Python初心者向け：Excelファイルの読み込みからデータ解析、そして結果の出力まで徹底解説

はじめに

Pythonを学び始めた皆さん、ExcelファイルをPythonで読み込んでデータを解析し、新しいExcelファイルに出力する方法に興味はありませんか？Excelはビジネスや研究の場でよく使われるツールであり、Pythonを使えば効率的にデータ操作が可能です。本記事では、Python初心者でもわかりやすいように、コード例と詳細な説明を交えながら、以下の3つのステップに分けて解説します：

Excelファイルの読み込み
データ解析
結果の出力

この記事を読むことで、ExcelファイルのデータをPythonで扱えるようになり、データ解析の基本を習得できます。さあ、始めましょう！

ライブラリのインポート

まずは、Pythonで必要なライブラリをインポートします。このコードはデータ操作、グラフ作成、Excelファイルの読み書きを行うための準備です。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

ライブラリの説明

pandas：データ解析のためのライブラリ。Excelファイルの読み込みやデータ操作に使用します。
matplotlib.pyplot：データの可視化のためのライブラリ。グラフ作成に使用します。
openpyxl：Excelファイルの操作を行うライブラリ。データの書き込みに使用します。

初心者へのポイント

これらのライブラリは、Pythonでデータを扱う上でよく使われる基本的なツールです。インストールがまだの場合は、以下のコマンドを使用してインストールしてください：

pip install pandas matplotlib openpyxl

ファイルパスの設定

次に、読み込みたいExcelファイルのパスと、解析結果を書き込むための出力ファイルのパスを設定します。

input_file = '/path/to/your/input_file.xlsx'
output_file = '/path/to/your/output_file.xlsx'

説明

input_file：データが格納されているExcelファイルのパスです。
output_file：解析結果を保存する新しいExcelファイルのパスです。

初心者へのアドバイス

パスは絶対パスでも相対パスでも指定できますが、ファイルの場所を正確に指定するように注意しましょう。パスが間違っていると、ファイルが見つからないエラーが発生します。

データの読み込みと初期設定

ここでは、Excelファイルを読み込み、データ解析の準備を行います。

# Excelファイルを読み込む
excel_data = pd.ExcelFile(input_file)

# 新しいExcelワークブックを作成
wb = Workbook()

説明

pd.ExcelFile()：Excelファイルを読み込みます。これで、ファイル内のシートにアクセスできるようになります。
Workbook()：openpyxlライブラリを使用して、新しいExcelファイルを作成します。

初心者へのポイント

データを読み込む際、pd.read_excel()もよく使用されますが、複数のシートがある場合には、pd.ExcelFile()を使用すると便利です。

シート名の取得とグラフ出力パスの設定

読み込んだExcelファイルのシート名を取得し、グラフを保存するディレクトリを設定します。

# シート名のリストを取得
sheet_names = excel_data.sheet_names

# グラフを保存するディレクトリのパス
output_graph_path = '/path/to/save/graphs/'

説明

sheet_names：Excelファイル内の全シート名がリスト形式で取得されます。
output_graph_path：グラフを保存するためのディレクトリを指定します。

初心者へのアドバイス

シート名を取得することで、複数のシートがあるExcelファイルでも、順番にデータを処理することが可能になります。

データ解析のステップ

ここからは、データの解析に進みます。例えば、各シートのデータを読み込み、基本的な統計量を計算することができます。

# すべてのシートを順番に処理
for sheet_name in sheet_names:
    # シートのデータを読み込み
    data = pd.read_excel(excel_data, sheet_name=sheet_name)
    
    # データの統計情報を表示
    print(data.describe())

説明

pd.read_excel()：シートごとにデータを読み込みます。
data.describe()：基本的な統計情報（平均値、標準偏差、最大値など）を表示します。

グラフ作成と保存

データの可視化として、グラフを作成し、指定したディレクトリに保存します。

# グラフの作成
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['X'], data['Y'], marker='o')
plt.title(f'Data Analysis for {sheet_name}')
plt.xlabel('X-axis Label')
plt.ylabel('Y-axis Label')
plt.savefig(f"{output_graph_path}{sheet_name}_plot.png")
plt.close()

説明

plt.plot()：折れ線グラフを作成します。
plt.savefig()：グラフを指定のパスに保存します。
plt.close()：メモリ節約のため、グラフを閉じます。

Excelへのデータ出力

最後に、解析結果を新しいExcelファイルに書き込みます。

# データをExcelに書き込む
ws = wb.active
for r in dataframe_to_rows(data.describe(), index=True, header=True):
    ws.append(r)

# Excelファイルを保存
wb.save(output_file)

説明

dataframe_to_rows()：データフレームの内容を行ごとに取得します。
ws.append()：データをExcelシートに追加します。
wb.save()：Excelファイルを保存します。

まとめと次のステップ

この記事では、Pythonを使ってExcelファイルのデータを読み込み、解析し、結果を新しいExcelファイルに出力する方法を紹介しました。特に、以下のスキルを学びました：

Excelファイルの読み込みと書き込み
データ解析と統計量の計算
グラフ作成とファイル保存

次のステップ

Excelファイルからのより複雑なデータ操作を学ぶ。
グラフの種類やスタイルを変えて、可視化スキルを向上させる。
エラーハンドリングを追加して、より堅牢なプログラムにする。

参考文献

この記事を参考に、PythonでのExcelファイル操作に自信を持てるようになることを願っています。次はぜひ、実際にコードを書いて実行してみてください！