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@iceblue(リー ニック)

PythonでJSON、XML、YAMLデータをExcelに書き込む方法

Posted at

現代のデータ駆動型テクノロジー環境において、JSON、XML、YAMLは、その階層的な構造表現と高い互換性により、システム間のデータ交換に広く利用されている主要な構造化データ形式です。しかし、これらの半構造化データを、直感的な可視化、動的な計算、共同編集などの機能を備えた形式に変換する必要がある場合、Excelファイルが最適な選択肢となります。Excelは、ビジネス分析、研究管理、部門間の情報共有といった分野において、欠かすことのできないツールです。

Pythonを使ってこの変換プロセスを自動化することで、異なるデータ形式間のギャップを埋め、元データの構造を保持しつつ、ソート、数式計算、ピボットテーブルなどの機能を付加することが可能になります。

この記事では、Pythonを使ってJSON、XML、YAML形式のデータをExcelファイルにインポートする方法を解説します。

内容：

本記事のExcelデータの書き込み方法では、Free Spire.XLS for Pythonを使用します。インストールは以下のコマンドで行えます：

pip install spire.xls.free

PythonでExcelワークシートにデータを書き込む方法

Free Spire.XLS for Pythonでは、Excelファイルの新規作成や既存ファイルの読み込み、データの書き込み、セルの書式設定などを簡単に行うことができます。基本的な手順は以下の通りです：

  1. Workbook クラスを使って新しいExcelワークブックを作成（初期状態では3つのワークシートが含まれます）、または Workbook.LoadFromFile() メソッドで既存のワークブックを読み込みます。
  2. Workbook.Worksheets.get_Item() メソッドで特定のワークシートを取得、または Workbook.Worksheets.Add(sheetName: str) メソッドで新しいワークシートを作成します。
  3. Pythonの組み込みモジュール json、xml.etree.ElementTree、yaml を使用して、各種データを読み込みます。
  4. Worksheet.Range.get_Item() メソッドでセルを指定し、CellRange.Value プロパティで値を書き込みます。
  5. CellRange.BuiltInStyle、CellRange.ApplyStyle()、Worksheet.AutoFitColumn() などの機能を使って、セルやワークシートの書式を整えます。
  6. 最後に、Workbook.SaveToFile() メソッドでExcelファイルを保存します。

PythonでJSONデータをExcelに取り込む

JSONは軽量なデータ交換フォーマットで、Webアプリケーションにおけるフロントエンドとバックエンドのデータ通信などに広く利用されています。Pythonでは、標準ライブラリの json モジュールを使ってJSONファイルを読み込むことができます。読み込んだデータは、Spire.XLS for Pythonを使ってExcelに書き込むことが可能です。必要に応じてセルの書式設定も行えます。

コードの例：

# 必要なライブラリをインポート
from spire.xls import Workbook, FileFormat, BuiltInStyles
import json

# JSON形式の注文データを読み込み・解析する
with open("E-Commerce Order Data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    jsonData = json.load(f)

# Excelの列ヘッダーを定義する
headers = ["order_id", "customer", "order_date", "status", "total", "product", "quantity", "price"]

# ネストされたJSON構造をフラットな表形式データに変換する
rows = []
for order in jsonData:
    for item in order["items"]:
        # 注文のメインデータと商品の明細データを結合する
        row = [
            order["order_id"], order["customer"], order["order_date"],
            order["status"], str(order["total"]), item["product"],
            str(item["quantity"]), str(item["price"])
        ]
        rows.append(row)

# Excelブックとワークシートを初期化する
workbook = Workbook()
workbook.Worksheets.Clear()
sheet = workbook.Worksheets.Add("Orders")

# 1行目にヘッダーを書き込む
for col, header in enumerate(headers):
    sheet.Range[1, col + 1].Value = header

# データ行の内容を書き込む
for row_idx, row_data in enumerate(rows):
    for col_idx, value in enumerate(row_data):
        sheet.Range[row_idx + 2, col_idx + 1].Value = value

# 表のスタイルを設定する
sheet.Rows[0].BuiltInStyle = BuiltInStyles.Heading2  # ヘッダー行のスタイル
for row in range(1, sheet.Rows.Count):
    sheet.Rows[row].BuiltInStyle = BuiltInStyles.Accent2_40  # データ行のスタイル

# 列幅を自動調整する
for col in range(sheet.Columns.Count):
    sheet.AutoFitColumn(col + 1)

# 保存してリソースを解放する
workbook.SaveToFile("output/JSONToExcel.xlsx", FileFormat.Version2016)
workbook.Dispose()

💡 明確に示すために、上記のコードは既知のフィールド構造に基づいて直接抽出を行っています。実際のプロジェクトでは、データの形式に応じてフィールドを動的に処理するか、構造の変更に対応できるようにエラーハンドリングのロジックを追加することを推奨します。

JSONファイル：

PythonでJSONデータを読む

出力Excelファイル：

PythonでJSONデータをExcelにインポート

PythonでXMLデータをExcelに取り込む

XMLは、複雑な構造を持つデータの表現に適したマークアップ言語で、属性やコメントなどの機能も備えています。Python標準ライブラリの xml.etree.ElementTree を使うことで、XMLファイルからデータを抽出できます。Free Spire.XLS for Pythonと組み合わせて、XMLデータをExcelに取り込むことができます。

コードの例：

# XML処理ライブラリとExcel操作ライブラリをインポートする
import xml.etree.ElementTree as ET
from spire.xls import Workbook, FileFormat, BuiltInStyles

