Pythonで面倒なExcelの仕事を自動化しよう( 第二弾 )｜ExcelとPythonでのやり方を比較しながらわかりやすく解説

この動画では、「Pythonでのやり方」と「Excelの関数、機能、グラフ作成」を比較しながら学んでいきます。

▼目次
00:00 ダイジェスト
00:49 挨拶&はじめに
02:26 実行環境と環境構築
03:08 データ解析を支援するpandas
03:55 ファイルパスの設定
04:42 Excelファイルを読み込むread_excel関数
06:55 Excel VLOOKUP関数
08:30 Python mergeメソッド
10:37 それぞれのデータフレームでonを指定
11:31 VLOOKUP関数で2つの検索キーを使う方法
13:16 mergeメソッドで2つの検索キーを使う方法
14:25 ピボットテーブル
16:10 Pythonのピボットテーブル
16:28 dropメソッドによるカラム削除
17:26 renameメソッドによるカラム名変更
18:05 ピボットテーブル作成（合計）
18:57 ピボットテーブル作成（平均）
19:32 ピボットテーブル作成（カウント）
19:43 ピボットテーブル作成（標準偏差）
20:12 ピボットテーブル作成（中央値）
20:24 ピボットテーブル作成（2つ以上の計算方法）
20:47 ピボットテーブル作成（独自の関数）
20:58 ExcelのSUMIFS関数
22:41 PythonのGROUPBYメソッド
26:25 matplotlibとseabornとは
26:59 matplotlibとseabornのインポートの設定
27:59 グラフにするデータと日本語フォントについて
28:24 カラム名、インデックス名を一気に変更する方法
28:48 seabornによる棒グラフ
29:37 seabornによるヒートマップ
30:25 seabornによる円グラフ
31:09 グラフをpngファイルへ書き出し
32:09 最後の挨拶と次回の動画について

▼関連動画
Pandas超入門講座｜02.jupyter Labの使い方
https://youtu.be/iTAgip9aaTY

Pandas超入門講座｜3.Pandasとは
https://youtu.be/ubJohq5feeY

Pythonで面倒なExcelの仕事を自動化しよう( 第一弾 )｜一瞬で仕事がおわるプログラミング活用術
https://youtu.be/-5v7CuXm7Ns

Pythonで面倒なExcelの仕事を自動化しよう( 第三弾 )｜「売上予測分析」や「グラフ付きレポート」を完全自動作成
https://youtu.be/Qy4j2KA1pvw

Excelでダイエット管理表を作成｜初心者にもわかりやすく解説
https://youtu.be/wqMdKYg8gqU

脱・初心者 Excelの使い方講座【関数編】｜3つの関数を覚えれば「集計」が圧倒的に効率化
https://youtu.be/rjHL1eeiPWc

▼自己紹介
現在：フリーランス（マーケティング関連の人工知能開発、データ分析や業務自動化など）
前職：リクルート
※転職5回。司法試験の失敗後、非正規雇用の年収240万から750万にした経験あり。

▼SNS
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▼文字書き起こし
こんにちは。キノコードです。
前回の「面倒なExcel作業をPythonで自動化しよう」の動画はみていただけましたでしょうか？そこでは、Excelを読み込んだり、逆にExcelに書き込んだり、エクセルファイルを複数に分割したり、ひとつにまとめたりということを進めてきました。
では、他にPythonではどんなことができるのでしょうか？Excelの関数や機能、あるいはグラフ作成のようなことはできるのでしょうか？また、できるのであれば、どうやってできるのでしょうか？
この動画では、Excelの関数、機能、グラフ作成と、それに対応するPythonでのやり方をセットにして解説をしていきます。また、Excelだとめんどくさいこと、あるいはExcelだとできないこと、もあわせて紹介していきます。
Pythonで1度プログラムを組んでしまえば、自動化することが可能です。VBAも自動化の選択肢ですが、pythonができるようになれば、自動化の他に、データ分析、人工知能開発、Webサービス開発などもできるようになります。
自動化に挑戦したい方はPythonで是非トライしてみてください。
ちなみに、面倒なExcel作業をPythonで自動化しようの【第一弾】を観ずに、この第二弾から初めてみる方もいると思います。
初めて見る人にもわかるように環境構築やライブラリの説明など、第一弾と重複している部分があります。
第一弾を見たことのある方は、こちらの時間まで○○分まで飛ばしてください。
それでは本編にいってみましょう。
まず、簡単にPythonを使うために、Anacondaを使っていきます。
Anacondaインストール方法は、Pythonの超入門コースの環境構築編をみてください。
概要欄にURLを貼っておきます。
AnacondaにはJupyter Labがインストールされています。Jupyter Labを起動してみましょう。
ちなみに、Jupyter Labの使い方についても、別動画で説明しています。こちらも概要欄にURLを貼っておきます。
起動方法は、macの場合はターミナル、Windowsの場合はコマンドプロンプトでJupyter Labと入力をしてエンターです。
Jupyter Labが起動しました。
次に、「pandas」をインポートします。
Pandasは、データ解析を支援する機能を提供するPythonのライブラリです。
Pandasには、PythonでExcelやcsv操作、グラフ化、人工知能開発で大切なデータの集計や加工などの機能が入っています。
今回は、エクセルデータをPandasのDataFrameという表形式でできたもので読み取り、データを加工していきます。
さて、Pandasもインポートしましょう。
「import pandas as pd」を書きます。
「import pandas as pd」の「as」は、ライブラリ名（pandas）を好きな名前にすることができます。
したがって、「pd」という名前で「pandas」を使えることができます。
次に、読み取るエクセルファイルやシート名を、変数に代入していきましょう。
そうすることにより、後日使う時に、ここだけ編集すれば良いことになり楽です。
まずファイル名を記述しましょう。
import_fileという変数にしましょう。
イコールを書いてエクセルのファイル名を記述します。
ファイル名は、シングルクオテーションでくくればよいです。
エクセルファイルはjupyter labのファイルがある同じディレクトリに置いておきましょう。
#シート名
excel_sheet_name01 = '社員マスタ'
excel_sheet_name02 = '予算管理表'
excel_sheet_name03 = '実績管理表'
excel_sheet_name04 = '実績管理表社員ID未記入'
次に、シート名を変数に格納します。
変数名は、Excelのシート名として、「excel_sheet_name01~04」にします。
それぞれの変数にシート名を記述します。
df_employee_master = pd.read_excel(import_file_path, sheet_name = excel_sheet_name01)
df_employee_master.head()
次に、「pandas」を使って、Excelファイルの内容を読み込みます。
Excelファイルの内容を読み込みは、pandasのread_excel関数でできます。
その読み取ったデータを格納する変数を定義していきましょう。
read_excel関数を使うと、「Dataframe」というデータ構造で取得するため、「df_employee_master」とします。
次に、「pandas」を使って、Excelファイルの内容を読み込む記述を書きます。
「import pandas as pd」で「pandas」の名前を「pd」としたため、「pd」と書きます。
次に、ドットを書いて、「read_excel」を書きます。
これが先ほど説明したread_excelで、これでExcelファイルを読み込むことができます。
（続きは下記のブログにて）

▼文字書き起こしブログ
https://kino-code.com/python_automation_operate_excel_part2/

▼タグ
#PythonでExcel操作 #Excel自動化 #Python自動化 #Pythonできること

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