Cool to see the excitement around Python. To convert a worksheet to a Dataframe you can use the values property. All Rights Reserved. openpyxl.utils.dataframe.dataframe_to_rows(). DateTimes are supported using the Pandas’ Timestamp type. To convert a dataframe into a worksheet highlighting the header and index: Alternatively, if you just want to convert the data you can use write-only mode: This code will work just as well with a standard workbook. 【備忘録】Pythonでpandasを使ってExcelファイルを読み込んでcsvファイルを出力するまで【Windows PC】 データ加工といえばExcelによる手作業が一般的で、それ以外で言えばETLツールによる加工処理の記述もありますが、やはり自由度が高いのはExcel VBAやR, Pythonのようなスクリプト言語で書く方法で …

We’re working on the best way to address that feedback. 15分調べてもわからないことは、質問しよう! 質問する ... openpyxlで編集中に同じファイルをExcelで開いている(が、編集結果は反映されていない)意図は何でしょうか?本来やりたいことを記載すると適切な回答得られやすくなります。 キャンセル 完了する YUKI_B. 2019-08-15 【Python】Excel操作 ファイ … エラーが発生する場合は、[セキュリティセンター]の信頼できる場所にプロジェクトのディレクトリーを追加するようにしてください。, また、Python 用のエディター兼デバッガーとして、PyCharm Community か Visual Studio Code をインストールしておくと便利です。どちらも無料で使えます。, xlwings の Excel アドイン (add-in)が必要になります。アドインのインストールは、以下のコマンドでおこないます。なお、Python に PATH を通していない場合は、Pythonのシステムディレクトリの Scripts ディレクトリに xlwings.exe がインストールされているのでフルパスで指定してください。, これを手作業でする場合は、GitHub の Releases Page に行って、インストールしているのと同じバージョンの 'xlwings.xlam'をダウンロードします。Excel のメニューから[開発]->[Excel アドイン]を選択すると[アドイン ダイアログ]が表示されるので、そこで[参照]ボタンをクリックして、ダウンロードした'xlwings.xlam'ファイルを選択して[OK]ボタンをクリックします。, xlwings アドインのインストールが終了すると、Excel のメニューに以下の図のように「xlwings」が追加されます。それを選択すると以下のようなリボンが表示されます。, パネルの左上に「Interpreter」の項目がありますが、PATH が通っている python を使用する場合は、空白のままで構いません。python に PATH を通していない場合や仮想環境を使いたい場合には、「Interpreter」の項目に、フルパスで実行ファイル pythonw.exe を入力するようにします。例えば、python.org のバイナリーをデフォルトでインストールしている場合であれば、C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python37\pythonw.exe というように入力します。なお、'user', 'Python37' 等は適当なものに修正してください。, xlwings が不要になったときは、以下のコマンドで xlwings アドインを削除できます。, プログラミング言語を使い始める時の慣例に従って、'Hello World'を表示する UDF を作成してみます。適当なディレクトリで以下のコマンドを実行してみてください。, 'helio' というディレクトリが作成され、その中に 'hello.xlsm' と 'hello.py' というファイルができます。'hello.py' には、既に以下のようなスクリプトが記述されています。上側の 'def hello_xlwings()' がマクロ用のスクリプトで、下側の 'def hello(name)' が UDF 用のスクリプトです。, 既に 'hello' という名前の UDF ができているので、'hello.xlsm' を起動します。, '_xwings.conf' という名前のシートが表示されますが、'xwings.conf' という名前に変更すればワークブック単位で Interpreter 等の設定を変更できます。'xwings.conf' という名前のファイルを用意すればディレクトリー単位でもInterpreter 等の設定の変更をおこなうことができます。設定をリボンでするのか、それとも個別にするのかは好みで選択すればいいと思います。, Interpreter の設定が終わったら、メニューで [xlwings] を選択してください。下のようにリボンが表示されるので、赤の四角で囲んだ [Import Functions] ボタンをクリックしてください。