「Pythonで業務を自動化！初心者でもできるExcel操作の完全ガイド」を読んで基本操作を学んだ皆さん、次はそのスキルを活かして具体的な業務効率化ツールを構築してみましょう！
この記事では、PythonとExcelを使った実用的な5つのツールを紹介します。それぞれのスクリプトを参考に、あなたの仕事に合った自動化を実現してください。
目次
1. データ整理ツール：複数シートからのデータ収集
目的
複数のExcelシートに分散したデータを1つのシートにまとめることで、データの分析や管理を効率化します。このツールは以下のような場面で役立ちます：
- 売上管理: 各店舗ごとの売上データを統合し、全体の売上状況を把握。
- 月次報告: 各月のデータを1つのファイルに集約し、迅速なレポート作成。
- 顧客情報管理: 部署ごとに管理された顧客リストを統合し、重複や抜け漏れをチェック。
コード例
from openpyxl import load_workbook
import pandas as pd
# Excelファイルを読み込む
wb = load_workbook("multiple_sheets.xlsx")
all_data = pd.DataFrame()
# 各シートのデータを統合
for sheet in wb.sheetnames:
ws = wb[sheet]
data = ws.values
df = pd.DataFrame(data, columns=next(data)) # ヘッダーを取得
all_data = pd.concat([all_data, df])
# 結果を保存
all_data.to_excel("consolidated_data.xlsx", index=False)
print("データが統合されました！")2. 条件付きリストの生成：フィルタリングツール
目的
特定の条件に基づいてデータを抽出し、リスト化します。たとえば、以下のような場面で役立ちます：
- 売上分析: 売上が50,000円以上の顧客リストを抽出。
- 人事データ整理: 勤続年数が一定以上の従業員リストを生成。
コード例
import pandas as pd
# データを読み込む
df = pd.read_excel("sales_data.xlsx")
# 条件を適用
filtered_data = df[df['売上'] > 50000]
# フィルタリング結果を保存
filtered_data.to_excel("high_sales_customers.xlsx", index=False)
print("条件に合致するデータを保存しました！")3. 自動レポート生成ツール
目的
月ごとの売上を集計し、グラフ付きのレポートを自動生成します。このツールは、経営会議や報告資料作成の時間を大幅に削減します。
コード例
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
# データを読み込む
df = pd.read_excel("sales_data.xlsx")
# 売上を集計
summary = df.groupby("月")["売上"].sum().reset_index()
# Excelファイルを作成
wb = Workbook()
ws = wb.active
# 集計データを追加
for row in summary.itertuples(index=False, name=None):
ws.append(row)
# グラフを作成
chart = BarChart()
data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=ws.max_row)
categories = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=ws.max_row)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(categories)
chart.title = "月別売上レポート"
ws.add_chart(chart, "E5")
# 保存
wb.save("sales_report.xlsx")
print("売上レポートを生成しました！")
4. 定期更新ツール：ファイルの自動整理
目的
フォルダ内の最新データだけを指定フォルダにコピーします。このツールは以下の場面で役立ちます：
- レポート更新: 最新の売上データや会議資料を自動整理。
- バックアップ管理: フォルダ内の最新ファイルだけをバックアップ用フォルダに保存。
コード例
import os
import shutil
# 元フォルダと保存先フォルダ
source_folder = "data_folder"
target_folder = "latest_data"
# ファイルの整理
files = os.listdir(source_folder)
files.sort(key=lambda x: os.path.getmtime(os.path.join(source_folder, x)), reverse=True)
# 最新のファイルをコピー
latest_file = files[0]
shutil.copy(os.path.join(source_folder, latest_file), target_folder)
print(f"{latest_file} をコピーしました！")5. 複数Excelファイルの比較ツール
目的
2つのExcelファイルを比較し、異なるデータを抽出します。このツールは以下のような場面で役立ちます：
- データ変更追跡: 最新ファイルと旧ファイルの差分を確認。
- 入力ミス検出: 顧客情報や商品データの不一致をチェック。
コード例
import pandas as pd
# 2つのExcelファイルを読み込む
df1 = pd.read_excel("file1.xlsx")
df2 = pd.read_excel("file2.xlsx")
# 差分を抽出
difference = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False)
# 結果を保存
difference.to_excel("differences.xlsx", index=False)
print("差分データを保存しました！")まとめ
これらのツールを活用することで、業務効率が大幅に向上します。「Pythonで業務を自動化！初心者でもできるExcel操作の完全ガイド」で学んだ基礎を活かして、自分の業務に合ったツールを作成してみてください。
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