Excelを自動化できる！Pythonのモジュール「OpenPyXL」で効率化してみた
DX(デジタルトランスフォーメーション) Excelを自動化できる！Pythonのモジュール「OpenPyXL」で効率化してみた 現在では表計算ソフトのExcelは企業の業務に欠かせない存在となっていますよね。 ですが、実際に活用していくと不便さを感じる場面もあり、これが業務の足かせとなって効率を下げてしまうことも。ところが今このExcelはプログラミング言語「Python」と組み合わさることで、操作を自動化して業務の効率化を行えるようになっています。 ちなみにどうやって自動化を行うのかというと、ExcelとPythonを結び付けるモジュール「OpenPyXL」を活用していくのです。 今回はこのExcel＋Pythonで何ができるのかからExcel＋Pythonを実現する「OpenPyXL」の基礎や準備について。また、簡単なExcelファイル、「シート」「セル」の操作方法をそれぞれ説明して
「脱VBA」の道筋がついに見えた、ExcelデータをPythonで抽出・加工する方法
「Excelデータをプログラムで扱うのなら、VBA（Visual Basic for Applications）を使うべし」。多くの人はそう思っているでしょう。もちろんVBAはMicrosoft Officeのソフトを操るのにとても便利なプログラミング言語ですが、弱点もあります。 その1つが、Officeにしばられてしまうこと。業務に必要なデータ量がExcelや「Access」のカバーする範囲で収まらなくなったら、もう扱えません。 また互換性の問題から、Windows上で書かれたVBAのソースコードは基本的に、macOSやLinuxでは動かせません。VBAはプログラミング初心者にとって理解しやすい一方で、コードが冗長になりがちという側面もあります。 今からプログラミングを学んで業務を自動化したいなら、筆者はPythonをお薦めします。Pythonはシンプルで勉強しやすく、ライブラリーが豊富
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
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