Python Excel操作 逆引き集 | インデックス列として読み込む

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Pythonでインデックス列として読み込む入門 — index_col=0

行番号（インデックス）に意味がある表では、読み込み時に「この列をインデックスにする」と決めておくと後の操作がすっきりします。初心者向けに、確実な設定方法と実用コードをまとめます。

基本の使い方

import pandas as pd

# 先頭列（0番目）をインデックスとして読み込む
df = pd.read_excel("table.xlsx", index_col=0)

print(df.head())
print(df.index)  # インデックスの中身を確認
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  • 狙い: データの主キー（例: 顧客ID、商品コード、日付）を行インデックスに設定し、行選択や結合を簡単にします。
  • 指定方法: index_col には列番号（0始まり）または列名を渡します。例: index_col="顧客ID"。

よく使うパターンとテンプレート

import pandas as pd
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特定のキー列をインデックスにする（列名で指定）

df = pd.read_excel("orders.xlsx", index_col="OrderID")
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  • ポイント: 列順の変動に強く、安全です。

列名がない場合（header=None）に先頭列をインデックス化

df = pd.read_excel("no_header.xlsx", header=None, index_col=0, names=["id", "date", "item", "amount"])
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  • ポイント: names と併用して、読み込み直後から扱いやすい列名に。

説明行を飛ばしてからインデックスを設定

df = pd.read_excel("report.xlsx", skiprows=5, header=0, index_col=0)
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  • ポイント: 「データ開始行」を正しく指すことが最優先。インデックスは見出し行に同期します。

インデックスを時系列（日付）にして時系列処理へ

df = pd.read_excel("sales.xlsx", parse_dates=["Date"], index_col="Date", usecols=["Date", "Revenue"])
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  • ポイント: parse_dates と組み合わせると .loc["2025-07"] のような期間抽出が直感的になります。

読み込み後に使える便利ワザ

  • 行選択が直感的になる: 
# 主キーで行を取得
row = df.loc["CUST_000123"]
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  • 重複インデックスの検出・対処: 
# 重複チェック
dup = df.index.duplicated(keep=False)
print("重複件数:", dup.sum())
# 重複があるならユニーク化（例: インデックスを列へ戻す → 連番で再設定）
if dup.any():
    df = df.reset_index().drop_duplicates(subset=df.index.name).set_index(df.index.name)
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  • インデックスを列へ戻す（再設定も可）： 
df = df.reset_index()               # インデックスを通常の列に
df = df.set_index("OrderID")        # 別の列をインデックスに再設定
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つまずきやすいポイントと回避策

  • インデックス列に欠損がある:
    回避: 欠損は不可。読み込み前に skiprows で説明行を飛ばし、読み込み後に dropna(subset=[インデックス列名]) をしてから set_index。
  • 数値に解釈されて先頭ゼロが消える（コード列）:
    回避: dtype={"Code":"string"} を併用して文字列固定してから index_col="Code" を指定。
  • インデックスがユニークでない:
    影響: .loc が曖昧になる。
    回避: 読み込み後に df.index.is_unique を確認。ユニーク化が必要なら重複行の解決ルール（最新優先、合計など）を決める。
  • 列名で指定したのに見つからない:
    回避: 列名の空白や全角半角を正規化。 
df = pd.read_excel("file.xlsx")
df = df.rename(columns=lambda c: str(c).strip())
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ミニ例題（練習用）

例題1：顧客IDをインデックスにして行取得

import pandas as pd
df = pd.read_excel("customers.xlsx", index_col="CustomerID", usecols=["CustomerID", "Name", "Prefecture"])
print(df.loc["CUST_00123"])
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例題2：説明行スキップ＋先頭列インデックス

import pandas as pd
df = pd.read_excel("report.xlsx", skiprows=4, header=0, index_col=0)
print(df.head())
print("インデックス名:", df.index.name)
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例題3：日付をインデックスにして月次合計

import pandas as pd
df = pd.read_excel("sales.xlsx", parse_dates=["Date"], index_col="Date", usecols=["Date", "Revenue"])
monthly = df["Revenue"].resample("M").sum()
print(monthly)
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