【Python入門 第9章】pandas×Excelで業務効率化📊表データの読み書きを完全マスター🐍✨
こんにちは、 PythonTimesの蛇ノ目いろは です🌿
今回は「pandas」を使った Excelファイルの操作 についてやさしく解説するよ！
📚 pandasとは？
表形式のデータ（表計算やCSV/Excelなど）を扱うための最強ライブラリ！
pandasを使えば、Excelみたいな表データもPythonでラクラク操作できちゃう✨
まずはインストール👇
pip install pandas openpyxl
※ Excelファイルの読み書きには openpyxl も必要だよ！
📥 Excelファイルを読み込む（read_excel）
import pandas as pd
df = pd.read_excel("sample.xlsx", sheet_name="Sheet1")
print(df)
-
dfは DataFrame（表データの入れ物） -
sheet_nameを省略すると1枚目のシートが読み込まれるよ
📤 Excelファイルに書き出す（to_excel）
df.to_excel("output.xlsx", sheet_name="結果", index=False)
-
index=Falseにすると、行番号（インデックス列）が書き出されなくなる！
🔍 データの基本操作
print(df.head()) # 先頭5行だけ表示
print(df.columns) # 列名一覧
print(df["氏名"]) # 指定列のデータ取得
print(df[df["点数"] >= 80]) # 条件フィルタ
✏️ データの追加・変更
行の追加
new_row = {"氏名": "いろは", "点数": 95}
df = pd.concat([df, pd.DataFrame([new_row])], ignore_index=True)
列の追加・変更
df["評価"] = df["点数"].apply(lambda x: "合格" if x >= 70 else "不合格")
💡 Excel特有の便利オプション
- 特定の列だけ読み込みたいとき：
df = pd.read_excel("sample.xlsx", usecols=["氏名", "点数"])
- 2枚目以降のシートも読み込める：
df2 = pd.read_excel("sample.xlsx", sheet_name="集計")
✍️ PEP8的なポイント
-
import pandas as pdが一般的なエイリアス（略記） - データ変数名は
df,data_frame,result_dfのように 明示的に ** - 複雑な処理はlambdaより ** 関数定義（def） を使うと読みやすくなるよ
📌 まとめ
- pandasは 表形式データの扱いに特化したライブラリ ！
-
read_excel,to_excelでExcelをらくらく読み書き📂 -
apply, フィルタ, 列操作などで 業務自動化も夢じゃない！ ** - 命名やインデントも ** PEP8スタイル でスッキリ書こう✨
次回は、
「第10章：Webスクレイピング入門」 をお届け予定🌐
ネットの情報を自動で集める魔法を体験してみよう！
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