【Python】Pandas版 売上データ集計ツール開発講座 第1章1.1節「Excel読み込みシステムの構築」

pd.read_excel()による売上データ読み込み機能の実装

第1章1.1節では、「pd.read_excel()」と「os.path.exists()」を使い、売上データ読み込み機能を実装していきます。これから売上データ集計ツールを開発していくにあたり、pyファイルを作成して「コマンドラインでの実行」をその都度行ってみてください。

まず、売上データ分析ツールの基盤となる「Excelファイル読み込み機能」を構築します。pd.read_excel()関数関数は一定の処理をまとめたプログラムの塊です。は、Excel形式のファイル（.xlsx/.xls）を読み込んで、pandasのDataFrameオブジェクトオブジェクトはプログラムの要素の一つで、データとその操作手段を一つにまとめたものです。に変換する専用関数です。内部でopenpyxlエンジンを使用するため、複雑なExcel構造も正確に解析して表形式データとして処理できます。

読み込み処理では、データの行数・列数・構造を表示して正常性を確認します。len()関数でDataFrameのサイズを取得し、head()メソッドメソッドは特定の処理をまとめたプログラムの塊です。で最初の5行を表示することによって、期待したデータが正しく読み込まれているかを視覚的に判断できます。また、f文字列文字列は文字の並びを表現するデータ型で、テキストデータを扱うための基本的な構造として広く使用されています。を使用した出力により、ユーザーは処理状況を直感的に把握できるようになります。

プログラム実行前に必要な準備について

pd.read_excel()を使用するには、openpyxlライブラリライブラリは再利用可能なソフトウェアの部品です。のインストールが必須です。コマンドプロンプトまたはターミナルで「pip install openpyxl」を実行し、ライブラリをインストールしてください。

また、読み込み対象のExcelファイル（sample.xlsx）は、実行するPythonファイルと同じディレクトリに配置する必要があります。

# ディレクトリ構成
project_folder/            ← プロジェクトのフォルダ
│
├─ sample.xlsx             ← 読み込むExcelファイル
├─ script.py               ← 作成したPythonファイル
└─ （その他のファイル）

ファイル配置とライブラリインストールが完了したら、作成したPythonファイルをコマンドラインで実行できます。正常に動作する場合は、データの行数・列数・先頭5行が表示され、「読み込み成功！」のメッセージが出力されます。エラーが発生した場合は、ファイルパスファイルパスはコンピュータ上でファイルを特定するための指示書のようなものです。の確認とopenpyxlのインストール状況を再度チェックしてください。

使用するサンプル売上データをダウンロード

以下のボタンから、サンプルの売上データをExcel形式（.xlsx）でダウンロードできます。

サンプルコード・実行結果

# コード
import pandas as pd
import os

def load_sales_data(filepath):
    """売上データの読み込み"""
    df = pd.read_excel(filepath)
    print(f"データ読み込み完了: {len(df)}行, {len(df.columns)}列")
    print("データ構造:")
    print(df.head())
    return df

# メイン処理
def main():
    filepath = "sample.xlsx"
    df = load_sales_data(filepath)
    
    if df is not None:
        print("読み込み成功！")
    else:
        print("読み込み失敗")

if __name__ == "__main__":
    main()

# 実行結果
データ読み込み完了: 100行, 4列
データ構造:
    Product    Area        Date  Price
0  ProductA  Tokyo  2024-01-15   1000
1  ProductB  Osaka  2024-01-16   1500
2  ProductC  Tokyo  2024-01-17   2000
3  ProductA  Nagoya 2024-01-18   1200
4  ProductB  Tokyo  2024-01-19   1800
読み込み成功！