, 新しい UDF を作成した場合には [Import Functions] ボタンをクリックすることで、 UDF の情報が、VBA の標準モジュールに登録されて、excel のワークシートで利用できるようになります。, シート[Sheet1]に移動して、以下の図のように =h まで入力するとオートコンプリート機能が働いて 'hello' が表示されるようになっています。, =hello(A1) と入力して、hello World! files. Pythonでデータサイエンスするためには、NumPyとPandasを使用することが多いです。本記事では実際これら2つのライブラリをどのようにして使い分けていけばいいのか、そしてこれらの互換性、違いについて解説します。 それと、請求書のPDFを作成したい時には、PDF を作成するマクロを標準モジュールに次のように作成しておきます。, 以下が Python のスクリプトです。作成した Excel のマクロCreatePdfを呼ぶ時には引数でWorkBookオブジェクトが必要になりますが、'xlwings'の'Book'の'api'プロパティで取得できます。また、最後の4行はデバッグ用のコードです。, 以上で、顧客毎にPOFの請求書が作成できます。コードの方は、Pandas を使うことで VBA を使うよりもすっきりしていると思います。, Excel の VBA の場合は、標準モジュール、クラスモジュール等 5 種類のモジュールがありますが、いずれも Excel の xlsm ファイルの中にシートのデータと合わして保存され、専用のエディターを使って編集をおこないますが、xlwings の場合は、別の独立した Pythonスクリプト (.py) ファイルになります。, スクリプトが別ファイルになることで、デバッガーがどうなるか心配する人もいるかもしれませんが、xlwings は、デバッグの機能も用意しています(公式ドキュメント Debugging)。, UDF の場合に、デバッガーを使いたい場合には、スクリプトに以下のコードを追加します。そのスクリプトファイルを起動すると、デバッグ用の COM サーバーが起動します。, それから、[xlwings] のリボンで、[Debug UDFs]にチェックをすると、UDF の処理にデバッグ用の COM サーバーを使うようになるので、デバッグができるようになります。, マクロの場合には、上の「請求書を作成するマクロを作る」のコードを参考にしてください。, VBA の場合には、あの古びた VBE(Visual Basic Editor)という専用のエディターを使わないといけないのですが、xlwings は、自分が日常使っている好みのエディターやデバッガーが使えるというのは大きなメリットです。なお、VBE の場合 Rubberduck という OSS のアドインを使うと使いやすくなるようです。, 自分の使い方であれば、現状の xlwings でも、大きな不満はありません。むしろ、Dynamic Arrays が使えるので便利かもと思っています。, そのため、Excel に対して現在期待しているのは Dynamic Arrays が早期にリリースされることです。Dynamic Arrays は、9月末の Microsoft Ignite で公表されましたが、最近のExcel関係ではかなり話題になったもので、一つの数式で複数のセルを表現できる機能です。上で説明したように xlwings では既に利用できるものですが、Excel の方に Dynamic Arrays がリリースされると処理も速くなるし操作も簡単になります。もちろん、Dynamic Arrays が導入されるのは、 Google Sheets だとそれができるからマイクロソフトとしては負けたくないためなのでしょうが、Python が搭載されるためには必ず必要になってくる機能です。なお、Dynamic Arrays については、以下のページが参考になると思います。, Preview of Dynamic Arrays in Excel 【openpyxl の使い方】 <ライブラリのインストール> はじめ… プログラミング勉強の備忘録 主にpythonやスマホアプリを作るためのプログラミングで勉強した内容を忘れないように記載していきます。 トップ > python > 【Python】Excel操作 ファイルの読み込み.
2018/11/22 11:44 . DateTimes are supported using the Pandas’ Timestamp type. Python から Excel を操作する場合は、pipでxlwingsをインストールします。依存パッケージとして pywin32 と comtypes が必要ですが、xlwingsをインストールすれば同時に自動的にインストールされます。 【新機能】エクセルのスピルでマトリックス表を作る

データ加工といえばExcelによる手作業が一般的で、それ以外で言えばETLツールによる加工処理の記述もありますが、やはり自由度が高いのはExcel VBAやR, Pythonのようなスクリプト言語で書く方法です。, 今回はデータ分析言語の花形であるPythonを使って、とりあえずさくっと環境構築を終えて、Excelファイルを読み込んで加工してcsvファイルとして出力するまでを書いてみたいと思います。, 手軽に環境構築できるPythonプラットフォームである『Anaconda』のインストーラーをダウンロードします。中央のタブから「Windows」を選び、特別な事情が無ければ速やかに最新のVer3.7を選び、続いて『Download』ボタンを押すと、ダウンロードが始まります。, ※600MG程度となかなかの重さなので、ダウンロードには少し時間がかかるかもしれません。, ダウンロードしたファイルを実行します。2019年5月時点でのファイル名は『Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe』でした。