

cut の区切り文字は、何も指定しないとタブです。そのため TSV は cut -f3 だけで3列目が取れます。CSV で同じことをすると、引用符の中のカンマで列がずれました。

$ cut -f3 clean.tsv
address
東京都千代田区1-1, 2F
大阪府大阪市
福岡県福岡市
北海道札幌市
$ cut -d, -f3 clean.csv
address
"東京都千代田区1-1
大阪府大阪市
福岡県福岡市
北海道札幌市

列をそろえて表のように見るときは column を使います。-s $'\t' で区切りをタブだけにすると、名前の中のスペースで割れません。

$ column -t -s $'\t' clean.tsv
id    name           address                memo
0012  山田 太郎      東京都千代田区1-1, 2F  よろしく
0034  鈴木 花子      大阪府大阪市           「至急」と言われた
0056  佐藤 "ジロー"  福岡県福岡市           1行目 2行目
0078  髙橋 一郎      北海道札幌市           A B

cut・tr・wc の詳しい使い方は、関連記事「Linux cut・tr・wcの使い方｜列の抜き出しと行数カウント早見表」で扱っています。

引用符で囲んだ TSV は cut で読めない

Python の excel-tab 方言で書き出した TSV（値に改行・タブがあると引用符で囲む）を cut で読むと、次のように壊れました。cut も awk も引用符の決まりを知らないためです。

$ cat -T sample.tsv
id^Iname^Iaddress^Imemo
0012^I山田 太郎^I東京都千代田区1-1, 2F^Iよろしく
0034^I鈴木 花子^I大阪府大阪市^I「至急」と言われた
0056^I"佐藤 ""ジロー"""^I福岡県福岡市^I"1行目
2行目"
0078^I髙橋 一郎^I北海道札幌市^I"A^IB"
$ cut -f4 sample.tsv
memo
よろしく
「至急」と言われた
"1行目
2行目"
"A

引用符で囲んだ TSV は、引用符の決まりが分かるツール（次の節の Python・pandas、SQLite、LibreOffice）で読みます。cut・awk で読むなら、書き出す側でエスケープするか、タブ・改行を値から取り除きます。

タブがスペースに変わっていないか

端末の画面や Web ページからコピーした TSV は、タブがスペースに置き換わっていることがあります。expand でタブをスペースに変えたファイルを作って比べると、見た目はほぼ同じなのに、タブの行数が0になりました。

$ head -2 spaced.tsv
id      name    address memo
0012    山田 太郎   東京都千代田区1-1, 2F    よろしく
$ grep -c $'\t' spaced.tsv clean.tsv
spaced.tsv:0
clean.tsv:5

この状態だと cut -f3 は行全体をそのまま返します。列が取れないときは、まず cat -T か grep -c $'\t' でタブが残っているかを見ます。

PythonでTSVを読み書きする（csvモジュール・pandas）

この節では、Python の標準の csv モジュールと pandas で TSV を読み書きする書き方と、それぞれの既定の動きの違いが分かります。

Python では、CSV と同じ csv モジュールに delimiter="\t" を渡すか、dialect="excel-tab" を指定すると TSV を扱えます。ファイルは newline="" で開きます。公式ドキュメントは、これを指定しないと「引用符で囲んだ中の改行が正しく解釈されない」と注意しています。

import csv

# 読む
with open("sample.tsv", newline="", encoding="utf-8") as f:
    for row in csv.reader(f, dialect="excel-tab"):
        print(len(row), row)

# 書く（行末を LF にする）
rows = [["id", "name"], ["0012", "山田 太郎"]]
with open("out.tsv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    csv.writer(f, delimiter="\t", lineterminator="\n").writerows(rows)

4 ['id', 'name', 'address', 'memo']
4 ['0012', '山田 太郎', '東京都千代田区1-1, 2F', 'よろしく']
4 ['0034', '鈴木 花子', '大阪府大阪市', '「至急」と言われた']
4 ['0056', '佐藤 "ジロー"', '福岡県福岡市', '1行目\n2行目']
4 ['0078', '髙橋 一郎', '北海道札幌市', 'A\tB']

引用符で囲んだ値も、中の改行・タブも元どおりに読めました。注意したいのは、excel-tab で書き出すと行末が CRLF（0d 0a）になることです。csv モジュールの lineterminator の既定は '\r\n' です。

$ head -1 sample.tsv | hexdump -C
00000000  69 64 09 6e 61 6d 65 09  61 64 64 72 65 73 73 09  |id.name.address.|
00000010  6d 65 6d 6f 0d 0a                                 |memo..|

