xlsx

name	xlsx
description	Use this skill when you need to create, manipulate, or analyze spreadsheets (.xlsx), work with formulas and charts, or perform data transformations.

XLSX Creation, Editing, and Analysis

スプレッドシート（.xlsx）の操作、数式・チャート・データ変換。

依存ツール

• pandas: データ分析・バルク操作
• openpyxl: 複雑な書式設定・数式操作
• xlsxwriter: 高速書き込み・チャート作成
• LibreOffice: XLSX → PDF変換・数式再計算

インストール

brew install --cask libreoffice
pip install pandas openpyxl xlsxwriter

基本操作

新規XLSX作成

import pandas as pd

data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "Age": [25, 30, 35],
    "City": ["Tokyo", "Osaka", "Kyoto"]
}

df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel("output.xlsx", index=False, sheet_name="Sheet1")

既存XLSXの読み込み

import pandas as pd

# シート指定
df = pd.read_excel("input.xlsx", sheet_name="Sheet1")
print(df.head())

# 複数シート
all_sheets = pd.read_excel("input.xlsx", sheet_name=None)
for sheet_name, df in all_sheets.items():
    print(f"Sheet: {sheet_name}")
    print(df.head())

数式の挿入

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active

ws["A1"] = 10
ws["A2"] = 20
ws["A3"] = "=SUM(A1:A2)"  # 数式

wb.save("with_formula.xlsx")

複数シートの操作

import pandas as pd

with pd.ExcelWriter("multi_sheet.xlsx") as writer:
    df1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3]})
    df2 = pd.DataFrame({"B": [4, 5, 6]})

    df1.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1", index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name="Sheet2", index=False)

書式設定

セルのスタイル

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment

wb = Workbook()
ws = wb.active

# テキスト
ws["A1"] = "Styled Cell"

# フォント（太字・色）
ws["A1"].font = Font(bold=True, color="FF0000", size=14)

# 背景色
ws["A1"].fill = PatternFill(start_color="FFFF00", end_color="FFFF00", fill_type="solid")

# 配置
ws["A1"].alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")

wb.save("styled.xlsx")

数値フォーマット

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active

# 通貨
ws["A1"] = 1234.56
ws["A1"].number_format = "$#,##0.00"

# パーセント
ws["A2"] = 0.85
ws["A2"].number_format = "0.0%"

# 日付
from datetime import datetime
ws["A3"] = datetime.now()
ws["A3"].number_format = "YYYY-MM-DD"

wb.save("formatted.xlsx")

条件付き書式

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import PatternFill
from openpyxl.formatting.rule import CellIsRule

wb = Workbook()
ws = wb.active

ws.append([10, 20, 30, 40, 50])

# 30以上のセルを黄色に
red_fill = PatternFill(start_color="FFFF00", end_color="FFFF00", fill_type="solid")
ws.conditional_formatting.add("A1:E1", CellIsRule(operator="greaterThan", formula=["30"], fill=red_fill))

wb.save("conditional.xlsx")

チャート作成

棒グラフ

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart, Reference

wb = Workbook()
ws = wb.active

# データ
data = [
    ["Category", "Values"],
    ["A", 10],
    ["B", 20],
    ["C", 30],
]
for row in data:
    ws.append(row)

# チャート作成
chart = BarChart()
chart.title = "Bar Chart"
chart.x_axis.title = "Category"
chart.y_axis.title = "Values"

cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=4)
vals = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=4)
chart.add_data(vals, titles_from_data=True)
chart.set_categories(cats)

ws.add_chart(chart, "E5")
wb.save("bar_chart.xlsx")

折れ線グラフ

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import LineChart, Reference

wb = Workbook()
ws = wb.active

ws.append(["Month", "Sales"])
ws.append(["Jan", 100])
ws.append(["Feb", 150])
ws.append(["Mar", 200])

chart = LineChart()
chart.title = "Sales Trend"
chart.x_axis.title = "Month"
chart.y_axis.title = "Sales"

data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=4)
cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=4)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(cats)

ws.add_chart(chart, "D2")
wb.save("line_chart.xlsx")

高度な操作

数式の再計算

# LibreOffice経由で数式を再計算
libreoffice --headless --convert-to xlsx:"Calc MS Excel 2007 XML" input.xlsx --outdir .

データのフィルタリング

import pandas as pd

df = pd.read_excel("input.xlsx")

# 条件フィルタ
filtered = df[df["Age"] > 25]
filtered.to_excel("filtered.xlsx", index=False)

ピボットテーブル（手動）

openpyxlはピボットテーブルを直接作成できないが、pandasで集計:

import pandas as pd

df = pd.read_excel("input.xlsx")
pivot = df.pivot_table(values="Sales", index="Category", columns="Month", aggfunc="sum")
pivot.to_excel("pivot.xlsx")

XLSXをCSVに変換

import pandas as pd

df = pd.read_excel("input.xlsx")
df.to_csv("output.csv", index=False)

XLSXをPDFに変換

libreoffice --headless --convert-to pdf input.xlsx --outdir .

セル結合

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active

ws.merge_cells("A1:C1")
ws["A1"] = "Merged Cell"

wb.save("merged.xlsx")

ベストプラクティス

数式の原則

重要: 常にExcel数式を使用し、Pythonで計算した値をハードコードしない。

# 悪い例
ws["C1"] = 30  # A1 + B1の結果をハードコード

# 良い例
ws["C1"] = "=A1+B1"  # 数式で動的計算

カラーコード（財務モデル）

• 青: ユーザー入力値
• 黒: 計算式
• 緑: シート間参照
• 赤: 外部ファイル参照
• 黄色背景: 重要な前提条件

数値フォーマット規則

• 年: テキスト文字列（"2024"）
• 通貨: $#,##0
• ゼロ: ダッシュ（-）表示
• パーセント: 0.0%
• 負の値: カッコ表記（マイナス記号なし）

トラブルシューティング

数式エラー

→ セル参照が正しいか確認（#REF!, #DIV/0!等）

日本語が文字化け

→ encoding="utf-8"を指定、フォントインストール確認

チャートが表示されない

→ openpyxlバージョン確認、データ範囲確認

大量データで遅い

→ pandasのchunksizeパラメータ、xlsxwriterを使用

参考

• pandas: https://pandas.pydata.org/
• openpyxl: https://openpyxl.readthedocs.io/
• xlsxwriter: https://xlsxwriter.readthedocs.io/