セットアップ画面では特別な事情が無ければ初期設定のまま「Next」ボタンを押して進んでよいですが、インストール先のディレクトリパスはスペース(空白)がない方が望ましいとのことなので、今回は『C:\Anaconda3』というディレクトリを作って指定してインストールしました。, Anaconda(Python)でExcelを処理するには専用のライブラリが必要です。Excel処理系のライブラリは、pandas, xlwt, xlrd, openpyxl, XlsxWriterなど多数ありますので、ざっと特徴を並べてみます。, ※詳細は読み込んでいないので、開発者アカウントとユーザーアカウントが区別されずにともに課金されるかどうか、バージョン管理がユーザー間でどうなされるのか、などの実務的な論点は分かりません。, ※他にも「pyvot」というライブラリもありましたが、長らく更新がないようなので割愛しました。, 特徴をざっと見た感じ、計算だけするならpandas一択で、Excelファイルでリッチに出力する場合はopenpyxlやXlsxWriterを使うイメージでしょうか。pyxllは発想が奇抜すぎて興味を持ちましたが、この場では割愛します。, ということで、Pandasを入れてみたいと思います。またそれ以外にデータ分析系の最低限のライブラリとして、numpy, matplotlib, Jupiter Notebookは入れたいところです。, インストールするには、Anacondaの中に入っている『ANACONDA NAVIGATOR』を起動します。, 左タブから『Environments』を選ぶと各種ライブラリが表示されるので、中央上のプルダウンにて『All』を選び、該当するライブラリが入っているかどうかを確認します。, ・・・pandas, numpy, matplotlib, Jupyter Notebook全てのライブラリがインストール済みでしたので、このステップは不要でした。, インタラクティブかつスマートにPythonコードを実行できるJupyter Notebookを起動したいので、ANACONDA NAVIGATORの左タブから『Home』を選択し、Jupyter Notebookの『Launch』ボタンを押して実行します。, 続いて、画面の右上にある『New』ボタンを押して『Python 3』を選択すると、別タブにてコマンドラインが開きます。ここにスクリプトを書いて『Run』ボタンを押すと実行できるのですが、ここでは何度も同じ処理をする前提でスクリプトファイルを作って呼び出すこと形式にしたいと思います。, 毎回コマンドラインからスクリプトを入力するのも手間なので、スクリプトファイルを作ります。別のエディタで書いても良いのですが、せっかくJupyter Notebookが入っているのでJupyter Notebookを使います。, さきほど押した『New』ボタンから『Text File』を押すと別タブにてテキストエディタが開きます。そのままだと文字を書いても黒文字ばかりでシンタックスハイライトが効いていないようですが、上タブの『File』から『Save』を押して拡張子を『py』にて保存をするとPythonスクリプトらしい色合いに変わります。, とりあえず、Excelファイルを開いてcsvとして出力する構文を書いてみます。サンプルデータとして、e-statから『年齢(5歳階級)、男女別人口(平成30年12月確定値、令和元年5月概算値)』のExcelファイルをダウンロードしまてみました。, xls形式という微妙なトラップがあったのはさておき、なかなかPythonで扱うには構造が汚い理想的なデータです。これを読み込んで、処理できるデータセットに変換してcsv形式にて出力するスクリプトを書いてみましょう。なお、データ処理するにあたって注意したい点は、, とりあえず書いたコードがこちら。横持ちのcsvとして出力した後に、縦持ちに変換して再度出力するスクリプトです。, なお、マジックナンバーやハードコーディングな文字列が散見されますが、読み込むファイルもあまり綺麗なデータではないですし、どうせ別の年度のファイルを処理しようとしたら仕様が違って書き直さないといけない類のものと思われるので、とりあえずはこんな感じです。, jupyterに戻って早速実行してみます。『%run -i {fileName}』にてさくっと実行できます。, 特に問題なく実行完了。デスクトップに戻ると2つのファイルができていました。UTF-8のcsv形式なので、Excelの『外部データの取り込み』のカンマ区切りにて機能で取り込んでみます。, 以上、こんな感じで『Pythonでpandasを使ってExcelファイルを読み込んで加工してcsvファイルとして出力するまで』ということで書いてみました。コードの細かい説明は既にあるたくさんの記事に譲るとして、ここでは環境構築やライブラリ比較、データ解釈に寄せての備忘録としました。どこかの誰かの参考になれば、幸いです。, IT&マーケティング界隈でプロジェクトマネージャーとして生き残るためのサバイバルハック【2020年9月版】, IT&マーケティング界隈で新卒入社者が安定して成長できるための働き方を考察してみた【2020年8月版】, Firebaseで2個目のWebアプリ開発、Cloud Firestoreベースで本格的に開発挑戦するときの勘所について, GASでGoogle Analyticsのアクセスログ(ユーザーエクスプローラ情報)を自動取得してみた【User Activity API】, 那須野 拓実(なすの たくみ)。たなぐら応援大使(福島県棚倉町)。トリプレッソを勝手に応援する人。ネイチャーフォト中心の多言語ブログを書いてます。本業はナレッジマネジメントとかデータ分析とかの何でも屋ですが、今は半年間の育児休業中。.

