Python Excel操作逆引き集 | ExcelへDataFrameを書き出す

ゴールのイメージを先に共有する
一番シンプルな書き出し：to_excel の基本形
1. 最小コードと挙動
なぜ index=False がそんなに大事なのか
1. 付けないとどうなるかを一度見ておく
実務での典型パターン：集計結果を Excel に出す
1. 例：売上データを月次集計して Excel に保存
シート名を指定して書き出す
1. sheet_name 引数を使う
複数の DataFrame を1つの Excel に書き出す
1. ExcelWriter を使うパターン
列名や順番を整えてから書き出す
1. 人に渡す前に「見た目」を少し整える
つまずきやすいポイントと注意点
1. ファイルが開きっぱなしだと書き出せない
2. 上書きされることを意識する
小さな練習問題
1. 練習1：簡単な DataFrame を作って Excel に書き出す
2. 練習2：sales.xlsx を読み、月次集計して sales_monthly.xlsx に書き出す
最後に

ゴールのイメージを先に共有する

ここまで「Excel → DataFrame」の話をしてきましたが、
現場ではその逆、「DataFrame → Excel」に書き出したい場面もめちゃくちゃ多いです。

DataFrame.to_excel('out.xlsx', index=False) は、
「今手元にある DataFrame を、そのまま Excel ファイルとして保存する」ための基本形です。
index=False は「行番号（インデックス）を Excel に書き出さないでね」という指定で、ここがとても重要なポイントになります。

一番シンプルな書き出し：to_excel の基本形

最小コードと挙動

import pandas as pd

data = {
    "date": ["2025-01-01", "2025-01-02"],
    "product": ["りんご", "みかん"],
    "amount": [1000, 800]
}

df = pd.DataFrame(data)

df.to_excel("out.xlsx", index=False)

import pandas as pd

data = {
    "date": ["2025-01-01", "2025-01-02"],
    "product": ["りんご", "みかん"],
    "amount": [1000, 800]
}

df = pd.DataFrame(data)

df.to_excel("out.xlsx", index=False)

Python

このコードを実行すると、カレントディレクトリに out.xlsx ができます。
中身はこんなイメージです。

date	product	amount
2025-01-01	りんご	1000
2025-01-02	みかん	800

index=False を付けているので、左端に「0,1,…」のような行番号列は出てきません。
これが「人に渡せるきれいなExcel」を作るうえで、かなり大事な指定です。

なぜ index=False がそんなに大事なのか

付けないとどうなるかを一度見ておく

df.to_excel("out_with_index.xlsx", index=True)

df.to_excel("out_with_index.xlsx", index=True)

Python

もしくは、index を省略するとデフォルトで True です。

この場合、Excel側はこうなります。

	date	product	amount
0	2025-01-01	りんご	1000
1	2025-01-02	みかん	800

左端に「0,1,…」という列が増えています。
これは pandas の「インデックス」であって、業務上の意味のあるIDではありません。

人に渡す帳票や、他システムに渡す中間ファイルでは、
このインデックス列が邪魔になることがほとんどなので、
基本的には index=False を付けておくのが“きれいな書き出し”の定番です。

実務での典型パターン：集計結果を Excel に出す

例：売上データを月次集計して Excel に保存

import pandas as pd

df = pd.read_excel("sales.xlsx", parse_dates=["日付"])

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

monthly = (
    df.assign(month=df["日付"].dt.to_period("M"))
      .groupby("month", as_index=False)["金額"].sum()
)

monthly.to_excel("sales_monthly.xlsx", index=False)

import pandas as pd

df = pd.read_excel("sales.xlsx", parse_dates=["日付"])

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

monthly = (
    df.assign(month=df["日付"].dt.to_period("M"))
      .groupby("month", as_index=False)["金額"].sum()
)

monthly.to_excel("sales_monthly.xlsx", index=False)

Python

ここでやっている流れは、

Excelから売上明細を読む
月単位で集計する
集計結果を別の Excel として書き出す

という、現場でめちゃくちゃよく出てくるパターンです。
index=False を付けているので、month と 金額 だけのシンプルな表になります。

シート名を指定して書き出す

sheet_name 引数を使う

デフォルトのシート名は "Sheet1" ですが、
業務では「集計」「明細」「2025年」など、意味のある名前を付けたいことが多いです。

monthly.to_excel(
    "sales_monthly.xlsx",
    index=False,
    sheet_name="月次集計"
)

monthly.to_excel(
    "sales_monthly.xlsx",
    index=False,
    sheet_name="月次集計"
)

Python

これで、月次集計 という名前のシートに書き出されます。
ファイル名とシート名の両方に意味を持たせておくと、後から見たときに迷いません。

複数の DataFrame を1つの Excel に書き出す

ExcelWriter を使うパターン

「月次集計」「店舗別集計」「元データの一部」など、
複数の表を1つのブックにまとめたいときは、ExcelWriter を使います。

import pandas as pd

df = pd.read_excel("sales.xlsx", parse_dates=["日付"])
df["金額"] = pd.to_numeric(df["金額"], errors="coerce")

monthly = (
    df.assign(month=df["日付"].dt.to_period("M"))
      .groupby("month", as_index=False)["金額"].sum()
)

by_store = (
    df.groupby("店舗", as_index=False)["金額"].sum()
)

with pd.ExcelWriter("sales_report.xlsx") as writer:
    monthly.to_excel(writer, sheet_name="月次集計", index=False)
    by_store.to_excel(writer, sheet_name="店舗別集計", index=False)

import pandas as pd

df = pd.read_excel("sales.xlsx", parse_dates=["日付"])
df["金額"] = pd.to_numeric(df["金額"], errors="coerce")

monthly = (
    df.assign(month=df["日付"].dt.to_period("M"))
      .groupby("month", as_index=False)["金額"].sum()
)

by_store = (
    df.groupby("店舗", as_index=False)["金額"].sum()
)

with pd.ExcelWriter("sales_report.xlsx") as writer:
    monthly.to_excel(writer, sheet_name="月次集計", index=False)
    by_store.to_excel(writer, sheet_name="店舗別集計", index=False)

Python

ここでのポイントは、

with pd.ExcelWriter(...) as writer: で「書き込み用のブック」を開く
to_excel(writer, sheet_name=...) で、同じブックに複数シートを書き込む

という流れです。
これを覚えると、「Pythonで作ったレポートブック」を量産できるようになります。

列名や順番を整えてから書き出す

人に渡す前に「見た目」を少し整える

import pandas as pd

df = pd.read_excel("sales.xlsx", parse_dates=["日付"])
df["金額"] = pd.to_numeric(df["金額"], errors="coerce")

df = df.rename(columns={
    "日付": "Date",
    "商品": "Product",
    "金額": "Amount"
})

df = df[["Date", "Product", "Amount"]]

df.to_excel("sales_clean.xlsx", index=False)

import pandas as pd

df = pd.read_excel("sales.xlsx", parse_dates=["日付"])
df["金額"] = pd.to_numeric(df["金額"], errors="coerce")

df = df.rename(columns={
    "日付": "Date",
    "商品": "Product",
    "金額": "Amount"
})

df = df[["Date", "Product", "Amount"]]

df.to_excel("sales_clean.xlsx", index=False)