Excelは、ビジネス・学校・研究所などで使われていて、誰でも知っている表計算のアプリケーションです。

Excelを使いこなしている人は多いかとおもいますが、自動的に動かす方法は知らない、あるいは出来ないのではないでしょうか。通常は、自動的に動かす時には付属しているVBAというMicrosoftのプログラムを使います。

しかし、実はPythonというプログラミング言語を使ってもExcelを操作することができます。VBAよりもPythonを使うと大量のデータを取り扱えることと他のタスクも扱えるという利点があります。

目次

• PythonとExcelの基本
  • Excelファイルの読み込み方法
  • 必要なライブラリとそのインストール方法
• PythonとExcelの組み合わせで解決できる問題
  • 時間削減とミスの削減
  • データ分析と意思決定の迅速化
  • データ分析の高度化
• Pythonを使ってできるExcelの操作
  • セルの読み書きや数式操作
  • グラフ作成
  •  データの抽出・加工・分析
  • 条件に基づくデータ処理や自動化
• 実践！Pythonを活用したビジネスでのExcel操作例
  • 売上データの自動集計とレポート生成
  • 在庫管理と自動注文システムの構築
• Excelを操作するためのPythonライブラリ
  • Pandas
  •  OpenPyXL
  • xlwings
  • Matplotlib
• まとめ：PythonとExcelを合わせて効率化を実現

監修者 元エンジニア takakuni7777

コンピュータの専門学校がプログラミング及び、コンピュータの基礎を学び、その後、日本電気の子会社で働きました。その後、いくつかの開発の仕事を経て,コンピュータの専門学校の講師兼担任を経験し、その後はフリーにてシステムエンジニアやプログラマーの開発の仕事を担当、そのかたわらプログラミングスクールや職業訓練所、企業の新人教育などを担当しました。 25年以上のシステムエンジニア、プログラマーの仕事の経験があります。

PythonとExcelの基本

Excelは表計算のアプリケーションですが、自動的にデータを読み込む・セルを計算する・グラフを作るなどの作業をVBAというプログラミング言語で自動化することができます。プログラミング言語で自動化できるということは他の言語でも操作が可能ということです。その他の言語のひとつがPythonです。
Pythonは比較的に取得しやすいプログラム言語ですが、VBAよりももっと多くのことができます。

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Excelファイルの読み込み方法

PythonでExcelファイルを読み込む一般的な方法は、【pandas】というデータ分析ライブラリを使用することです。以下にその手順を示します：

 import pandas as pd

# Excelファイルを読み込む

 df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx')

# データを表示する

 print(df)

上記のコードでは、pd.read_excel()関数を使用してExcelファイルを読み込み、その結果をデータフレーム（df）に格納しています。そして、print(df)でデータフレームの内容を表示しています。

なお、このコードを実行する前に、ライブラリをインストールすることが必要となりますが、ライブラリのインストールについては次の節で説明します。

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Pythonのデータ分析ライブラリ「Pandas」とは？使い方やできること、メソッド一覧まで解説

必要なライブラリとそのインストール方法

PythonでExcelを操作するためには、主に以下のライブラリが利用されます。

これらのライブラリをインストールするには、Pythonのパッケージ管理システムである［pip］を使用します。以下のコマンドを実行することで、これらのライブラリをインストールできます。

ライブラリをインストールした後、Pythonプログラム内で[import]ステートメントを使用してライブラリを読み込み、Excelファイルの操作を行うことができます。

PythonとExcelの組み合わせで解決できる問題

PythonとExcelの組み合わせは、大量のデータ処理、自動化タスク、複雑な計算、データ分析と可視化など、ビジネスや研究での多くの課題を解決します。これにより、効率と生産性が向上します。

以下でそれらについて詳しく説明いたします。

時間削減とミスの削減

PythonとExcelの組み合わせにより、ビジネスや研究での時間とエラーの削減ができます。Pythonを使用してExcelのタスクを自動化することで、手動で行う時間のかかる作業を効率的に行うことができます。

これにより、時間を節約し、他の重要なタスクに集中することができます。さらに、自動化は人間のエラーを減らすのに役立ちます。手動でデータを入力したり、複雑な計算を行ったりすると、ミスが発生する可能性があります。