# XML形式の変更履歴ファイルを解析する
tree = ET.parse("Software Manual Changelog.xml")
root = tree.getroot()

# 表の列ヘッダーを定義する
headers = ["version", "date", "editor", "change"]
rows = []

# XMLデータ構造を抽出して変換する
for entry in root.findall("entry"):
    # 共通フィールドを抽出する
    version = entry.findtext("version", "")
    date = entry.findtext("date", "")
    editor = entry.findtext("editor", "")

    # 複数の変更項目を個別行として展開する
    for change in entry.find("changes").findall("change"):
        rows.append([version, date, editor, change.text.strip()])

# Excelブックを作成する
workbook = Workbook()
workbook.Worksheets.Clear()
sheet = workbook.Worksheets.Add("Changelog")

# 表のヘッダー行を書き込む
for col, header in enumerate(headers):
    sheet.Range[1, col + 1].Value = header

# 変更履歴データを入力する
for row_idx, row_data in enumerate(rows):
    for col_idx, value in enumerate(row_data):
        sheet.Range[row_idx + 2, col_idx + 1].Value = value

# スタイルテンプレートを適用する
sheet.Rows[0].BuiltInStyle = BuiltInStyles.Heading1  # メインタイトルのスタイル
for row in range(1, sheet.Rows.Count):
    sheet.Rows[row].BuiltInStyle = BuiltInStyles.Accent1_40  # 交互行の背景色

# 列幅を自動調整する
for col in range(sheet.Columns.Count):
    sheet.AutoFitColumn(col + 1)

# ファイルを出力してリソースを解放する
workbook.SaveToFile("output/XMLToExcel.xlsx", FileFormat.Version2016)
workbook.Dispose()

💡 明確に示すために、上記のコードは既知のフィールド構造に基づいて直接抽出を行っています。実際のプロジェクトでは、データの形式に応じてフィールドを動的に処理するか、構造の変更に対応できるようにエラーハンドリングのロジックを追加することを推奨します。

XMLファイル：

PythonでXMLデータを読む

出力Excelファイル：

PythonでXMLデータをExcelにインポート

PythonでYAMLデータをExcelに取り込む

YAMLは、可読性に優れた構成ファイル形式で、DevOpsやシステム設定などの分野で広く使われています。表形式データに特化しているわけではありませんが、構造化された設定情報をExcelに変換することで、レビューや記録、共有がしやすくなります。Pythonの yaml モジュールを使ってYAMLファイルを解析し、Spire.XLS for PythonでExcelに書き込むことが可能です。

コードの例：

# YAML処理ライブラリとExcel操作ライブラリをインポートする
import yaml
from spire.xls import Workbook, FileFormat, BuiltInStyles

# CI/CDパイプラインの設定ファイルを読み込む
with open("CI CD Pipeline Configuration.yaml", "r", encoding="utf-8") as f:
    yaml_data = yaml.safe_load(f)  # YAML内容を安全に解析する

# パイプライン分析レポートの列構成を定義する
headers = ["stage", "command", "output_file", "coverage", "environment"]
rows = []

# パイプラインステージの多次元データを展開する
for stage in yaml_data["stages"]:
    # ステージの基本情報を抽出する
    name = stage.get("name", "")
    commands = stage.get("commands", [])
    coverage = str(stage.get("coverage", ""))  # 数値を文字列に変換
    environment = stage.get("environment", "")
    outputs = stage.get("artifacts", []) or [""]  # 出力ファイルが空の場合を処理

    # コマンドごとに明細行を展開する
    for i, cmd in enumerate(commands):
        # 指標データは先頭行のみに保持してデータを結合する
        row = [
            name,
            cmd,
            outputs[i] if i < len(outputs) else "",  # コマンドと出力ファイルを対応付け
            coverage if i == 0 else "",  # カバレッジは先頭行のみに表示
            environment if i == 0 else ""  # 環境情報も先頭行のみに表示
        ]
        rows.append(row)

# レポート用のワークブックを作成する
workbook = Workbook()
workbook.Worksheets.Clear()
sheet = workbook.Worksheets.Add("Pipeline")

# ヘッダー構造を作成する
for col, header in enumerate(headers):
    sheet.Range[1, col + 1].Value = header

# 動的に生成されたパイプラインデータを入力する
for row_idx, row_data in enumerate(rows):
    for col_idx, value in enumerate(row_data):
        sheet.Range[row_idx + 2, col_idx + 1].Value = str(value)  # 強制的に文字列に変換して入力

# ステップ状のスタイルを適用する
sheet.Rows[0].BuiltInStyle = BuiltInStyles.Heading4  # ダークグラデーションのタイトル
for row in range(1, sheet.Rows.Count):
    sheet.Rows[row].BuiltInStyle = BuiltInStyles.Accent2_40  # ライトグレーの交互行背景

# 列の表示幅を最適化する
for col in range(sheet.Columns.Count):
    sheet.AutoFitColumn(col + 1)

# レポートファイルを保存する
workbook.SaveToFile("output/YAMLToExcel.xlsx", FileFormat.Version2016)
workbook.Dispose()

💡 明確に示すために、上記のコードは既知のフィールド構造に基づいて直接抽出を行っています。実際のプロジェクトでは、データの形式に応じてフィールドを動的に処理するか、構造の変更に対応できるようにエラーハンドリングのロジックを追加することを推奨します。

YAMLファイル：

PythonでYAMLデータを読む

出力Excelファイル：

PythonでYAMLデータをExcelにインポート

本記事では、Pythonを用いてJSON、XML、YAMLといった構造化データをExcelファイルに取り込む方法を紹介しました。各形式の読み込みからExcelへの書き込みまでの手順と、コード例を通じて具体的な実装方法を解説しています。

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