Python 3.7.6、Jupyterlab 1.2.6、Pandas:1.1.2, 僕が本業のExcel作業をPythonを使って効率化したいと思い、Python/Pandasの基本文法、Excelと対応したPythonの書き方などを調べるのに「100時間」ほど要していました。, ・基本文法の細かい部分まで頭で理解しようとして、インプットに時間をかけすぎていた。, ・情報元がバラバラで、その都度Google検索し、参考になりそうなサイトを探していた。, 本記事で、他の方が僕みたいに多くの時間・労力をかけず、PythonでExcel作業の効率化ができることを願っています。, 本記事は、ブックマークやお気に入りにいれて、いつでも使える早見表として使ってもらえればと思います。, 参考として、Python / PandasでExcel操作(おもにデータ集計作業)を行うメリットを紹介します。, メリットというとたくさんあるかもしれませんが、ここでは僕自身が助かっている5つをピックアップします。, ・Excelの関数では複雑になる処理でも、シンプルに分かりやすく処理内容を書ける。, それでは、どんどんExcel作業をPythonでやって、業務を効率化・高度化していきましょう〜, データサイエンティストを目指すには、まずは次の3ステップの順で行うのがおすすめです。ぜひ参考までに〜, 一番いいのは、現役のPythonエンジニア、データサイエンティストから実際の情報を仕入れること。, ちなみに今は、CodeCampが無料でマンツーマンレッスンをやってるのでおすすめです。(2020/10時点), 「Pythonデータサイエンスコースの体験」と言えば、いろんな情報が聞けます。是非、今のチャンスに!!, そこで普段会社や学校でExcel使いますよね。このExcel作業をPythonでやってみるのがおすすめです。, かめさん(@usdatascientist )のPython講座を参考に、PythonでExcel操作を代替するための方法をまとめてみました。, 未経験からデータサイエンティストを目指す人って、最初からAIや機械学習に目が行きがちですが、目先のExcel作業を効率化するのもオススメだと思ってます。https://t.co/gkDFF0RU4U, — inasala| #AI・Python勉強記録 を毎日発信 (@inasala_ai) October 21, 2020, ここでようやく肝となるデータ分析に取り組みます。併せて、統計学や数学も学ぶのが良いです。, ステップ3までくれば、もう自らの意志でデータサイエンティストを目指す行動が分かってきます。. Python入門完全攻略ガイド【基礎学習からアプリ開発まで】 プログラミング、ライティング、マーケティングなど、あらゆる手段を駆使して、 googletag.defineSlot('/21812778492/blog_728x90_common_overlay', [728, 90], 'div-gpt-ad-1584694002281-0').addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_fixed01', [[300, 250], [336, 280]], 'div-gpt-ad-1559710191960-0').addService(googletag.pubads()); 更新日 : 2020年8月25日, 当プログラミングスクール「侍エンジニア塾」では、これまで6000人以上のエンジニアを輩出してきました。 また、Excelのところでも紹介しましたが、pandasパッケージを使うことでより簡単に、複雑な処理もできるようになります。 Excelを使わなくてもExcel以上に柔軟な処理ができますので、Pythonが得意になってきたらExcelから卒業できるかもしれませんね。 pbjs.que=pbjs.que||[]; 2019年9月に本ブログ「inasala note」を立ち上げ、収益化。Pythonでいろいろ分析するのが好き。, © 2020 inasala note Powered by AFFINGER5, PythonでExcelのIF関数のように条件分岐で値を設定する方法(多値分類もあり), PythonでExcelの空欄・空白セルを判定し、欠損値処理(除外、補完、符号化)する方法, Python/PandasでExcel出力【同じファイルの複数シートへの出力も可能】, 【仕事ですぐ使える】Python / matplotlibで折れ線グラフを描く方法, pd.read_excel(‘ファイル名.xlsx', sheet_name=‘シート名'), df = df.drop(['削除する列名1', '削除する列名2'], axis=1), df = df.rename(columns={変更前:変更後}, index={変更前:変更後}, ), df['列名'].isnull().apply(lambda x : '1' if x else '0'), df['列名'].apply(lambda x: x.replace('置換前の値', '置換後の値')), df['列名'].apply(lambda x : '値1' if 条件 else '値2'), pd.ExcelWriter('ファイル名.xlsx', engine = 'xlsxwriter'). googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_sidetop01_adsense', [[300, 250], [336, 280]], 'div-gpt-ad-1565330658303-0').addService(googletag.pubads()); var googletag = googletag || {}; googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_fixed02_adsense', [[300, 250], [336, 280]], 'div-gpt-ad-1565198391774-0').addService(googletag.pubads()); 2017年にNTTデータからUターン転職し、事業会社の社内SEで勤務。 googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_sidemiddle02_adsense', [[300, 250], [336, 280]], 'div-gpt-ad-1565198822157-0').addService(googletag.pubads()); googletag.cmd = googletag.cmd || []; // fixed01のWORKSが不定期なため共通処理とする PythonとExcelを組み合わせることで、多くの仕事を自動化することができます。 詳しくは以下の記事で紹介していますので、興味がある人はぜひご覧ください。 googletag.defineSlot('/21812778492/blog_728x90_common_overlay_adsence', [728, 90], 'div-gpt-ad-1583302554779-0').addService(googletag.pubads()); その経験を通してプログラミング学習に成功する人は、「目的目標が明確でそれに合わせた学習プランがあること」「常に相談できる人がそばにいること」「自己解決能力が身につくこと」この3つが根付いている傾向を発見しました。 Excel(エクセル)の集計や表の作成って自動化・効率化したいですよね。本記事では、Python / Pandasで できることをExcel操作と比較して一覧でまとめています。サンプル コードもあります。ファイル読み込みから分析の前処理までに活用できます。 ハッピーなフルリモートワーカーを目指し中。, 最近興味がある分野は深層強化学習。 googletag.cmd.push(function() { }); Pythonは初学者向けとして有名なプログラミング言語です。そのわかりやすさから、プログラミングを専門としない方の中にも、仕事の自動化を目的としてPythonを使っている方がたくさんいます。今回はそんな仕事の自動化に焦点を絞り, といったことをお伝えします。また、仕事の自動化に役立つPythonのパッケージを紹介していきます。この記事でマクロを使った仕事の自動化に取り組んでみましょう!, まず、Pythonでマクロを使うとはどういうことか、どんなメリットが有るのかを見ていきましょう。普段からPythonを使っている方にとっては、Pythonでマクロを使うということがそもそもピンとこないかもしれません。イメージとしては、, といった感じではないでしょうか。このため、わざわざPythonでマクロを扱う理由がわからない、というのも無理はありません。, 一応細かい話をしておくと、マクロそのものは割と奥の深いものでして、深入りするとメタプログラミングとか抽象構文木とかの話がでてきます。, ですが、明らかに本ブログの趣旨から逸脱するので、今回は扱いません。では、Pythonでマクロを使うとはどのようなことを指すのでしょうか。考え方のひとつにPythonをマクロ的に扱いたい、というのがあるかと思います。, つまり、ExcelマクロのようにPythonを使って、いろいろなアプリケーションを自動的に操作したい、というものです。じつは、Pythonは様々なアプリケーションを制御できるパッケージを持っているため、こういった使い方も可能なのです。, ですので、今回はPythonをつかったアプリケーション制御の話をみていきましょう。, では、Pythonでマクロを組むメリットについて考えていきましょう。Pythonでマクロを組むメリットは次の3点があげられます。, Pythonは他のプログラミング言語に比べて入門の難易度が低いと言われています。そのため、ノンプログラマーの方であっても比較的始めやすいことが大きな利点と言えます。, 例えばExcelで作った表を分析アプリに回して、更にそれを整形してPDFに出力、といったことをしたいとします。1回の処理であれば人間がひとつひとつ処理をしてけばいいですが、処理の回数が多くなってくると自動化したくなりますよね。, こういったとき、ExcelマクロではExcel内部の処理はできてもその外側の処理ができません。