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Power Queryとは Power BIやExcelに搭載されている、データ収集・加工機能。 データ収集: Excel、CSV、Access、PDF、各種DBサーバー等、非常に多くのデータ形式に対応。 データ加工: 抽出、持ち方変更（Long⇔Wide）、簡単な計算や集計等、一通りの前処理が可能。 Excel等と同様、基本的にGUIで直感的に操作できるが、裏側で使われているM言語によるプログラミングも可能。 Power Queryを使うメリット 一度設定すれば、次回以降は更新ボタンを押すだけでデータ更新可能　→　手作業でのデータ貼り付けから開放 従来VBAを使わなければできなかったデータ収集・加工がノンプログラミングで可能　→　プログラミング不要で自動化 Power Pivotのデータモデルとしてデータを取り込めば、Excelの限界を超える行数の取り扱いが可能　→　データ種類・量の制限

という感じで、如何にVBAで頑張るのが大変かがわかるでしょう。これらツールを使いこなし、効率的かつメンテナンスしやすいワークシートを作成するのがModern Excelです。 はじめようModern Excel Modern Excelで利用するツール 具体的なツールは以下です。 テーブル Power Query Power Pivot Excel関数とVBA Pythonと各種ライブラリー 簡単に説明します。 テーブル Excel 2007から導入された機能です。見出し+データとなっているセル範囲をテーブルとして設定すると、さまざまな機能を持たせることができます。 名前付け可 見出しにフィルターが付く データの増減に対応可。下や右に入力するとテーブル範囲が拡大。→ピボットテーブルなどのデータ元、関数のフィルダウン、書式・条件付き書式・入力規則も VBAではListObjectとして利用可

Visual Studio Codeを使って、ローカルのJupyter ServerにアタッチしてPythonモジュール（.pyファイル）をデバッグする方法を説明します。前半はVS Codeからリモートサーバー上のJupyterLabにアタッチしてデバッグを行う手順を参考にさせていただきました。 1. アタッチって？ Visual Studio Codeのデバッグには2種類があります: 起動（Launch）: デバッガーがプロセスを起動し、その上でデバッグを行う 接続（Attach）: 既に実行しているプロセスにアタッチし、その上でデバッグを行う 今回は先にJupyter Notebookを開き、そのサーバーにアタッチしてデバッグしますので、後者になります。アタッチによるデバッグの詳細はこちらやこちらで丁寧に解説されています。 2. 手動でアタッチ 2.1. フォルダー構成

Pybind11でC++関数をPythonから実行する（Windows & Visual Studio Codeな人向け） デバッグ編PythonC++xlwingsVisualStudioCodepybind11

脱Excel VBAを目指して、xlwingsを使ってExcelからPythonを呼び出す方法を説明します。 Note: xlwings自体はmacOSにも対応していますが、本記事投稿時点ではUDF（ユーザー定義関数）を使えるのはWindowsのみとなっています。 1. はじめに 1.1. 対象読者 Excel VBAでいろいろとEUCツールを作っているけど、 もっと効率的にツールを作りたい プログラミング技術を高めたい VBAのしょぼさにうんざりしている C++や.NETでdllを作るのは面倒or難しそう Pythonで作ったプログラムをユーザーに配布したい といった人を対象にしています。VBAしか使ったことがないと、Pythonの説明でよくあるコマンドラインでの実行や、pyファイルの直接実行に慣れないかもしれません。ですが、Pythonのライブラリーxlwingsを使えば、VBAライク

DataFrameのデータ抽出処理のまとめ。こういうのでいいんだよ的なものなので、細かい内容は他の方の記事を参考にしてください。データ入出力処理はこちら。 逆引き用の分類 何(インデックスor列名or値)を対象にどうやって(抽出条件)データを抽出したいのかにマッチする方法が何かを整理しています。おすすめの選択方法をリンク付きにしました。 抽出条件 インデックス(ラベル) 列名 dfの値