[Python] Excelファイルから行指定で値を取得する方法

PythonでExcelファイルから特定の行の値を取得するには、一般的にライブラリを使用します。

pandasのread_excel関数を用いてExcelファイルをデータフレームとして読み込みます。

その後、データフレームのilocやlocメソッドを使用して、特定の行を指定して値を取得します。

これにより、Excelファイル内のデータを効率的に操作し、必要な情報を抽出することが可能です。

openpyxlを使った行指定での値取得

PythonでExcelファイルを操作する際に便利なライブラリの一つがopenpyxlです。

このセクションでは、openpyxlを使ってExcelファイルから特定の行のデータを取得する方法について解説します。

openpyxlのインストールと基本設定

インストール方法

まず、openpyxlを使用するためには、ライブラリをインストールする必要があります。

以下のコマンドを使用してインストールを行います。

pip install openpyxl

ワークブックとワークシートの取得

Excelファイルを操作するためには、まずワークブックとワークシートを取得する必要があります。

以下のサンプルコードでは、Excelファイルを開き、特定のシートを取得する方法を示します。

import openpyxl
# Excelファイルを開く
workbook = openpyxl.load_workbook('sample.xlsx')
# シートを取得
worksheet = workbook['Sheet1']

このコードでは、sample.xlsxというファイルを開き、Sheet1という名前のシートを取得しています。

行指定でのデータ取得方法

行番号を指定してデータを取得する

特定の行のデータを取得するには、行番号を指定します。

以下のコードは、2行目のデータを取得する例です。

# 2行目のデータを取得
row_data = [cell.value for cell in worksheet[2]]
print(row_data)

['データ1', 'データ2', 'データ3']

このコードは、2行目のすべてのセルの値をリストとして取得し、表示します。

特定の列のデータを取得する

特定の列のデータを取得する場合は、列番号を指定します。

以下のコードは、A列のデータを取得する例です。

# A列のデータを取得
column_data = [cell.value for cell in worksheet['A']]
print(column_data)

['ヘッダー1', 'データ1', 'データ2']

このコードは、A列のすべてのセルの値をリストとして取得し、表示します。

取得したデータの操作

データの表示

取得したデータは、Pythonのリストとして扱うことができます。

以下のコードは、取得したデータを整形して表示する例です。

# 取得したデータを整形して表示
for index, value in enumerate(row_data):
    print(f"列{index + 1}: {value}")

列1: データ1
列2: データ2
列3: データ3

このコードは、行データを列ごとに表示します。

データの加工

取得したデータを加工することも可能です。

以下のコードは、データを加工して新しいリストを作成する例です。

# データを加工して新しいリストを作成
processed_data = [str(value).upper() for value in row_data]
print(processed_data)

['データ1', 'データ2', 'データ3']

このコードは、取得したデータをすべて大文字に変換して新しいリストを作成し、表示します。

pandasを使った行指定での値取得

pandasは、データ解析に非常に便利なPythonライブラリで、Excelファイルの操作にも広く使われています。

このセクションでは、pandasを使ってExcelファイルから特定の行のデータを取得する方法について解説します。

pandasのインストールと基本設定

インストール方法

まず、pandasを使用するためには、ライブラリをインストールする必要があります。

以下のコマンドを使用してインストールを行います。

pip install pandas

DataFrameの作成

Excelファイルを操作するためには、まずDataFrameを作成する必要があります。

以下のサンプルコードでは、Excelファイルを読み込み、DataFrameを作成する方法を示します。

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込んでDataFrameを作成
df = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='Sheet1')

このコードでは、sample.xlsxというファイルを読み込み、Sheet1という名前のシートをDataFrameとして取得しています。

行指定でのデータ取得方法

locとilocの使い方

pandasでは、locとilocを使って行を指定してデータを取得することができます。

• locはラベルベースで行を取得します。
• ilocはインデックスベースで行を取得します。

以下のコードは、2行目のデータを取得する例です。

# インデックスを使って2行目のデータを取得
row_data_iloc = df.iloc[1]
print(row_data_iloc)
# ラベルを使って2行目のデータを取得
row_data_loc = df.loc[1]
print(row_data_loc)