, ですが、Pythonであればアプリケーションを横断して自動化処理が可能になります。うまく組み合わせれば今やっている仕事がまるまる自動化可能かもしれませんね。, これはPython側からみた利点になります。Pythonはプログラミング言語なので、基本何でもできます。何でもできますが、実現するのに手間がかかる部分はなるべく楽をしたいですよね。, たとえば、GUIの処理とか、マウスの制御とか。こういったものを既存のアプリケーションで処理させれば、プログラミングの負担はある程度軽減できます。, それでは実践として、PythonでExcelを操作してみましょう!Excelを操作するパッケージとして、今回はOpenPyXLを使います。, これはExcelファイルの読み書き、編集などができるパッケージです。より複雑な解析をしたい場合、pandasというパッケージもあります。, こちらは機械学習をやっている方にはおなじみのパッケージかもしれません。ですが、基本的な操作はOpenPyXLで十分なので、今回はこちらを使います。基礎的な操作については、こちらの記事をご覧ください。, 注意点として、OpenPyXLは.xlsxファイルしか扱うことができません。どういうことかというと、Excelのファイルは現在2系統あります。, Excel2007が発売されてもう10年以上たつので、おおよそ旧形式は駆逐されたと思いたいですが・・・現実にときどき見かけることもあるので、頭の片隅にでも置いておいてください。, それでは実際にExcelファイルを操作していきましょう。今回は架空の取引月次まとめから、取引先ごとの取引金額を集計していきます。, こちらはpipを使えるので、以下のコマンドをコマンドプロンプト(ターミナル)に入力して、パッケージをインストールしてください。, つづいて、解析するExcelファイルと同じ階層にPythonのソースファイルを作りましょう。ここから先はソースファイルを編集していきます。まずはパッケージのインポートとエクセルファイルの展開、シートオブジェクトの作成までを行います。, openpyxl.load_workbook()の引数にはファイルのパスを指定します。そして、workbook[]の引数にシートの名前を指定してあげます。つづいて、取引先のリストを取得しましょう。, はじめに、取引先を入れる空のリストsuppliersを用意します。次のfor文ではB列の3-9行目、各取引先の名前が入っているセルに対して、次の処理を行っています。, まず、先ほどと同じく取引金額を入れるリスト、transaction_amountsを定義します。for文の中身は次のような処理をしています。, これで、取引先と取引金額のリストができました。では、この結果を新しいシートに記入しましょう。, 引数には新しいシートの名前を入れましょう。A1,B1に集計結果のラベルを用意しました。for文を使って、suppliers, transaction_amountsの中身を各セルに書き込んでいきます。, 最後に.save()でファイルを保存します。引数はファイルのパスになります。もとのファイルと同じ名前を使うと上書き保存となります。, ファイルをセーブしないと値が反映されないため、注意が必要ですね。以上でPythonを使ったExcelデータの集計ができました。, 変数の範囲を調整すればどんな大きさのファイルでも対応できるので、うまく活用したいところです。また、xlsxファイルであれば処理できるため、Windows、Macを問わずに処理できるのも利点です。, 汎用性の高いコードを書いて仕事を効率化したいですね。最後に今までの流れをまとめておきます。, この章ではその他のアプリケーションなどを制御できるパッケージを紹介していきます。どれも仕事でよく目にするものばかりなので、使えるようになると自動化の幅が広がりますね。, URL:https://github.com/pdfminer/pdfminer.six, 仕事の業態を問わず、PDFファイルはビジネス現場でよく見かけるものではないでしょうか。, 自分で制作する場合はともかく、よそから渡されたとき処理に困るファイルでもあったりします。特に内容を解析するのがけっこう手間だったり、最終的に内容を別の形式に書き起こしたり・・・, そういった手間を省いてくれるのが、PDFMiner.siです。こちらはPDF抽出ツールと公式に説明されています。, 具体的にはPDFのテキストを抽出したり、レイアウトを抽出したり、とPDFを解析する上で必要な情報を取り出すことができます。日本語をほぼ問題なく扱えるのもポイントが高いですね。, URL:https://python-docx.readthedocs.io/en/latest/, PDFが外部向けの文章だとしたら、Wordファイルは内部向けでよく見かける文章の筆頭でしょう。, 日々の報告書や稟議、会議資料など、いろいろなものがWordファイルでやり取りされているのではないでしょうか。ExcelがPythonで制御できたように、WordもPythonで制御可能です。, そのためのパッケージがpython-docxです。