Google Colaboratoryでスプレッドシートを簡単に読み込む方法

はじめに

私は業務でよくColabを使っています。
思い返してみると、使い始めたばかりの時は、「どうやってスプレッドシートを読み込むんだ？！」と毎回悩んでいました。
そこで、同じ悩みを持つ方を１人でも減ったらいいなと思い、私が安定した方法を記載します。

なおサンプルコード・スプレッドシートを公開していますので、お好みに合わせてご覧ください。

場面設定

以下のような状況を仮定しています。

Google Drive上のスプレッドシート「ダイエット記録」をPythonで加工や可視化を行いたい。
そのために、まずスプレッドシートを読み込ませたい。

1. データの読み込み

早速コードをご紹介いたします

1. よく使うライブラリをインポート

   import pandas as pd
   pd.set_option('display.max_columns', None)
   
   import numpy as np
   import seaborn as sns
   sns.set()
   
   !pip install japanize-matplotlib
   import matplotlib.pyplot as plt
   import japanize_matplotlib
   japanize_matplotlib.japanize()
   

2. 認証する

   # 認証のためのコード
   from google.colab import auth
   auth.authenticate_user()
   
   import gspread
   from google.auth import default
   creds, _ = default()
   
   gc = gspread.authorize(creds)
   

3. スプレッドシートのURLとシート名を指定する

   ## スプレッドシートを開く（シートURLから）
   url = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/12GsIwLvAX8vGNA1m1XWM_YupRG2oGIJOhQ15KiDeocs/edit#gid=0"
   ss = gc.open_by_url(url)
   
   # シートを特定する（シート名で特定）
   st = ss.worksheet("シート1")
   
   # スプレッドシートのデータをPandasのDataframeに変換する。
   rows = st.get_all_values()
   df = pd.DataFrame.from_records(rows[1:], columns=rows[0])
   

4. 結果を確認する

   df.head(10)
   

2. データ型の変更

1. データ型を確認すると、すべてobject型になっています

   df.info()
   

2. 必要に応じてデータ型を変更します

   # floatに変更
   num_cols = ['体重']
   df[num_cols] = df[num_cols].astype(float)
   
   # datetimeに変更
   datetime_cols = ['日付']
   for col in datetime_cols:
       df[col] = pd.to_datetime(df[col], format='%Y/%m/%d', errors='coerce')
   

3. きちんと変更されたか、再度確認します

   df.info()
   

3. 可視化

1. 場面設定に基づいて、可視化してみます。
   なお、最初にjapanize_matplotlibをインポートしているので日本語で表示できます。

   # 折れ線グラフの作成
   plt.figure(figsize=(10, 5))
   plt.plot(df['日付'], df['体重'], marker='o', linestyle='-', color='b')
   
   # グラフのタイトルとラベルを設定
   plt.title('日付と体重の推移')
   plt.xlabel('日付')
   plt.ylabel('体重 (kg)')
   
   # グラフを表示
   plt.grid(True)
   plt.show()
   

   

終わりに

最後までお読みいただきありがとうございました!