しかし、Pythonを使用すれば、一度正しく設定すれば、同じタスクを正確に繰り返すことができます。

これにより、ミスが大幅に減少します。以上の理由から、PythonとExcelの組み合わせは、時間とエラーの削減に非常に効果的です。

データ分析と意思決定の迅速化

Pythonを使用してExcelを操作することで、データ分析と意思決定のプロセスが大幅に迅速化されます。

Pythonのライブラリ、特にpandasやopenpyxlは、Excelデータの読み込み、書き込み、そして操作を容易にします。これにより、大量のデータを効率的に処理し、パターンを見つけ出すことが可能になります。

また、自動化されたレポート作成や複雑な計算Pythonで実現可能です。これらの機能により、意思決定者は迅速かつ正確な情報に基づいて決定を下すことができます。

したがって、PythonとExcelの組み合わせは、ビジネスの意思決定を劇的に改善します。

データ分析の高度化

PythonとExcelの組み合わせにより、データ分析の高度化ができます。Pythonは、強力なデータ分析ライブラリ（Pandas、NumPy、Matplotlibなど）を備えており、これらを使用してExcelデータを深く理解し、洞察を得ることができます。

また、Pythonは大規模なデータセットを処理する能力があり、Excelの行数制限を超える大量のデータを扱うことができます。これにより、より複雑で詳細な分析が可能になります。

さらに、Pythonの可視化ライブラリを使用すれば、分析結果を視覚的に表現し、データのパターンやトレンドを明確に理解することができます

Pythonを使ってできるExcelの操作

Pythonを使ってExcelを操作すると、データの読み書き、自動化タスク、複雑な計算、大規模なデータセットの処理、データ分析と可視化が可能になります。これにより、時間とエラーの削減、データ分析の高度化が実現します。

以下では具体的な例を詳しく説明します。

セルの読み書きや数式操作

PythonでExcelのセルの読み書きや数式操作を行う具体的な例を以下に示します。

import openpyxl

# ワークブックを開く

　wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# ワークシートを選択

　ws = wb['Sheet1']

# セルに値を書き込む

　ws['A1'] = 'Hello'

　ws['A2'] = 'World'

# セルから値を読み取る

　print(ws['A1'].value)  # Hello

　print(ws['A2'].value)  # World

# 数式をセルに設定

　ws['A3'] = '=SUM(A1:A2)'

# ワークブックを保存

　wb.save('example.xlsx')

このコードは、【openpyxl】ライブラリを使用してExcelのワークブックを開き、特定のセルに値を書き込み、セルから値を読み取り、数式を設定し、ワークブックを保存します。

グラフ作成

PythonでExcelのグラフを作成する具体的な例を以下に示します。

 import pandas as pd

 import matplotlib.pyplot as plt

# Excelファイルを読み込む

 df = pd.read_excel('data.xlsx')

# データからグラフを作成

 plt.figure(figsize=(10,6))

 plt.plot(df['Column1'], df['Column2'])

 plt.title('Title')

 plt.xlabel('Column1')

 plt.ylabel('Column2')

# グラフを表示

 plt.show()

このコードは、【pandas】と【matplotlib】ライブラリを使用してExcelのデータからグラフを作成します。まず、［pd.read_excel()］でExcelファイルを読み込み、その後、［plt.plot()］でグラフを作成します。最後に、［plt.show()］でグラフを表示します。以上がPythonでExcelのグラフを作成する具体的な例です。

 データの抽出・加工・分析

PythonでExcelのデータを抽出、加工、分析する具体的な例を以下に示します。

 import pandas as pd

# Excelファイルを読み込む

 df = pd.read_excel('data.xlsx')

# データを抽出

 df_filtered = df[df['Column1'] > 50]

# データを加工

 df_filtered['NewColumn'] = df_filtered['Column1'] * 2

# データを分析

 mean = df_filtered['NewColumn'].mean()

 print('Mean of NewColumn:', mean)

このコードは、【pandas】ライブラリを使用してExcelのデータを抽出、加工、分析します。まず、［pd.read_excel()］でExcelファイルを読み込み、その後、条件を満たすデータを抽出します。次に、新しい列を作成してデータを加工し、最後に、新しい列の平均値を計算して分析します。以上がPythonでExcelのデータを抽出、加工、分析する具体的な例です。