この CRLF のファイルで「4列目が よろしく の行」を awk で探すと0件で、tr -d '\r' で CR を取ると1件見つかりました。最後の列に見えない \r が付いているためです。Linux のツールに渡すファイルは lineterminator="\n" で書き出します。

$ awk -F'\t' '$4=="よろしく"' sample.tsv | wc -l
0
$ tr -d '\r' < sample.tsv | awk -F'\t' '$4=="よろしく"' | wc -l
1

pandas で TSV を読む

pandas では read_csv(sep="\t") か read_table() を使います。既定のままだと、先頭が0の番号が数値になって 0 が消えました。

>>> pd.read_csv("quote.tsv", sep="\t")
   id name    memo
0  12   山田  重要 要確認
1  34   鈴木      通常
>>> pd.read_csv("quote.tsv", sep="\t", quoting=csv.QUOTE_NONE, dtype=str)
     id name      memo
0  0012   山田  "重要" 要確認
1  0034   鈴木        通常

空欄は、既定では NaN（欠損値）になります。末尾が空の行を含む TSV で確かめました。

     id name memo
0  0012   山田  NaN
1  0034  NaN  NaN
[{'id': '0012', 'name': '山田', 'memo': ''}, {'id': '0034', 'name': '', 'memo': ''}]

2つ目の行が keep_default_na=False を付けた結果です。pandas の公式ドキュメントは、空の文字列・"NaN"・"N/A"・"NULL" などを既定で欠損値として扱うと説明しています。「N/A」という文字そのものを残したい列では、この指定が要ります。

pandas で TSV に書き出す

to_csv(sep="\t", index=False) で TSV になります。値にタブ・改行・引用符があると、pandas は CSV と同じ決まりで引用符を付けました（行末は LF）。

id\tname\taddress\tmemo\n
0012\t山田 太郎\t東京都千代田区1-1, 2F\tよろしく\n
0034\t鈴木 花子\t大阪府大阪市\t「至急」と言われた\n
0056\t"佐藤 ""ジロー"""\t福岡県福岡市\t"1行目\n2行目"\n
0078\t髙橋 一郎\t北海道札幌市\t"A\tB"\n

（見やすくするため、repr() の結果を行ごとに折り返しています。）cut・awk に渡す予定なら、書き出す前に df.replace({"\t": " ", "\n": " "}, regex=True) などで値の中のタブ・改行を空白に置き換えるか、前の節の esc() を df.map(esc) で全部の値に当ててから書き出します（手元では全行が4列になりました。ただし引用符入りの名前は pandas が "佐藤 ""ジロー""" と囲んだので、引用符も素のまま残したいときは csv モジュールでタブをつなぐ書き方にします）。quoting=csv.QUOTE_NONE, escapechar="\\" を指定する方法は、手元では A\（タブ）B のようにバックスラッシュの後ろに本物のタブ・改行が残り、awk では列がずれたままでした。

CSV の読み書きのテンプレートと文字化けの直し方は、関連記事「PythonでCSVを読み書き｜コピペ用テンプレートと文字化け対策」で扱っています。TSV では、そこに書かれた書き方に delimiter="\t"（pandas なら sep="\t"）を足すだけです。

SQLiteでTSVを取り込む・書き出す

この節では、SQLite のコマンドラインツールで TSV を表に取り込む方法と、書き出すときに出力の形が設定で変わることが分かります。

sqlite3 では .mode tabs にしてから .import すると、TSV を表に取り込めます。表が無ければ、1行目の項目名で表が作られ、列はすべて文字列（TEXT）になります。

$ sqlite3 t196db.sqlite
sqlite> .mode tabs
sqlite> .import clean.tsv members
sqlite> .headers on
sqlite> SELECT * FROM members;
id	name	address	memo
0012	山田 太郎	東京都千代田区1-1, 2F	よろしく
0034	鈴木 花子	大阪府大阪市	「至急」と言われた
0056	佐藤 "ジロー"	福岡県福岡市	1行目 2行目
0078	髙橋 一郎	北海道札幌市	A B
sqlite> SELECT typeof(id), id FROM members LIMIT 1;
typeof(id)	id
text	0012

先頭の0は残りました。引用符で囲んだ sample.tsv も .mode tabs で取り込むと4件になり、改行入り・タブ入りのメモも1つの値として入りました。SQLite の公式ドキュメントは、--ascii 以外の取り込みでは RFC 4180 の決まりで引用符を外すと説明しています。

書き出しは .mode tabs と .mode csv＋タブで結果が違う

取り込んだ名簿を書き出すと、sqlite3 3.45.1 では設定によって次のように変わりました。

-- .mode tabs のまま出力（タブ入りのメモ）
0078	A	B
-- .mode csv と .separator "\t" で出力
0078	"A	B"

