こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です! OpenPyXLによるExcel操作を取り扱ったPythonプログラミング記事です。本記事では「Excelファイルへの画像の挿入方法」ついて解説します。また、画像挿入前に検討すべき「画像のリサイズ処理」についても解説します。
pandas.DataFrameをExcelファイル(拡張子: .xlsx, .xls)として書き出す(保存する)にはto_excel()メソッドを使う。 pandas.DataFrame.to_excel — pandas 1.2.2 documentation ここでは以下の内容について説明する。 openpyxl, xlwtのインストール DataFrameをExcelファイルに書き込み(新規作成・上書き保存) 複数のDataFrameをExcelファイルに書き込み(新規作成・上書き保存) DataFrameを既存のExcelファイルに書き込み(追記) Excelファイルの読み込みについては以下の記事を参照 関連記事: pandasでExcelファイル(xlsx, xls)の読み込み(read_excel) PythonでのExcelファイルの扱いについては以下の記事を参照。 関連記
毎日SQLを手で実行して結果をエクセルに貼り付けて...なんてことしていませんか? Pythonなら全自動でできます。PythonSQLExcel Pythonを最近勉強し始めたのですが、 PythonでSQL実行して結果をエクセル出力すると楽になると思ったのでまとめました。 コード50行くらいです。 やること PythonでSQLフォルダのSQLを順に実行 SQL実行結果をSQLと同じファイル名でエクセル出力 エクセルをZIPにまとめる ファイルサーバに置く 試した環境 Python3.8 jupyter-notebook(Anacondaから) mysql 準備 実行したいSQLを〜.sqlの名前でフォルダにまとめて保存しておく 一部のPythonライブラリをimportしておく ソース/実行 import mysql.connector import datetime import
以前こんな記事を書いたことがあります。 「社員全員Excel経営」で名高い、ワークマン社のサクセスストーリーを論評したものです。2012年にCIOに就任した土屋哲雄常務のリーダーシップのもと、取引データの完全電子化を皮切りに「全社員がExcelを使いこなして数字とデータで経営する」戦略へと移行し、社内のExcelデータ分析資格を一定以上取得しないと管理職に昇進できないとか、はたまた幹部クラスの企画・経営会議ではデータに基づかない議論や提案は相手にすらされないとか、「Excelを社員全員が使えるようになるだけでもここまで企業カルチャーは変わり得るのか」という事例のオンパレードで、関連記事や書籍を読んでいて舌を巻いたのを覚えています。まさしく「ワークマンのすごいデータ活用」だったのです。 一方、個人的に強く印象を受けたのが土屋常務が様々なところでコメントしていた「我が社には突出したデータサイエ
python-pptx¶ Release v1.0.0 (Installation) python-pptx is a Python library for creating, reading, and updating PowerPoint (.pptx) files. A typical use would be generating a PowerPoint presentation from dynamic content such as a database query, analytics output, or a JSON payload, perhaps in response to an HTTP request and downloading the generated PPTX file in response. It runs on any Python capab
SQLiteをはじめとしたデータベースは、Excelなどのアプリとは違いプログラマー以外が直接操作をするのが難しいというデメリットがあります。 データベースは基本的にプログラムから操作する前提でできています。普段はアプリの裏でうごいていて、ユーザーがデータベースの存在を意識することはありませんが、何かしらの理由でユーザーに操作させるには、それ用のプログラムとUIを用意するのがセオリーかと思います。これってすごい面倒なんですよね。そんなときにExcelから一発でデータベースに変換できたら便利だね、というお話です。 最強の表作成ツール Excel Excelは表計算アプリなわけですが、実際の用途はぶっちぎりトップが「一覧表として」でしょう。関数が1つも使われていないブックなんて、めずらしくも何ともないですよね。本来、こういった用途にはWordやPowerPointを使うのがいいのでしょうが、多
生産性向上のもっとも有効な手段。それは「仕事の自動化」です。労働時間を短縮できるだけでなく、空いた時間を付加価値を高めるために使えるので非常に効果的です。仕事を自動化するには何らかのツールが必要ですが、最近ビジネスパーソンの間でその決定版として注目されているのが「Python」というプログラミング言語です。AI活用で改めて注目を集めた言語ですが、海外では文系学生にもこの言語を習得させようとする動きもあります。今回は書籍『PythonでExcel、メール、Webを自動化する本』のプログラムを実際に動かして、Pythonによる自動化を体験していただきましょう。 そもそもどうすれば仕事を自動化できるのか? ふだん私たちは、さまざまなデータをピックアップしてきて1つの箇所にまとめるという作業をよく行います。たとえば、請求書を作成するには、売上データから当月のデータを顧客ごとに抜き出して、ひな型に貼
xlrd for python で excel (xlsx) を読む - end0tknr's kipple - 新web写経開発 上記エントリに倣い openpyxl for python で excel (xlsx)を読むと速度が遅く、 特にレコード数の多い excelデータではこれが致命的。 どうやら cell = wsheet.cell(row=row,column=col) のように、ワークシートから座標指定で、各セルを取り出していることが原因らしい。 なので、wsheet.iter_rows() を用いることで、かなりの高速化になります。 for cells in wsheet.iter_rows(min_row=2): # min_row: 読取り開始行 cell = cells[0] shukka_date = datetime.datetime.strptime(str(
