Python逆引き

何をしたいテクニックなのかゴールはこうです。「pandas の DataFrame を Excel に書き出すとき、ただの“罫線付きの表”ではなく、Excel の“テーブル機能（フィルタ付きのあれ）”...

何をしたいテクニックなのかゴールはこうです。「pandas の DataFrame を Excel に書き出すとき、特定の列に“見た目の書式”をきちんと適用したい」たとえば、金額は「カンマ区切り・右寄...

何をやりたいテクニックなのかゴールはこうです。「pandas の DataFrame を Excel に書き出すとき、列幅を“中身にちょうどいい幅”に自動調整したい」xlsxwriter をエンジンに...

「エンジンを指定する」ってそもそも何をしているのかpandas が Excel に書き出すとき、実際に .xlsx ファイルを作っているのは「pandasそのもの」ではなく、openpyxl や Xl...

何をするオプションなのかを一言でいうとstartrow= と startcol= は、「DataFrame を Excel に書き出すとき、どのセルから書き始めるか」を指定するためのオプションです。行...

まず「ヘッダーを出さない」とは何を意味するか通常 DataFrame.to_excel() を呼ぶと、1行目に「列名（カラム名）」が書き出されます。これが ヘッダー行 です。header=False ...

そもそも「インデックス」って何者かpandas の DataFrame には、左端に「0, 1, 2, …」と並ぶ“行番号”のようなものがあります。これが インデックス（index） です。Pytho...

何をしたい機能なのかをまず言葉でつかむやりたいことはこうです。「すでに存在する Excel ファイル（既存ブック）に、新しいシートを“追加”して書き込みたい。既存のシートはそのまま残したい。」そのため...

まずゴールのイメージをはっきりさせるやりたいことはシンプルです。「複数の DataFrame を、1つの Excel ファイルの別々のシートに書き出したい」。pandas では、そのためにpandas...

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。Dat...

「読み込んでから直す」じゃなく「読み込む瞬間に直す」Excelの生データって、だいたいこういう“ちょっとイヤな感じ”が混ざっています。前後にスペースが付いた文字列（" A001 "）全角・半角が混ざっ...

「読み込んだあとに rename」ではなく「最初からいい名前で読む」Excelの列名って、だいたいこうですよね。「日付（売上）」「売上金額（税込）」「Unnamed: 3」「No.」人間には意味がわか...

「最初からいらない列は読まない」という発想を持つ現場のExcelには、なぜか「空白の列」「名前が付いていない列」「スペースだけの列」が平気で混ざっています。それをそのまま read_excel で読む...

「ヘッダーが1行とは限らない」という発想を持つ現場のExcelって、きれいに1行だけ列名が並んでいるとは限らないですよね。例えばこんな表、見覚えありませんか？2025年1月2025年1月2025年2月...

xls（旧形式）を読むときにまず知っておくべきこと.xls は Excel 97〜2003 の旧形式で、現在の .xlsx とは内部構造がまったく違います。そのため、pandas が .xls を読む...

「エンジンを指定する」とは何をしているのかpandas.read_excel 自体は「Excelを読む関数」ですが、実際に .xlsx や .xls の中身を開いて解析しているのは、openpyxl ...

「一気に全部読まない」という武器を持つ行数が何十万、何百万あるExcelを、read_excel で一気に読み込もうとすると、メモリがパンパンになって固まる——これはよくあるパターンです。そこで出てく...

「Excel全体を一気に読む」という発想を持つふつうの read_excel("file.xlsx") は、デフォルトで「最初のシートだけ」を DataFrame にします。でも、実務の Excel ...

まず大事な前提：「comment='#' は read_excel では使えない」ここが一番重要なポイントです。comment='#' という引数は pandas.read_csv にはありますが、p...

「これは空欄と同じだよ」と教えてあげる発想Excelの現場データには、本当は「値がない」だけなのに、いろんな書き方が混ざります。NA-なし未入力人間は「これは空欄みたいなものだな」とすぐわかりますが、...

「インデックスとして読む」とは何をしているのかpandas の DataFrame には「行番号」を表すインデックスがあります。何も指定しないと 0,1,2,3,… という単なる連番ですが、「日付」や...

なぜ「日付を自動でパースする」がそんなに大事なのかExcelから読み込んだ日付を文字列のまま扱うと、「月ごとに集計したい」「期間で絞り込みたい」ときに、毎回 to_datetime を書くことになりま...

「型を決めてから読む」という発想を持つExcelは何でも受け入れてくれるので、同じ列に数字・文字・空白が混ざっていることがよくあります。そのまま read_excel に任せると、pandasが「たぶ...

「全部の行はいらない」という発想を持つExcelをそのまま read_excel すると、シートの全行がDataFrameに入ります。でも、実務や検証では「とりあえず先頭だけ見たい」「巨大ファイルなの...

なぜ「先頭行をスキップする」がこんなに大事なのか現場のExcelは、いきなり表が始まってくれません。会社ロゴ、レポートタイトル、出力日、担当者名、空行…そのあとにようやく「本当のデータ」が出てきます。...

「全部の列はいらない」がデフォルトだと思ってほしいExcelをそのまま read_excel すると、シートの全列がDataFrameに入ります。でも、実務で「全部の列を本当に使う」ことはほとんどあり...

「列名がないExcel」をどう読むかという発想現場のExcelには、最初の行に列名が書かれていないものが普通にあります。例えば、いきなりこういう表から始まるパターンです。| 2025/01/01 | ...

なぜ「特定シートだけ読む」を意識すべきかExcelファイルは、1つのファイルの中に複数のシートを持てます。でも、実務で「全部のシートを毎回読む」ことはほとんどありません。欲しいのはたいてい「このシート...

複数シート読み込みの全体像をつかむpandas.read_excel("file.xlsx", sheet_name=None) は、「Excelファイルの全シートを、一気に読み込んで、dict（辞書...

pandas.read_excel とは何かpandas.read_excel は、「Excelファイル → DataFrame」に変換するための入り口です。一度 DataFrame にしてしまえば、...