.mode tabs は値の中のタブ・改行をそのまま出したため、4列のはずの行が5列になり、改行入りのメモは2行に割れました。.mode csv に .separator "\t" を組み合わせると、CSV と同じ決まりで引用符が付きました。最新の公式ドキュメントは tabs モードを「CSV モードと同じで、区切りだけタブ」と説明しており、引用符の付け方は版によって違う可能性があります。値にタブ・改行が入り得る表を書き出したら、列の数を awk で数えて確かめます。

大きな TSV をデータベースへ入れるときは、PostgreSQL の COPY（FORMAT text が既定でタブ区切り）や MySQL の LOAD DATA（既定のフィールド区切りがタブ）が速く扱えます。手順とエラーの直し方は、関連記事「PostgreSQL CSVインポート｜COPYと\copyの違いとエラー対処」と、関連記事「MySQL CSVインポート｜LOAD DATA INFILEとエラー解決」で扱っています。TSV のときは、それぞれ区切り文字の指定をタブにします。

TSVとCSVを変換する方法（コマンド別）

この節では、TSV と CSV を相互に変換する方法と、置換コマンドでやると崩れる理由が分かります。

区切り文字を置換するだけの変換（tr ',' '\t' や sed 's/\t/,/g'）は、値の中のカンマ・タブ・引用符を区別できないため崩れます。実際に CSV を tr で TSV にすると、カンマ入りの住所が2列に割れました。

$ tr ',' '\t' < clean.csv | awk -F'\t' '{print NR": "NF"列 "$3}'
1: 4列 address
2: 5列 "東京都千代田区1-1
3: 4列 大阪府大阪市
4: 4列 福岡県福岡市
5: 4列 北海道札幌市

逆に TSV を sed で CSV にした場合も、住所の行だけが5列になりました（['東京都千代田区1-1', ' 2F']）。

Python で CSV を TSV に変換する

次のスクリプトは、CSV を読み、値の中のタブ・改行を \t・\n にエスケープして TSV に書きます。BOM付きの CSV も読めるよう utf-8-sig で開きます。

import csv, sys
# 使い方: python3 csv2tsv.py 入力.csv 出力.tsv
src, dst = sys.argv[1], sys.argv[2]

def esc(s):
    return s.replace("\\", "\\\\").replace("\t", "\\t").replace("\r", "\\r").replace("\n", "\\n")

with open(src, newline="", encoding="utf-8-sig") as fi, \
     open(dst, "w", newline="", encoding="utf-8") as fo:
    for row in csv.reader(fi):
        fo.write("\t".join(esc(c) for c in row) + "\n")

$ python3 csv2tsv.py sample.csv conv.tsv
$ awk -F'\t' '{print NF}' conv.tsv | sort | uniq -c
      5 4

5行すべてが4列になりました。逆向き（TSV→CSV）は、csv.reader(f, delimiter="\t") で読んで csv.writer(f) で書くだけです。

LibreOffice のコマンドで変換する

LibreOffice は画面を出さずに（ヘッドレスで）変換できます。CSV フィルターの設定は「区切り文字の文字コード, 引用符の文字コード, 文字セット, 読み始める行, 列の形式」の順で、9 がタブ、44 がカンマ、34 がダブルクォート、76 が UTF-8 です（LibreOffice ヘルプの CSV Filter Options で確かめました）。

soffice --headless \
  --infilter="CSV:44,34,76,1,1/2" \
  --convert-to 'csv:Text - txt - csv (StarCalc):9,34,76,1' \
  --outdir out clean.csv

--infilter の最後の 1/2 は「1列目を文字列（2）として読む」という指定です。これを付けた場合と付けない場合で、出力の1列目が次のように変わりました。

-- 1/2 なし
"id"	"name"	"address"	"memo"
12	"山田 太郎"	"東京都千代田区1-1, 2F"	"よろしく"
-- 1/2 あり
"id"	"name"	"address"	"memo"
"0012"	"山田 太郎"	"東京都千代田区1-1, 2F"	"よろしく"

この版の LibreOffice は、文字列の値をすべて引用符で囲んだ TSV を出力しました。cut・awk で使うなら、引用符の扱いを決めてから使います。出力の拡張子は .csv になるので、必要なら .tsv に名前を変えます。1件の変換にかかった時間は約0.9秒でした。