条件に基づくデータ処理や自動化

PythonでExcelのデータを条件に基づいて処理し、作業を自動化する具体的な例を以下に示します。

 import pandas as pd

# Excelファイルを読み込む

 df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 条件に基づくデータ処理

 df_filtered = df[df['Column1'] > 50]

# 新しいExcelファイルに結果を書き出す

 df_filtered.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

このコードは、【pandas】ライブラリを使用してExcelのデータを読み込み、特定の条件（ここでは「Column1」の値が50より大きい）を満たすデータを抽出し、その結果を新しいExcelファイルに書き出します。このように、Pythonを使用すれば、条件に基づくデータ処理とその結果の書き出しを自動化することができます。

実践！Pythonを活用したビジネスでのExcel操作例

Pythonを使用したExcel操作は、ビジネスの様々なシーンで活用できます。以下に具体的な例をいくつか挙げてみます。

売上分析

Pythonを使用してExcelの売上データを読み込み、商品別、地域別、期間別の売上分析を行うことができます。また、PandasやMatplotlibを使用してデータを可視化し、売上の傾向やパターンを明確に理解することができます。

在庫管理

Pythonを使用して在庫データを自動的に更新し、在庫が一定の閾値以下になった場合に警告を発するなどの自動化タスクを作成することができます。

予算計画

Pythonを使用して過去のデータから予算を予測し、それをExcelの予算表に自動的に反映させることができます。

レポート作成

Pythonを使用してデータを分析し、その結果を基に自動的にレポートを作成し、それをExcelファイルに出力することができます。

以上のように、PythonとExcelの組み合わせは、ビジネスの様々なシーンで大いに活用できます。以下ではもう少し詳しく説明いたします。

売上データの自動集計とレポート生成

Pythonを使用してExcelの売上データを自動集計し、レポートを生成する具体的な例を以下に示します。

 import pandas as pd

# Excelファイルを読み込む

 df = pd.read_excel('sales_data.xlsx')

# 商品別の売上を集計

 sales_by_product = df.groupby('Product')['Sales'].sum()

# 集計結果を新しいExcelファイルに書き出す

 sales_by_product.to_excel('sales_report.xlsx')

 print("売上レポートが生成されました。")

このコードは、【pandas】ライブラリを使用してExcelの売上データを読み込み、商品別の売上を集計し、その結果を新しいExcelファイルに書き出します。以上がPythonでExcelの売上データを自動集計し、レポートを生成する具体的な例です。

在庫管理と自動注文システムの構築

Pythonを使用してExcelの在庫管理と自動注文システムを構築する具体的な例を以下に示します。

 import pandas as pd

# Excelファイルを読み込む

 df = pd.read_excel('inventory.xlsx')

# 在庫が一定の閾値以下の商品を抽出

 low_stock = df[df['Stock'] < 10]

# 自動注文リストを作成

 order_list = low_stock['Product']

# 注文リストを新しいExcelファイルに書き出す

 order_list.to_excel('order_list.xlsx', index=False)

 print("注文リストが生成されました。")

このコードは、【pandas】ライブラリを使用してExcelの在庫データを読み込み、在庫が一定の閾値以下の商品を抽出し、その商品のリストを新しいExcelファイルに書き出します。以上がPythonでExcelの在庫管理と自動注文システムを構築する具体的な例です。どうぞお試しください。

Excelを操作するためのPythonライブラリ

PythonでExcelを操作するためには、いくつかのライブラリが利用されます。

【pandas】はデータ分析と操作に強力なツールを提供し、Excelファイルの読み書きが可能です。【openpyxl】と【xlsxwriter】はExcelの.xlsxファイルの読み書きに使用され、【xlrd】と【xlwt】は古い.xlsファイルの読み書きに使用されます。

これらのライブラリを組み合わせることで、Excelのデータの読み込み、加工、分析、そして新しいExcelファイルへの書き出しが可能になります。これらのライブラリは、ビジネスや研究でのデータ処理を効率化し、自動化するための強力なツールです。

以下にそれぞれのライブラリについて詳しく説明します。

Pandas

【pandas】はPythonのデータ分析ライブラリで、Excel操作において以下のような特徴があります。

以下に、pandasを使ったExcel操作の簡単なコードを示します。

 import pandas as pd

# Excelファイルを読み込む

 df = pd.read_excel('data.xlsx')