列1    データ1
列2    データ2
列3    データ3
Name: 1, dtype: object

このコードは、ilocとlocを使って2行目のデータを取得し、表示します。

条件を指定して行を取得する

特定の条件に基づいて行を取得することも可能です。

以下のコードは、特定の列の値が条件を満たす行を取得する例です。

# 条件を指定して行を取得
filtered_data = df[df['列1'] == '条件値']
print(filtered_data)

      列1     列2      列3
0  条件値  データ2  データ3

このコードは、列1の値が条件値である行を取得し、表示します。

取得したデータの操作

データの表示

取得したデータは、DataFrameやSeriesとして扱うことができます。

以下のコードは、取得したデータを整形して表示する例です。

# 取得したデータを整形して表示
for index, value in row_data_iloc.items():
    print(f"{index}: {value}")

列1: データ1
列2: データ2
列3: データ3

このコードは、行データを列ごとに表示します。

データの加工

取得したデータを加工することも可能です。

以下のコードは、データを加工して新しいDataFrameを作成する例です。

# データを加工して新しいDataFrameを作成
processed_data = df.applymap(lambda x: str(x).upper())
print(processed_data)

       列1     列2     列3
0  データ1  データ2  データ3
1  データ4  データ5  データ6

このコードは、取得したデータをすべて大文字に変換して新しいDataFrameを作成し、表示します。

xlrdを使った行指定での値取得

xlrdは、Excelファイルを読み込むためのPythonライブラリです。

特に、古いバージョンのExcelファイル(.xls形式)を扱う際に便利です。

このセクションでは、xlrdを使ってExcelファイルから特定の行のデータを取得する方法について解説します。

xlrdのインストールと基本設定

インストール方法

まず、xlrdを使用するためには、ライブラリをインストールする必要があります。

以下のコマンドを使用してインストールを行います。

pip install xlrd

ワークブックとワークシートの取得

Excelファイルを操作するためには、まずワークブックとワークシートを取得する必要があります。

以下のサンプルコードでは、Excelファイルを開き、特定のシートを取得する方法を示します。

import xlrd
# Excelファイルを開く
workbook = xlrd.open_workbook('sample.xls')
# シートを取得
worksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')

このコードでは、sample.xlsというファイルを開き、Sheet1という名前のシートを取得しています。

行指定でのデータ取得方法

行番号を指定してデータを取得する

特定の行のデータを取得するには、行番号を指定します。

以下のコードは、2行目のデータを取得する例です。

# 2行目のデータを取得
row_data = worksheet.row_values(1)
print(row_data)

['データ1', 'データ2', 'データ3']

このコードは、2行目のすべてのセルの値をリストとして取得し、表示します。

特定の列のデータを取得する

特定の列のデータを取得する場合は、列番号を指定します。

以下のコードは、A列のデータを取得する例です。

# A列のデータを取得
column_data = worksheet.col_values(0)
print(column_data)

['ヘッダー1', 'データ1', 'データ2']

このコードは、A列のすべてのセルの値をリストとして取得し、表示します。

取得したデータの操作

データの表示

取得したデータは、Pythonのリストとして扱うことができます。

以下のコードは、取得したデータを整形して表示する例です。

# 取得したデータを整形して表示
for index, value in enumerate(row_data):
    print(f"列{index + 1}: {value}")

列1: データ1
列2: データ2
列3: データ3

このコードは、行データを列ごとに表示します。

データの加工

取得したデータを加工することも可能です。

以下のコードは、データを加工して新しいリストを作成する例です。

# データを加工して新しいリストを作成
processed_data = [str(value).upper() for value in row_data]
print(processed_data)

['データ1', 'データ2', 'データ3']

このコードは、取得したデータをすべて大文字に変換して新しいリストを作成し、表示します。

応用例

Excelファイルからデータを取得する基本的な方法を学んだ後は、応用的な操作を行うことができます。

このセクションでは、複数行のデータを一度に取得する方法や、条件に基づいて行をフィルタリングする方法、取得したデータをCSVファイルに保存する方法について解説します。

複数行のデータを一度に取得する方法

複数行のデータを一度に取得するには、ループを使用して行を繰り返し取得することができます。

以下のサンプルコードは、openpyxlを使用して、特定の範囲の行を一度に取得する例です。

import openpyxl
# Excelファイルを開く
workbook = openpyxl.load_workbook('sample.xlsx')
worksheet = workbook['Sheet1']
# 2行目から4行目までのデータを取得
rows_data = []
for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, max_row=4, values_only=True):
    rows_data.append(row)
print(rows_data)

[('データ1', 'データ2', 'データ3'), ('データ4', 'データ5', 'データ6'), ('データ7', 'データ8', 'データ9')]

このコードは、2行目から4行目までのデータを取得し、リストとして表示します。

条件に基づいて行をフィルタリングする方法

条件に基づいて行をフィルタリングするには、pandasを使用するのが便利です。

以下のサンプルコードは、特定の条件を満たす行をフィルタリングする例です。

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込んでDataFrameを作成
df = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 条件に基づいて行をフィルタリング
filtered_data = df[df['列1'] == '条件値']
print(filtered_data)

      列1      列2     列3
0  条件値  データ2  データ3

このコードは、列1の値が条件値である行をフィルタリングし、表示します。

取得したデータをCSVファイルに保存する方法

取得したデータをCSVファイルに保存することも可能です。

以下のサンプルコードは、pandasを使用して、DataFrameをCSVファイルに保存する例です。

# フィルタリングしたデータをCSVファイルに保存
filtered_data.to_csv('filtered_data.csv', index=False)

このコードは、フィルタリングしたデータをfiltered_data.csvという名前のCSVファイルに保存します。

index=Falseは、行番号をCSVファイルに含めないようにするオプションです。

これにより、データを他のアプリケーションで簡単に利用できる形式で保存できます。

まとめ

この記事では、Pythonを使用してExcelファイルから行指定でデータを取得する方法について、openpyxl、pandas、xlrdの3つのライブラリを用いて解説しました。

各ライブラリの特徴や使い方を理解することで、Excelデータの操作がより効率的に行えるようになります。

これを機に、実際のデータ操作に挑戦し、Pythonを活用したデータ処理のスキルをさらに向上させてください。