手元に無いデータの変換にオンラインの変換サービスを使う方法もありますが、名簿や売上など外に出せないデータは、ここで挙げた手元のツールで変換するほうが安全です。

TSVの文字コード（UTF-8・BOM・Shift_JIS）

この節では、TSV が文字化けする原因と、文字コードの見分け方・変換方法が分かります。

TSV にも CSV にも「この文字コードで書く」という決まりは無く、文字化けは書いた側と読む側の文字コードが違うときに起きます。同じ名簿を UTF-8・BOM付き UTF-8・Shift_JIS（cp932）で書き出し、見分け方と読み方を確かめました。

$ file bom.tsv sjis.tsv
bom.tsv:  Unicode text, UTF-8 (with BOM) text
sjis.tsv: Non-ISO extended-ASCII text
$ nkf -g bom.tsv sjis.tsv clean.tsv
bom.tsv: UTF-8
sjis.tsv: CP932
clean.tsv: UTF-8
$ head -c 16 bom.tsv | hexdump -C
00000000  ef bb bf 69 64 09 6e 61  6d 65 09 61 64 64 72 65  |...id.name.addre|

BOM は先頭の3バイト ef bb bf です。Python の csv モジュールで encoding="utf-8" のまま読むと、1列目の項目名が \ufeffid になり、row[0] == "id" が False になりました。encoding="utf-8-sig" にすると True になります。pandas 3.0.5 は、utf-8 のままでも BOM を外して id と読みました。

日本語の Windows で作られた「Shift_JIS」のファイルは、shift_jis ではなく cp932 を指定します。「髙」（はしごだか）や「①」は cp932 にはあっても、Python の shift_jis にはありません。iconv で UTF-8 から SHIFT_JIS に変換しようとしたときも、同じ「髙」の位置で止まりました。

$ iconv -f UTF-8 -t SHIFT_JIS clean.tsv > /dev/null
iconv: illegal input sequence at position 212
$ iconv -f UTF-8 -t CP932 clean.tsv > sjis.tsv    # こちらは成功

UnicodeDecodeError の原因別の直し方は、関連記事「UnicodeDecodeErrorの原因と直し方｜cp932・utf-8・BOM」で扱っています。

TSVとCSVの速さと大きさ（20万行で実測）

この節では、TSV と CSV で読み込みの速さやファイルの大きさにどれくらい差があるのかが、20万行の実測で分かります。

番号・名前・メモ・都道府県・金額の5列を20万行作り、メモの4分の1ほど（50,009行）に「要確認, 再送」というカンマ入りの値を入れました。同じデータを TSV と CSV で書き出し、読み込みを5回ずつ測った中央値です。

このマシンは2 CPU で、ほかの処理も動いています。1回目の計測では pandas は CSV 732ms・TSV 630ms と逆の順でした。速さの差は誤差の範囲で、TSV を選ぶ理由にはなりません。ファイルの差の 100,018 バイトは、カンマ入りの50,009行の値を CSV が引用符2つで囲んだ分と一致します。

差がはっきり出たのは、結果の正しさです。金額の列を awk で合計すると、次のようになりました。

$ awk -F'\t' 'NR>1{s+=$5} END{print s}' big.tsv
10032408651
$ awk -F, 'NR>1{s+=$5} END{print s}' big.csv
7527098622
$ python3 -c "import pandas as pd; print(pd.read_csv('big.csv')['amount'].sum())"
10032408651

CSV を awk のカンマ区切りで読むと、カンマ入りのメモがある行で5列目が「都道府県」にずれ、合計が約25%少なくなりました。エラーは出ません。TSV の強みは速さではなく、「区切るだけで正しく読める」ことです。

よくあるエラーとつまずき（原文つき）

この節では、TSV を扱うときに出るエラーや崩れの症状から、原因と直し方を引けます。

崩れた TSV を受け取ったときは、次の順で確かめると原因を早く絞り込めます。

TSVとCSVのどちらを使うか（判断表）

この節では、データを渡すとき・保存するときに、TSV と CSV のどちらを選ぶかを場面別に判断できます。

受け取る相手が決まっているなら相手に合わせ、決まっていなければ「値にカンマが入るか」「cut・awk で処理するか」で選びます。

1. 1相手が形式を決めている → それに従う区切り・文字コード・改行コード・引用符の有無まで確かめる
2. 2値に改行が入る → CSV（引用符あり）TSV にするなら \n へのエスケープを相手と取り決める
3. 3値にカンマが多い・コマンドで処理する → TSV書き出す前に値の中のタブを処理する
4. 4どれにも当てはまらない → CSV対応しているソフトが多く、受け取った人が開きやすい