「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
今回は、仕事で使うことを主眼において、PythonとExcelを比較してみよう。結論から言えば、適材適所で用途に応じて使い分けるのがベストだ。とは言え、どのような場合にPythonを使うと良いのか考察してみよう。 Python vs Excel - 五番勝負 第一回戦 - どちらが気軽に使えるか? 最初に、PythonとExcelで「どちらが気軽に使えるか」を比べてみよう。言うまでもなく、Excelを使う時は、スプレッドシートのセルにデータを入力し、マウスで操作を選んでいくというスタイルだ。これに対して、Pythonはエディタでプログラムを書いて実行するか、Jupyter NotebookやColaboratoryなどの対話実行環境を開いて、プログラムを記述していくというスタイルだ。 ExcelはGUIで操作を行う Pythonはエディタや対話環境を開いてプログラムを記述していく やはり、
Webアプリ用のデータをExcelを使って作っている関係で、Python、C#でExcelファイルを読み込むためのライブラリーを比較してみました。(.NET Core 2.1、Python3.7 が公開されたので記載内容を修正 2018年7月3日) Excelファイルを読み込むための方法として、Microsoft.Office.Interop.Excelを使ったCOM参照による方法を紹介している記事も多いですが、それを使うのは処理が遅いし、問題も多いし、そもそも Excel が必要なので Linux サーバーだと動作しません。以下に紹介する OSS のライブラリーはかなり改善されていて、少し注意すれば問題なくかつ高速に処理することができます。 パフォーマンス比較 Excelのファイルを読み込みTSV形式で出力するコンソールアプリケーションを作成し、それの起動から終了までの時間を測定しました
ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね? そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand
#【環境】 windows8.1 Excel 2013 python2.7 opencv3 #【概要】 佐々木希の写真から色の情報を取得して、Excelのセルに塗りつぶします。 #【フォルダ構成】 |---sasaki_excel |---sasaki_excel.py |---sasaki_nozomi.jpg(佐々木希の画像) |---sasaki_nozomi.xlsx(描画用のエクセル) こちらの画像を使用しました。 #【プログラム】 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import PatternFill # 画像読み込み image = cv2.imread("sasaki_nozomi.jpg") # エクセルファイル読み込み wb
4月から都会でOLとして働き始めたので, OL的windowsの事務処理環境を手探りで作ってみました. OLとWindows 事務処理といえばOffice, 当然Windowsで行うことになります. 今時のOLは家ではLinuxを使っているはずなので, 自然とシェル環境で困ることになります. Windowsが本当にわからない linuxコマンド使いたい(DOS音痴) Cygwinは嫌い MinGW+MSYS にしてみたい(けど未だによくわかってない) 事務PCなので, 大掛かりな環境は入れたくない(入れられない) WSL ? そもそも Windows7 なので(ry) などのモチベーションから 色々見ていてcmderが良さそうだなと思ったのですが cmder.net 所属機関でフィルタされて落とせなかった(つらい)ので, ConEmu + msys bash の組み合わせで端末環境を整える
Pythonで出力したUTF-8のCSVを渡したら「文字化けしてExcelで読めない」と言われて困りました 原因は文字コードがUTF-8の時によく問題になるBOM(バイトオーダーマーク)です バイトオーダーマーク - Wikipedia UTF-8のファイルにはBOMが付いている場合と付いていない場合があります ExcelはBOMが付いていないと正しく読み込んでくれません なので、例えばメモ帳で開いて保存し直すと、BOMが付いてExcelでも開けるようになります 今回の問題とは逆にBOMがついていると動かないこともあって、以前BOMが付いたUTF-8のファイルをChromeに渡したら何故か動かなくて悩みました Google Chrome のユーザースクリプトで名前やバージョン番号が反映されない - 唯物是真 @Scaled_Wurm ちなみにPythonだと文字コードにutf-8ではなくu
Webアプリ全盛の現在とあっても、業務では未だにExcelが多く使われています。その結果としてVBAが活躍しており、メンテナンスが難しかったり、コピペされるコードが量産されていたりします。VBAがダメという訳ではないのですが、触りたくないと考えるプログラマは多いのではないでしょうか。 もっと自分が使い慣れたプログラミング言語でExcelを扱いたいと考える人に使ってみていただきたいのがxlwingsです。PythonとExcelで双方向の操作が可能になります。 xlwingsの使い方 デモ。ExcelからPythonを呼び出します。 xlwingsはPythonからExcelのデータを読み込んだり、ExcelからPythonをコールできます。その結果、PythonからExcelにデータを追加したり、検索結果を表示させることも可能です。VBAの代わりに使うことが可能です。 Pythonであれば
はじめに xls2dbという Pythonモジュールを使って、Excel(.xls)ファイルを SQLite3のデータベース形式に変換します。 例えば、マスタやテスト用データをExcelで作成してSQLiteで使用、というような用途で使えます。 xls2db (公式サイト github) https://github.com/jesusabdullah/xls2db README.rst の Why?? の節を読むと、作者(Joshua Holbrook氏)が何故このモジュールを作ったかが、なんとなく分かります。 …データ登録に苦労されたみたいでです。 とりあえず、このツールを使えば、コマンド一発でExcelファイルをSQLite3のデータベースファイル形式に変換出来ます。 ワークシートの記述ルール lxs2dbでは、変換元のExcelワークシートの記述に一定のルールがあります。 (記述ル
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く