Pandasを使ったExcelシートの追加方法

PandasとExcelの基本

PandasはPythonのデータ分析ライブラリで、Excelファイルの読み書きに対応しています。Excelファイルはビジネスの世界で広く使われているため、Pandasを使ってExcelデータを操作することは非常に有用です。

PandasでExcelファイルを読み込む

Pandasのread_excel関数を使うと、ExcelファイルをDataFrameとして読み込むことができます。以下にその基本的な使い方を示します。

import pandas as pd

# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# データを表示する
print(df)

PandasでExcelファイルに書き込む

Pandasのto_excel関数を使うと、DataFrameをExcelファイルに書き込むことができます。以下にその基本的な使い方を示します。

import pandas as pd

# データフレームを作成する
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

# Excelファイルに書き込む
df.to_excel('file.xlsx', index=False)

これらの基本的な操作を理解することで、Pandasを使ってExcelデータを効率的に操作することができます。次のセクションでは、既存のExcelシートにデータを追加する方法について詳しく説明します。

Excelシートへのデータ追加

Pandasを使って既存のExcelファイルに新しいデータを追加する方法を説明します。ここでは、openpyxlというライブラリを使用します。openpyxlはExcel 2010 xlsx / xlsm / xltx / xltmファイルを読み書きするためのPythonライブラリです。

openpyxlのインストール

まず、openpyxlをインストールする必要があります。以下のコマンドでインストールできます。

!pip install openpyxl

データの追加

次に、既存のExcelファイルに新しいデータを追加する方法を示します。

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 既存のExcelファイルを読み込む
book = load_workbook('file.xlsx')

# PandasのExcelWriterを作成
writer = pd.ExcelWriter('file.xlsx', engine='openpyxl') 

# 既存のシートを保持するために、読み込んだbookを指定
writer.book = book

# DataFrameを作成
df = pd.DataFrame({
    'C': [7, 8, 9],
    'D': [10, 11, 12]
})

# DataFrameをExcelファイルに追加
df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')

# 変更を保存
writer.save()

このコードは、既存のExcelファイルfile.xlsxに新しいデータフレームを追加します。データフレームはSheet1という名前のシートに追加され、既存のシートは保持されます。

以上が、Pandasとopenpyxlを使ってExcelシートにデータを追加する基本的な方法です。次のセクションでは、エラーハンドリングについて説明します。

既存のExcelシートへのデータ追加

Pandasとopenpyxlを使って、既存のExcelシートに新しいデータを追加する方法を説明します。

データの追加

以下のコードは、既存のExcelファイルfile.xlsxの既存のシートSheet1に新しいデータフレームを追加します。

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 既存のExcelファイルを読み込む
book = load_workbook('file.xlsx')

# PandasのExcelWriterを作成
writer = pd.ExcelWriter('file.xlsx', engine='openpyxl') 

# 既存のシートを保持するために、読み込んだbookを指定
writer.book = book

# 既存のシートの情報を取得
writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)

# DataFrameを作成
df = pd.DataFrame({
    'E': [13, 14, 15],
    'F': [16, 17, 18]
})

# DataFrameを既存のExcelシートに追加
df.to_excel(writer, index=False, header=False, startrow=writer.sheets['Sheet1'].max_row)

# 変更を保存
writer.save()

このコードは、既存のExcelファイルfile.xlsxの既存のシートSheet1に新しいデータフレームを追加します。データフレームは既存のデータの下に追加され、既存のデータは保持されます。

以上が、Pandasとopenpyxlを使って既存のExcelシートにデータを追加する基本的な方法です。次のセクションでは、エラーハンドリングについて説明します。

エラーハンドリング

データ分析やプログラミングにおいて、エラーハンドリングは重要なスキルです。エラーハンドリングを行うことで、プログラムが予期しない状況に遭遇したときに適切に対応することができます。

try-except文

Pythonでは、エラーハンドリングは主にtry-except文を使用して行います。以下に、Pandasとopenpyxlを使ってExcelファイルにデータを追加する際のエラーハンドリングの例を示します。

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

try:
    # 既存のExcelファイルを読み込む
    book = load_workbook('file.xlsx')

    # PandasのExcelWriterを作成
    writer = pd.ExcelWriter('file.xlsx', engine='openpyxl') 

    # 既存のシートを保持するために、読み込んだbookを指定
    writer.book = book

    # 既存のシートの情報を取得
    writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)

    # DataFrameを作成
    df = pd.DataFrame({
        'E': [13, 14, 15],
        'F': [16, 17, 18]
    })

    # DataFrameを既存のExcelシートに追加
    df.to_excel(writer, index=False, header=False, startrow=writer.sheets['Sheet1'].max_row)

    # 変更を保存
    writer.save()

except FileNotFoundError:
    print("指定したファイルが見つかりません。")
except Exception as e:
    print(f"エラーが発生しました: {e}")

このコードは、tryブロック内のコードを実行し、エラーが発生した場合はexceptブロック内のコードを実行します。FileNotFoundErrorは、指定したファイルが存在しない場合に発生します。Exceptionは、その他のすべてのエラーを捕捉します。

以上が、Pandasとopenpyxlを使ってExcelシートにデータを追加する際のエラーハンドリングの基本的な方法です。次のセクションでは、実用的な例について説明します。

実用的な例

ここでは、Pandasとopenpyxlを使って、既存のExcelシートに新しいデータを追加する実用的な例を示します。

データの準備

まず、追加するデータを準備します。ここでは、以下のような売上データを考えます。

import pandas as pd

# 売上データを作成
sales_data = {
    '商品': ['りんご', 'みかん', 'ぶどう'],
    '数量': [100, 200, 150],
    '単価': [200, 100, 300]
}

df = pd.DataFrame(sales_data)

データの追加

次に、このデータを既存のExcelファイルに追加します。

from openpyxl import load_workbook

# 既存のExcelファイルを読み込む
book = load_workbook('sales.xlsx')

# PandasのExcelWriterを作成
writer = pd.ExcelWriter('sales.xlsx', engine='openpyxl') 

# 既存のシートを保持するために、読み込んだbookを指定
writer.book = book

# 既存のシートの情報を取得
writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)

# DataFrameを既存のExcelシートに追加
df.to_excel(writer, index=False, header=False, startrow=writer.sheets['Sheet1'].max_row)

# 変更を保存
writer.save()

このコードは、既存のExcelファイルsales.xlsxの既存のシートSheet1に新しい売上データを追加します。データは既存のデータの下に追加され、既存のデータは保持されます。

以上が、Pandasとopenpyxlを使ってExcelシートにデータを追加する際の実用的な例です。このように、Pandasとopenpyxlを使うことで、PythonからExcelデータを効率的に操作することができます。これらの知識を活用して、データ分析やレポート作成をより効率的に行いましょう。