PythonでExcel業務を自動化する入門ガイド｜openpyxl＆pandas実践
n2syscon
「毎日のExcel作業をもっと効率化したい」
「VBAでは限界を感じるけど、Pythonならできるの？」
そんな方に向けて、本記事ではPythonを使ってExcel業務を自動化する方法を解説します。
初心者でも理解できるように、環境構築から具体的なコード例まで丁寧に紹介します。
1. なぜPythonでExcel自動化なのか？
Excelの自動化といえば従来はVBAが主流でした。しかしPythonを使うことで以下のメリットがあります。
- 汎用性が高い：Excel以外のWebスクレイピングやデータ分析にも応用可能
- 豊富なライブラリ：pandasやopenpyxlで効率的に操作できる
- 読みやすいコード：初心者でも直感的に理解しやすい
2. 環境構築
Excel自動化に必要なライブラリをインストールします。
pip install openpyxl pandas
3. 基本操作：Excelファイルの読み書き
まずは openpyxl を使った基本操作です。
import openpyxl
# 新規ファイル作成
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws["A1"] = "売上"
ws["B1"] = 1000
wb.save("sample.xlsx")
# 既存ファイルの読み込み
wb2 = openpyxl.load_workbook("sample.xlsx")
ws2 = wb2.active
print(ws2["B1"].value) # 1000
4. pandasでデータ処理を効率化
大量のデータ処理には pandas が便利です。
import pandas as pd
# Excel読み込み
df = pd.read_excel("sample.xlsx")
# データ加工
df["税込価格"] = df["売上"] * 1.1
# Excelに書き出し
df.to_excel("output.xlsx", index=False)
5. 実践例：月次レポートを自動生成
毎月の売上データから自動でレポートを作成するスクリプト例です。
import pandas as pd
# 売上データ読み込み
df = pd.read_excel("sales.xlsx")
# 集計処理
report = df.groupby("担当者")["売上"].sum().reset_index()
# 保存
report.to_excel("monthly_report.xlsx", index=False)
print("レポートを出力しました！")
6. Excel自動化の活用例
- 毎日の売上データを自動で集計
- フォーマットを統一したレポートを自動生成
- 複数のExcelファイルを結合して分析
まとめ
Pythonを使ったExcel業務の自動化は、VBAよりも拡張性が高く、他の分野にも応用できるのが魅力です。
まずは openpyxl と pandas を使った基本操作から始め、少しずつ業務に取り入れてみましょう。
案件獲得や副業にも直結するスキルなので、学んでおいて損はありません。
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