[Python] Pandas – Excelでセルを指定して抽出・編集する方法

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 行ラベルと列ラベルを指定してセルを抽出
cell_value = df.at[1, 'ColumnA']  # 1行目のColumnAの値を取得
print(cell_value)

抽出した値

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 行インデックスと列インデックスを指定してセルを抽出
cell_value = df.iat[1, 0]  # 1行目の0列目の値を取得
print(cell_value)

抽出した値

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 行ラベルと列ラベルを指定して範囲を抽出
subset = df.loc[1:3, ['ColumnA', 'ColumnB']]  # 1行目から3行目までのColumnAとColumnBを取得
print(subset)

ColumnA  ColumnB
1  値1      値2
2  値3      値4
3  値5      値6

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 行インデックスと列インデックスを指定して範囲を抽出
subset = df.iloc[1:4, 0:2]  # 1行目から3行目までの0列目と1列目を取得
print(subset)

ColumnA  ColumnB
1  値1      値2
2  値3      値4
3  値5      値6

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 条件に基づいてセルを抽出
filtered_data = df[df['ColumnA'] > 10]  # ColumnAの値が10より大きい行を抽出
print(filtered_data)

ColumnA  ColumnB
2  値3      値4
3  値5      値6

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 複数条件に基づいてセルを抽出
filtered_data = df[(df['ColumnA'] > 10) & (df['ColumnB'] < 5)]  # ColumnAが10より大きく、ColumnBが5より小さい行を抽出
print(filtered_data)

ColumnA  ColumnB
3  値5      値4

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 行ラベルと列ラベルを指定してセルを編集
df.at[1, 'ColumnA'] = '新しい値'  # 1行目のColumnAの値を編集
print(df.at[1, 'ColumnA'])

新しい値

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 行インデックスと列インデックスを指定してセルを編集
df.iat[1, 0] = '新しい値'  # 1行目の0列目の値を編集
print(df.iat[1, 0])

新しい値

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 行ラベルと列ラベルを指定して範囲を編集
df.loc[1:3, 'ColumnA'] = ['値1', '値2', '値3']  # 1行目から3行目までのColumnAを一括編集
print(df.loc[1:3, 'ColumnA'])

1    値1
2    値2
3    値3
Name: ColumnA, dtype: object

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 行インデックスと列インデックスを指定して範囲を編集
df.iloc[1:4, 0] = ['値1', '値2', '値3']  # 1行目から3行目までの0列目を一括編集
print(df.iloc[1:4, 0])

1    値1
2    値2
3    値3
Name: ColumnA, dtype: object

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 条件に基づいてセルを編集
df.loc[df['ColumnA'] > 10, 'ColumnB'] = '新しい値'  # ColumnAの値が10より大きい行のColumnBを編集
print(df[df['ColumnA'] > 10])

ColumnA  ColumnB
2  値3      新しい値
3  値5      新しい値

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 複数条件に基づいてセルを編集
df.loc[(df['ColumnA'] > 10) & (df['ColumnB'] < 5), 'ColumnC'] = '新しい値'  # 条件を満たす行のColumnCを編集
print(df[(df['ColumnA'] > 10) & (df['ColumnB'] < 5)])

ColumnA  ColumnB  ColumnC
3  値5      値4      新しい値

import pandas as pd
# DataFrameを作成
data = {
    'ColumnA': [1, 2, 3],
    'ColumnB': ['A', 'B', 'C']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 編集後のDataFrameをExcelファイルに保存
df.to_excel('output.xlsx', index=False)  # インデックスを保存しない

import pandas as pd
# DataFrameを作成
data1 = {
    'ColumnA': [1, 2, 3],
    'ColumnB': ['A', 'B', 'C']
}
data2 = {
    'ColumnX': [10, 20, 30],
    'ColumnY': ['X', 'Y', 'Z']
}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
# ExcelWriterを使用して複数のシートに書き出す
with pd.ExcelWriter('multi_sheet_output.xlsx') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

import pandas as pd
# 新しいDataFrameを作成
new_data = {
    'ColumnA': [4, 5],
    'ColumnB': ['D', 'E']
}
new_df = pd.DataFrame(new_data)
# 既存のExcelファイルに追記
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', mode='a', engine='openpyxl') as writer:
    new_df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=False)  # ヘッダーを追加しない

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('output.xlsx')
writer = pd.ExcelWriter('output_with_format.xlsx', engine='openpyxl')
writer.book = book
# DataFrameを作成
data = {
    'ColumnA': [1, 2, 3],
    'ColumnB': ['A', 'B', 'C']
}
df = pd.DataFrame(data)
# DataFrameを既存のExcelファイルに書き出す
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
# 書式を保持して保存
writer.save()

import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
# ループを使ってColumnAの値を一括編集
for i in range(len(df)):
    df.at[i, 'ColumnA'] = df.at[i, 'ColumnA'] * 2  # 値を2倍にする
# 編集後のDataFrameを保存
df.to_excel('edited_sample.xlsx', index=False)

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import PatternFill
from openpyxl.formatting.rule import CellIsRule
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
df.to_excel('sample_with_format.xlsx', index=False)
# openpyxlを使って条件付き書式を適用
wb = load_workbook('sample_with_format.xlsx')
ws = wb.active
# 条件付き書式を設定
fill = PatternFill(start_color='FFFF00', end_color='FFFF00', fill_type='solid')
rule = CellIsRule(operator='greaterThan', formula=['10'], fill=fill)
ws.conditional_formatting.add('A1:A10', rule)  # A1からA10の範囲に適用
# 保存
wb.save('sample_with_format.xlsx')

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
# 新しいExcelファイルを作成
wb = Workbook()
ws = wb.active
# データを挿入
ws['A1'] = 10
ws['A2'] = 20
# セルに数式を挿入
ws['A3'] = '=A1 + A2'  # A1とA2の合計を計算
# 保存
wb.save('formula_example.xlsx')

import pandas as pd
import glob
# Excelファイルのパスを取得
file_paths = glob.glob('data/*.xlsx')  # dataフォルダ内のすべてのExcelファイル
# 各ファイルを処理
for file_path in file_paths:
    df = pd.read_excel(file_path)
    df['NewColumn'] = df['ColumnA'] * 2  # 新しい列を追加
    df.to_excel(file_path, index=False)  # 上書き保存

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sample.xlsx')
df.to_excel('sample_with_comments.xlsx', index=False)
# openpyxlを使ってコメントを追加
wb = load_workbook('sample_with_comments.xlsx')
ws = wb.active
# セルにコメントを追加
ws['A1'].comment = Comment('これはコメントです', 'Author')
# 保存
wb.save('sample_with_comments.xlsx')