エクセルのためのPython (Japanese Edition), 2nd Edition

第14章. pandas を使ったExcel ファイルの操作

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これまで、私たちは常にPythonとExcelを対話的な方法で扱ってきた。 Pythonスクリプトを実行してExcelを自動化し、Excelワークブックをユーザインタフェースとして、xlwingsまたはPython in Excelを介してPython関数を呼び出してきた。第VI部では、Excelアプリケーションを排除する。Excelで開くことなく、Excelファイルを直接扱うのだ。この章では、pandasを使ってExcelワークブックの読み取りと書き込みを行う方法を学ぶ。 まず、第8章のレポート作成のケーススタディを振り返ることから始める。その後、Excelファイルを扱うためにpandasが提供するツールについて、より詳しく紹介する。具体的には、読み取り用のread_excel関数とExcelFile、および書き込み用のto_excelメソッドとExcelWriterクラスだ。Excelアプリケーションではなくファイルを直接扱うため、この章のすべてのコードサンプルは、Linuxを含め、Pythonが動作する環境であればどこでも実行できる。

レポート作成のケーススタディ（第2弾）

第8章の「 」ケーススタディでは、pandasread_excel関数を使用して、付属リポジトリのsales_dataディレクトリにあるすべてのソースファイルを読み込んだ。今回のケーススタディでも同様の手順を踏む。ただし今回は、xlwingsを使用してレポートを所定のテンプレートに書き出す代わりに、pandasのみを使用し、DataFrameを新しいExcelファイルに書き出すことにする。 pandas単体ではExcelのグラフを作成できないため、このバージョンのレポートには表のみが含まれる。例14-1に示すPythonスクリプトsales_report_pandas.pyは、sales_report_xlwings.pyとほぼ同じに見える。違いは、スクリプトの最終行にあるDataFrameto_excelメソッドを介してレポートが生成される点だ。

例 14-1. sales_report_pandas .py

from pathlib import Path

import pandas as pd

# Directory of this file
this_dir = Path(__file__).resolve().parent

# Read in all files
parts = []
for path in (this_dir / "sales_data").rglob("*.xls*"):
    print(f"Reading {path.name}")
    part = pd.read_excel(path, engine="calamine")
    parts.append(part)

# Combine the DataFrames from each file into a single DataFrame
df = pd.concat(parts)

# Pivot each store into a column and sum up all transactions per date
pivot = pd.pivot_table(
    df, index="transaction_date" ...