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

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()

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)

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])

結果を確認する
```
df.head(10)
```

2. データ型の変更

データ型を確認すると、すべてobject型になっています
```
df.info()
```

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')

きちんと変更されたか、再度確認します
```
df.info()
```

3. 可視化

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!