請求書の様式の方は、下の図のように「ネ申Excel」を使いました。「ネ申Excel」については多くの批判がありますが、「表印刷ソフト」として使う時は「ネ申Excel」を使うしかないと思います。また、「ネ申Excel」にデータを直接コピーせずに、印刷設定の範囲外にコピーして、そこから「ネ申Excel」にワークシート関数でリンクしています。 openpyxl has builtin support for the NumPy types float, integer and boolean. 現時点では配列式は操作が面倒なのですが、Excel 本体に Dynamic Array と FILTER, SORT 等の Dynamic Array を使ったワークシート関数が導入されれば、今の操作の面倒さは解消されると思われます。, ここまで来れば、データサイエンスの世界で鍛えられた Pandas 等の Python のライブラリーを使用して比較的容易にプログラムが可能です。マイクロソフトが放置している VBA よりも遙かに強力です。, Excel の VBA の初心者用のマニュアルによくあるのが、請求書を作成するマクロです。これを xlwings を使って作ってみます。, まず、請求データと請求書の様式を用意する必要があります。請求データについては、以下のように適当に作成してみました。 詳しくは、データをダウンロードできるようにしていますので、そちらをみてください。, 次に、Excelの'.xlsm' ファイルと python マクロを記述する '.py' ファイルをセットで作成します。ここでは、'test.xlsm' と 'test.py' ということにしておきます。, 'test.xlsm' には、下の図のように入力時に設定したい請求日等の情報を入力しておきます。 openpyxl is able to work with the popular libraries Pandas and NumPy.



Pythonでは、ExcelやPDFのファイルを扱うのに、 PyPIで公開されている外部ライブラリを使用します 。 インストールは、Pythonに同梱されているpipを用います。. openpyxl has builtin support for the NumPy types float, integer and boolean. 新しいExcelの関数
区切り文字を一つだけではなくて複数使いたい場合がありますが、その場合は Python の re.split() を使うと簡単に実現できます。, 下の図は、括弧'()'で囲まれているものを分割した例です。正規表現を使うので "\(|\)" のようにエスケープが必要になったりして区切り文字の表現が複雑になるのですが、自分で使うのであればいいのではないでしょうか。それよりも、UDF が簡単に作成できるメリットが大きいと思います。, そうすると「関数の挿入」ダイアログが以下のように説明付きで表示できるようになります。, これ以外にも、Python の正規表現操作 're.findall(pattern, string, flags=0)', 're.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)' 等を使って便利な UDF が作れると思います。Excel の VBA でも、VBScript を使えば正規表現が使えていましたが、VBScript は役割を終えた言語なので Python に移行しておくのがいいのではないでしょうか。, Excel の「データの取得と変換」の機能もデータの種類数が少ない時には便利なのですが、必要なテーブルの数が多くなってくると手作業が増えてコピペ等を延々しないといけなくなるので、プログラムで処理をして効率化をしたい場合も多いと思います。Python には、RDB、NoSQL データベースから始まって Web スクレイピングまで、あらゆる種類のデータを取得するための強力で豊富なライブラリーが揃っています。, 上の「Jupyter Notebook から使う」で使った札幌の気象データを Excel のシートに取り込む Python のスクリプトを マクロと UDF で書いてみると、以下のようなコードになります。, @lru_cache(maxsize = 16)というデコレーターは、データをメモリーにキャッシュしています。Web からのデータなので処理の高速化と Web の負荷の軽減を図るためです。xlwings の UDF は COMサーバー経由で Excel と連携しているので、UDF を使用しているワークブックが立ち上がっている間は、[xlwings]リボンの [Restart UDF Server]ボタンをクリックするまで、キャッシュは効きます。, このようにデータをテーブルで返す必要がある場合、Excel では UDF は使えませんがが、xlwings だと Dynamic Arrays が使えるのでマクロでも UDF でもできます。UDF を使った方がパラメータを指定しやすいのどちらかというと扱いやすいケースが多いように感じていますが、Dynamic Arrays が使えるとマクロと UDF に殆ど違いがなくなるのでケースバイケースで状況に合わせて操作しやすい方を使用すればいいと思います。, 以下のコードは、札幌の気象データを指定した期間分だけ表示する UDF です。上のコードへの追加になります。, このコードだと次の図のように使うこともできます。年月日が数字になっていますが書式を日付に設定すれば大丈夫です。 What is going on with this article?

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