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

第15章. ReaderおよびWriterパッケージによるExcel ファイルの操作

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この章では、reader および writer パッケージについて紹介する。これらは、Excel をインストールしなくても、Excel ファイルを直接読み書きできる。read_excelやto_excel関数を呼び出す際、pandas は内部でこれらを使用している。reader および writer パッケージを直接使用することで、より複雑な Excel レポートを作成できる。 また、pandasのその他の機能は必要なく、Excelファイルの読み書きのみを行うプロジェクトに取り組む場合、pandasのフルスタックをインストールするのは過剰な措置となるだろう。 この章では、各パッケージの概要を説明した後、その仕組みについて学ぶ。その後、DataFrameをExcelに書き出す際のスタイル付けについて検討する。最後に、レポート作成のケーススタディをもう一度取り上げる。前章と同様、この章でもExcelのインストールは不要であり、すべてのコードサンプルはWindows、macOS、Linuxで実行可能だ。

Excelファイルの読み書き

には、Excel ワークブックを読み書きできる Python パッケージが多数存在する。このセクションでは、本章で取り上げるパッケージの概要を説明する。ただし、混乱を避けるために、Excel ワークブックの読み取り、書き込み、編集のいずれを行いたいかによって、簡単な推奨事項から始めよう：

読み取り

、python-calamine、またはfastexcelのいずれかを使用する。これらのパッケージはいずれも、Rustで実装されたライブラリであるcalamineを基盤としている。pandasやPolars（「最新の代替手段」を参照）engine="calamine"設定して使用するのが最適だが、DataFrameが必要ない場合は、python-calamineを単独で使用することもできる（fastexcelはバージョン1.0のリリースでスタンドアロンモードの提供を予定している）。Polarsはデフォルトでcalamineエンジンを使用するが、pandasでは本書を通じて行ってきたように、明示的にセットする必要がある：

pd.read_excel("filename.xlsx", engine="calamine")

pandasはcalamineエンジンとしてPython-calamineを使用するが、Polarsはfastexcelを使用する。次のセクションで両方のパッケージを紹介する。

執筆

制限にぶつからない限り、XlsxWriter（）を使用する。制限にぶつかった場合は、OpenPyXLやExcelizeで問題が解決するかどうか確認する。XlsxWriterを推奨する理由は以下の通りだ：

• これが最速のライターだ。XlsxWriterはPythonで書かれているが、現在では同じ作者によるRustベースのXlsxWriterプロジェクトも存在する。将来的には、現在の純粋なPython実装よりも数倍高速なPythonパッケージによってラップされることになるだろう。

• 文書化が非常に充実している。

• 活発にメンテナンスされている。

• 完全に互換性のあるExcelワークブックを作成する。