名前の通り、ファイルはdocx形式のみが対象になります。Word2003からdocx形式に移行しているので、こちらはほとんど問題になることはないはずです。サポートライフサイクルもはるか昔に終了していますしね・・・, もしdocファイルに遭遇してしまった場合は、docx形式に変換できるウェブサービスがいくつかありますので、それを利用しましょう。こちらも利用方法としては定形の報告書の作成などが考えられます。, また、大量のドキュメントファイルの解析、変更などにも力を発揮しますね。うまく使えばExcelからデータを抽出して、報告書作成まで一括で作ってくれるマクロも作れそうです。夢が広がりますね!, URL:https://docs.python.org/ja/3/library/csv.html Python×Excelで自動化できること Python×Excel|openpyxlやxlwingsによる作業効率化. 社内SEになるには資格って必要?社内SEでキャリアップするときにおすすめの資格は? 回答としては、 社内SEは、対人スキル、実務での対応力や最新情 ... 社内SEってどんな仕事なんだろ~ 検索しても転職サイトの記事ばかりでよく分からない・・   確かにそうですね。。実経験を基に、社内SE( ... コロナで会社の経営も不安。。個人でお金稼ぎたいな~ 今、こう考えるサラリーマン、OLの方はごまんといると思います。   僕は、本業では社 ... 【3記事で一発合格】Google AdSense申請に合格したブログ情報 こんにちは、いなサラ(@いなサラ|田舎の情シスサラリーマン)です。 2019年10月5 ... 田舎の情シスサラリーマン。32歳。妻と娘(3歳、0歳)の4人家族。 ・本記事は、「openpyxl」でExcel 操作を自動するものではなく、データをPandasで読み込み、Python/Pandasでのデータの処理方法を記載しています。, ・本記事(リンク先含む)は次の実行環境の内容を記載しています。 googletag.pubads().collapseEmptyDivs(); 積みゲー、積ん読がどんどん増加しているのがここ数年の悩み。 googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_fixed01_adsense', [[300, 250], [336, 280]], 'div-gpt-ad-1565194485392-0').addService(googletag.pubads()); googletag.enableServices(); CSVファイルはExcelのデータを扱いやすくするためにしばしば使われます。本来の用途としての、「表形式のデータ表現」としても互換性の高いデータ形式としてよく使われますね。, そんなCSVファイルですが、Pythonでは標準ライブラリだけで処理することができます。また、Excelのところでも紹介しましたが、pandasパッケージを使うことでより簡単に、複雑な処理もできるようになります。, Excelを使わなくてもExcel以上に柔軟な処理ができますので、Pythonが得意になってきたらExcelから卒業できるかもしれませんね。, URL:https://pyautogui.readthedocs.io/en/latest/, 最後に紹介するのは、特定のファイル操作ではなく、マウスなどを制御する方法です。GUIのツールはコマンドラインからは扱いにくいものです。, しかし、GUIの操作を記憶し、繰り返すツールがあれば直接的に問題を解決できますね。そんな手段を提供してくれるのがPyAutoGUIです。, こちらはマウスやキーボードの操作をPythonで記述でき、それを実行させることができるパッケージになります。スクリーンショットをとって、比較画像と比べて、同じものを検出する、なんていう面白い機能もあります。, Pythonは初心者向けの言語と言われています。その理由としてシンプルでわかりやすい構文や、実用的なライブラリが豊富なことが挙げられ、実際に学びやすい言語です。, しかし、もしあなたが機械学習に興味があって、とくに知識も無いまま学習を進めると、挫折する可能性が高いと言えます。, 機械学習の分野はプログラミング以外にも、専門的な知識や数学の知識も必要になります。ただなんとなく学習していると早い段階でつまづきやすく、そのまま挫折してしまうなんてことも…。, 業界屈指のコンサルタントから、効率的な学習方法や仕事獲得術、今後のキャリアまでさまざまな疑問を相談してみませんか?遠方の方でもオンラインで受講できます!お気軽に受講下さい。, いかがでしたか?今回はPythonを使って様々なアプリケーションを制御する方法をお伝えしました。Pythonは上手に使えばかんたんに、より正確に様々な業務を自動化することが可能です。, もし、今までプログラミングに経験がなかった方も、これを機にPythonの学習を始めてみてはいかがでしょうか。学びにかかるコスト以上に大きなリターンが見込める投資であることを保証します。, 【Python入門完全攻略ガイド】

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