Python Excel操作逆引き集 | 読み込み時に先頭行をスキップする

Python

2025.12.03

PythonでExcelの先頭行をスキップする入門 — skiprows=range(n)

Excel帳票には「タイトル」「会社ロゴ」「注意書き」など、データの前に余分な行が入っていることがよくあります。そんなときに便利なのが skiprows。初心者向けに、コード例とテンプレートを交えて解説します。

import pandas as pd

# 先頭3行をスキップして読み込む
df = pd.read_excel("report.xlsx", skiprows=3)

print(df.head())

import pandas as pd

# 先頭3行をスキップして読み込む
df = pd.read_excel("report.xlsx", skiprows=3)

print(df.head())

Python

ポイント:
- skiprows=3 → 0,1,2行目を飛ばして、4行目から読み込みます。
- skiprows=range(n) と書くと「0〜n-1行目」をまとめてスキップできます。

import pandas as pd

# 先頭5行を飛ばす（0〜4行目）
df = pd.read_excel("report.xlsx", skiprows=range(5))

print(df.head())

import pandas as pd

# 先頭5行を飛ばす（0〜4行目）
df = pd.read_excel("report.xlsx", skiprows=range(5))

print(df.head())

Python

df = pd.read_excel("monthly.xlsx", skiprows=5, header=0)

df = pd.read_excel("monthly.xlsx", skiprows=5, header=0)

Python

df = pd.read_excel(
    "no_header.xlsx",
    skiprows=3,
    header=None,
    names=["date", "item", "qty", "price"]
)

df = pd.read_excel(
    "no_header.xlsx",
    skiprows=3,
    header=None,
    names=["date", "item", "qty", "price"]
)

Python

df = pd.read_excel(
    "report.xlsx",
    skiprows=range(7),   # 先頭7行を飛ばす
    usecols="B:F",       # B〜F列だけ読む
    header=0
)

df = pd.read_excel(
    "report.xlsx",
    skiprows=range(7),   # 先頭7行を飛ばす
    usecols="B:F",       # B〜F列だけ読む
    header=0
)

Python

df = df.rename(columns=lambda c: str(c).strip())

df = df.rename(columns=lambda c: str(c).strip())

Python

df["qty"] = pd.to_numeric(df["qty"], errors="coerce")
df["price"] = pd.to_numeric(df["price"], errors="coerce")

df["qty"] = pd.to_numeric(df["qty"], errors="coerce")
df["price"] = pd.to_numeric(df["price"], errors="coerce")

Python

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce")

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce")

Python

skiprowsとheaderの組み合わせ:
- skiprows で飛ばした後の行が「列名行」になる。
- 列名がない場合は header=None と names=[...] をセットで。
飛ばしすぎてデータが消える:
- skiprows=range(n) の n を大きくしすぎると、必要な行まで飛ばしてしまう。
- まずは小さめで試して、head() で確認。

import pandas as pd
df = pd.read_excel("sales.xlsx", skiprows=4, header=0)
print(df.head())

import pandas as pd
df = pd.read_excel("sales.xlsx", skiprows=4, header=0)
print(df.head())

Python

import pandas as pd
df = pd.read_excel("report.xlsx", skiprows=2, header=None, names=["date","item","qty","price"])
print(df.info())

import pandas as pd
df = pd.read_excel("report.xlsx", skiprows=2, header=None, names=["date","item","qty","price"])
print(df.info())

Python

import pandas as pd
df = pd.read_excel("orders.xlsx", skiprows=range(10), header=0)
print(df.head())

import pandas as pd
df = pd.read_excel("orders.xlsx", skiprows=range(10), header=0)
print(df.head())

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