TSV を書き出す側は、次の4点を確かめてから渡すと、受け取った側で崩れにくくなります。

• 1値の中のタブ・改行をどう扱うか決めた取り除く・引用符で囲む・\t \n にエスケープする、のどれかを選び、相手に伝える
• 2文字コードと BOM の有無を伝えたUTF-8（BOM なし）が扱いやすい。Shift_JIS が要るなら CP932 で書き出す
• 3行末を LF か CRLF にそろえたPython の csv モジュールは既定で CRLF。Linux のツールに渡すなら LF
• 4全部の行の列の数がそろっているawk -F'\t' '{print NF}' | sort | uniq -c の結果が1行になる

よくある質問

この節では、TSV についてよく聞かれる疑問への短い答えが分かります。

Q. TSV は何の略ですか。
Tab-Separated Values の略で、「タブで区切られた値」という意味です。Tab-Delimited（タブ区切り）と呼ばれることもあります。

Q. TSV ファイルは何で開けますか。
中身は文字だけなので、メモ帳・VS Code などのテキストエディタで開けます。列をそろえて見たいときは、Linux・Mac では column -t -s $'\t' ファイル名 が便利です。

Q. TSV と CSV の違いは区切り文字だけですか。
区切り文字に加えて、値の中に区切り文字や改行があるときの扱いが違います。CSV は引用符で囲み、元の TSV の定義では値にタブを入れられません。ただ、実際のツールの多くは TSV にも CSV と同じ引用符の決まりを使います。

Q. TSV の拡張子は .tsv でないといけませんか。
決まりではありません。.txt や .tab のこともあります。中身がタブ区切りかどうかは cat -T で確かめられます。

Q. TSV にタブを含む値を入れたいときはどうしますか。
引用符で囲む（Python の csv・pandas が自動で行う）か、\t の形にエスケープします。どちらにするかは、読む側のツールに合わせて決め、受け取る人に伝えます。

Q. TSV のほうが CSV より速く読めますか。
20万行の実測では、差は測るたびに入れ替わる程度でした。速さよりも、cut・awk で区切るだけで正しく読めることが TSV の利点です。

Q. TSV を CSV に一括で変換するには。
Python の csv モジュールでタブ区切りとして読み、csv.writer で書き出します。sed でタブをカンマに置換すると、カンマを含む値で列がずれます。

Q. TSV の文字コードは何がよいですか。
決まりはありませんが、UTF-8（BOM なし）がプログラムでもコマンドでも扱いやすい形です。受け取る側が Shift_JIS を求めるときは、CP932 で書き出します。

Q. TSV のメディアタイプ（MIME タイプ）は何ですか。
IANA に text/tab-separated-values として登録されています。CSV は text/csv です。Web サーバーからダウンロードさせるときの Content-Type に使います。

Q. スペースで区切られたファイルは TSV ですか。
違います。スペース区切りは名前の中の空白と区別できないため、TSV として読むと列が取れません。pandas なら sep=r"\s+" のように別の指定で読みます。

まとめ

この節では、この記事の要点を5つにまとめて確かめられます。

• TSV は値をタブで区切ったテキスト形式で、1行が1件、1行目は項目名が多い。拡張子は .tsv が一般的。
• CSV との違いは区切り文字と引用符の扱い。CSV は値を引用符で囲み、元の TSV は値にタブを入れない。
• TSV が崩れる原因は、値の中のタブ・改行・先頭の引用符と、CRLF。awk で列の数を数えると見つけられる。
• 変換は置換コマンドではなく csv モジュールか LibreOffice で。先頭の0を残すには、列を文字列として読む。
• 文字化けは cp932・utf-8-sig の指定で直る。速さは CSV とほぼ同じで、TSV の強みは区切るだけで正しく読めること。

参考・出典

この節では、この記事で確かめた公式の資料が分かります（確認日 2026年10月29日）。

• IANA「text/tab-separated-values」：https://www.iana.org/assignments/media-types/text/tab-separated-values
• RFC 4180「Common Format and MIME Type for Comma-Separated Values (CSV) Files」：https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc4180
• Python ドキュメント「csv — CSV File Reading and Writing」：https://docs.python.org/3/library/csv.html
• pandas ドキュメント「pandas.read_csv」：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html
• SQLite「Command Line Shell For SQLite」：https://sqlite.org/cli.html
• LibreOffice ヘルプ「CSV Filter Options」：https://help.libreoffice.org/latest/en-US/text/shared/guide/csv_params.html
• PostgreSQL ドキュメント「COPY」：https://www.postgresql.org/docs/current/sql-copy.html
• MySQL リファレンスマニュアル「LOAD DATA Statement」：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/load-data.html

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