# データをフィルタリング

 df_filtered = df[df['Column1'] > 50]

# フィルタリングしたデータを新しいExcelファイルに書き出す

 df_filtered.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

このコードは、【pandas】を使用してExcelファイルを読み込み、特定の条件を満たすデータを抽出し、その結果を新しいExcelファイルに書き出します。以上がpandasの特徴と簡単な使い方です。

 OpenPyXL

【openpyxl】はPythonのライブラリで、Excelの.xlsxファイルを読み書きするために使用されます。以下がその特徴と簡単な使い方です。

以下に、【openpyxl】を使ったExcel操作の簡単なコードを示します。

from openpyxl import Workbook

# ワークブックを作成

 wb = Workbook()

# ワークシートを選択

 ws = wb.active

# セルに値を書き込む

 ws['A1'] = 'Hello'

 ws['A2'] = 'World'

# ワークブックを保存

 wb.save('example.xlsx')

このコードは、【openpyxl】を使用して新しいワークブックを作成し、セルに値を書き込み、ワークブックを保存しています。以上が【openpyxl】の特徴と簡単な使い方です。

xlwings

【xlwings】はPythonのライブラリで、Excelとのインタラクションを可能にします。以下がその特徴と簡単な使い方です。

以下に、【xlwings】を使ったExcel操作の簡単なコードを示します。

import xlwings as xw

# ワークブックを開く

wb = xw.Book('example.xlsx')

# ワークシートを選択

ws = wb.sheets['Sheet1']

# セルに値を書き込む

ws.range('A1').value = 'Hello'

ws.range('A2').value = 'World'

# セルから値を読み取る

print(ws.range('A1').value) # Hello

 print(ws.range('A2').value) # World

このコードは、【xlwings】を使用してExcelのワークブックを開き、セルに値を書き込み、セルから値を読み取っています。以上が【xlwings】の特徴と簡単な使い方です。

Matplotlib

【Matplotlib】はPythonのデータ可視化ライブラリで、Excelデータのグラフ作成に利用できます。以下がその特徴と簡単な使い方です。

多機能

折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、ヒストグラムなど、様々な種類のグラフを作成できます。

カスタマイズ性

グラフの色、ラベル、軸の範囲など、細かい部分を自由にカスタマイズできます。 以下に、【Matplotlib】を使ったExcelデータのグラフ作成の簡単なコードを示します。

 import pandas as pd

 import matplotlib.pyplot as plt

# Excelファイルを読み込む

 df = pd.read_excel('data.xlsx')

# データからグラフを作成

 plt.plot(df['Column1'], df['Column2'])

 plt.title('Title')

 plt.xlabel('Column1')

 plt.ylabel('Column2')

# グラフを表示

 plt.show()

このコードは、【pandas】と【matplotlib】を使用してExcelのデータからグラフを作成し、そのグラフを表示しています。以上が【Matplotlib】の特徴と簡単な使い方です。

まとめ：PythonとExcelを合わせて効率化を実現

PythonとExcelの組み合わせは、効率的なデータ処理や分析に役立ちます。この記事は以下のようなPythonでExcelを操作することについての要点をまとめたものです。

基本的な話として、Excelファイルの読み込み方法と。PythonでEXCELを操作するにはPythonのライブラリが必要です。そこで、必要なライブラリとそのインストール方法についての説明をしました。

基本的なことを理解したところで、では、PythonとExcelの組み合わせで解決できる問題にはどんなものがあるかもついて

• 時間削減とミスの削減
• データ分析と意思決定の迅速化
• データ分析の高度化

について説明しました。

実際には、Pythonを使ってできるExcelの操作としては実際のコードも紹介しながら以下の項目について説明しています。

• セルの読み書きや数式操作
• グラフ作成
• データの抽出・加工・分析
• 条件に基づくデータ処理や自動化

上記の処理を組み合わせて、ビジネスでの有効な使い方ができて、業務の効率化や分析の高度化がはかれます。具体的な例として、売上データの自動集計とレポート生成・在庫管理と自動注文システムの構築について紹介しました。

最後に、Excelを操作するためのPythonライブラリをいくつか紹介しています。

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