[Python] Pandasでエクセルファイルを読み込む方法

pip install pandas openpyxl

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx')
# データフレームの内容を表示
print(df)

# 相対パス
df = pd.read_excel('./data/ファイル名.xlsx')
# 絶対パス
df = pd.read_excel('C:/Users/ユーザー名/Documents/ファイル名.xlsx')

# シート名を指定して読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', sheet_name='シート1')
# シートのインデックスを指定して読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', sheet_name=0)  # 最初のシート

# 特定の列を指定して読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', usecols='A:C')  # A列からC列まで
# 特定の行をスキップして読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', skiprows=2)  # 最初の2行をスキップ

import pandas as pd
# A列とC列を読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', usecols='A,C')
# データフレームの内容を表示
print(df)

import pandas as pd
# 3行目をヘッダーとして読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', header=2)
# データフレームの内容を表示
print(df)

import pandas as pd
# A列をインデックスとして読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', index_col=0)
# データフレームの内容を表示
print(df)

import pandas as pd
# データ型を指定して読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', dtype={'A': str, 'B': int})
# データフレームの内容を表示
print(df)

import pandas as pd
# 空白セルを無視して読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', na_filter=False)
# データフレームの内容を表示
print(df)

import pandas as pd
# 日付データの自動変換を無効にして読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', convert_date=False)
# データフレームの内容を表示
print(df)

import pandas as pd
# 複数のシートを一度に読み込む
sheets = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', sheet_name=['シート1', 'シート2'])
# 各シートのデータフレームを表示
for sheet_name, df in sheets.items():
    print(f"{sheet_name}のデータ:")
    print(df)

import pandas as pd
# 複数のシートを読み込む
sheets = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', sheet_name=['シート1', 'シート2'])
# シート1のデータを処理
df1 = sheets['シート1']
df1['新しい列'] = df1['既存の列'] * 2  # 既存の列の値を2倍にする
# シート2のデータを処理
df2 = sheets['シート2']
df2 = df2.dropna()  # 空白セルを含む行を削除
# 処理結果を表示
print("シート1の処理結果:")
print(df1)
print("シート2の処理結果:")
print(df2)

import pandas as pd
# 複数のシートを読み込む
sheets = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', sheet_name=['シート1', 'シート2'])
# シート1とシート2を結合
combined_df = pd.concat(sheets.values(), ignore_index=True)
# 結合したデータフレームの内容を表示
print("結合したデータフレーム:")
print(combined_df)

import pandas as pd
# サンプルデータを作成
data = {
    '列1': [1, 2, 3],
    '列2': ['A', 'B', 'C']
}
df = pd.DataFrame(data)
# データフレームをExcelファイルに書き込む
df.to_excel('出力ファイル.xlsx', index=False)
print("データフレームをExcelファイルに書き込みました。")

import pandas as pd
# サンプルデータを作成
data1 = {
    '列1': [1, 2, 3],
    '列2': ['A', 'B', 'C']
}
data2 = {
    '列3': [4, 5, 6],
    '列4': ['D', 'E', 'F']
}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
# ExcelWriterを使用して複数シートに書き込む
with pd.ExcelWriter('複数シート出力ファイル.xlsx') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='シート1', index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name='シート2', index=False)
print("複数のシートにデータを書き込みました。")

import pandas as pd
# サンプルデータを作成
data = {
    '列1': [1, 2, 3],
    '列2': ['A', 'B', 'C']
}
df = pd.DataFrame(data)
# ExcelWriterを使用してフォーマットを指定
with pd.ExcelWriter('フォーマット付き出力ファイル.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='シート1', index=False)
    
    # ワークブックとワークシートを取得
    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets['シート1']
    
    # フォーマットを定義
    bold_format = workbook.add_format({'bold': True})
    
    # 列のフォーマットを適用
    worksheet.set_column('A:A', None, bold_format)  # A列を太字にする
print("フォーマット付きでデータを書き込みました。")

import pandas as pd
# サンプルデータを作成
data = {
    '列1': [1, 2, 3],
    '列2': ['A', 'B', 'C']
}
df = pd.DataFrame(data)
# インデックスを省略して書き込む
df.to_excel('インデックスなし出力ファイル.xlsx', index=False, header=True)
print("インデックスを省略してデータを書き込みました。")

import pandas as pd
# 大規模なExcelファイルを分割して読み込む
for chunk in pd.read_excel('大規模ファイル.xlsx', chunksize=1000):
    # 各チャンクの処理
    print(chunk.head())  # 各チャンクの最初の5行を表示

import pandas as pd
# シート1を読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx', sheet_name='シート1')
# データを更新
df['新しい列'] = df['既存の列'] * 2  # 既存の列の値を2倍にする
# 更新したデータを同じシートに書き込む
with pd.ExcelWriter('ファイル名.xlsx', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='シート1', index=False)
print("シート1のデータを更新しました。")

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx')
# 特定の条件でフィルタリング
filtered_df = df.query('列1 > 10')  # 列1の値が10より大きい行を取得
# フィルタリングしたデータを表示
print(filtered_df)

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx')
# CSV形式で書き出す
df.to_csv('出力ファイル.csv', index=False)
print("ExcelファイルをCSV形式に変換しました。")

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx')
# データを可視化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['列1'], df['列2'], marker='o')
plt.title('列1と列2の関係')
plt.xlabel('列1')
plt.ylabel('列2')
plt.grid()
plt.show()