はじめに

はじめまして、未経験/独学からフロントエンドエンジニアとしての就職を目指しているYuuhaと申します。
技術力向上のため、日々新しい技術を取り入れて学習するようにしています。

今回は、デスクトップアプリを一度作成してみたいと思っていたので、Eelを使用してExcelを扱うアプリを作った時の話です。

制作の背景

何か問題解決のために技術を使いたいと思い、身内に聞き取りをしてみたところ、「Excelの表から特定の項目だけ抽出して新しいExcelに変換する機能が欲しい」ということでアプリの内容が決まりました。

Eelを選んだ理由は単純で、Pythonなら少し触ったことがあったこと、早くリリースするために学習コストがかからないHTML,CSSでUIが実装できるという点がポイントでした。

制作したもの

今回制作したものは、学習目的かつ、実際に機能することと早くリリースすることを優先していたので、プロダクトとしてのクオリティは保証できないので、その点はご了承ください。

アプリの概要

アプリの概要は下のような表があった場合、特定の項目(列)を抽出したい(例えば、itemAとitemDの列だけ抜き出して2×2の表を作る)という簡単なものです。

	itemA	itemB	itemC	itemD
1	A-1	B-1	C-1	D-1
2	A-2	B-2	C-2	D-2

表が上記のようなパターンのみであれば、PythonのライブラリのPandasを利用すれば簡単に実現できます。ただし、大きく分けて以下の3パターンのような特殊なパターンの表があったので、その場合にも対応できるようにしたいと思います。

1.表の項目が複数ある場合

以下のような表の場合、itemCは合計の値(itemCの最後の列)だけ抽出します。

	itemA	itemB	itemC
	itemA	itemB	itemC-1	itemC-2	itemC-3	合計
1	A-1	B-1	C-11	C-12	C-13	C-sum1
2	A-1	B-1	C-11	C-22	C-23	C-sum2

2.Excelのシート1枚に対して複数の表が存在する場合

以下のような場合、各列の項目が一致しないので、各表ごとに分割して処理する必要があります。


	itemA	itemB	itemC
1	A-1	B-1	C-1
2	A-2	B-2	C-2

	itemA	itemD	itemE
1	A-1	D-1	E-1
2	A-2	D-2	E-2

3.目的となる表以外に関係のない表が存在する

こちらも似たような処理ですが、必要ない表は無視して進める処理が必要になります。
(この場合、上の表が必要ないものになります)


	単価	数量	単位
1	100	5	kg
2	200	2	L

	itemA	itemB	itemC
1	A-1	B-1	C-1
2	A-2	B-2	C-2

以上の3パターンに対応できるように実装しました。次の項で、今回それぞれのパターンに合わせて行った実装を紹介します。

Excel処理部分の実装の概要

複数の表がある場合、各表ごとに分割する

詳しい解説は省きますが、groupby()によって空白の行があればそこを境界として表を分割し、dropna()で空白行を消去しています。

input_file = pd.ExcelFile(pathnames)
    sheet_names = input_file.sheet_names
    
    for sheet_name in sheet_names:
        main_columns = {}
        for i in range(max):
            main_columns[i] = {}
        df = pd.read_excel(p,index_col=None,header=None,sheet_name=sheet_name)
        filtered_df = df.iloc[1:,:end]
        dfg = filtered_df.groupby((df.isnull().all(axis=1)).cumsum())

        for index, g in dfg:
            g = g.dropna(how="all")
            if len(g) > 0:
                g = g.values
                d = pd.DataFrame(g[1:,:], columns=g[0])

分割した表をさらに項目ごとに分解する

下記で登場するdivisionsは列の項目の始点の番号です。したがって、2つ目以降のdivisionsの1つ前の番号は、1つ前の項目の最終列になります。なので、下記のようにcolumn_itemはすべての列の項目の最終列に該当します。

                    #上記の続き
                    num = 0
                        prev = 0
                        for i in divisions:
                            if i >= 1:
                                if num == 0:
                                    column_item = d.iloc[:,0:i]
                                else:
                                    column_item = d.iloc[:,prev:i]
                                num += 1
                                prev = i

実装の基本的な考え方は以上となります。あとは、抽出したい項目などをsqlite3などのデータベースを使用して記録・呼び出しすることで、表の抽出ができるようにしました。

まとめ

以上が今回制作したデスクトップアプリの概要でした。
より良い実装方法や間違いなどございましたら、コメントなどでご指摘いただけると幸いです。
もし、このアプリを使用したいという方は、githubのリポジトリからdist.zipにexeファイルが入っているので、そちらをご利用ください。(exeファイル化には、pyinstallerを使用しているので、ウイルスファイル扱いされる可能性があります。その点はご注意ください。)

アプリの内容自体は簡単なものでしたが、新しい言語を学習することで、これまで触っていた言語の復習になったり、新しい発見があったりしたので、これからもいろいろな分野に触れていこうと思います。