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Excelファイルを操作するPythonライブラリ、XlsxWriterの使い方10選

XlsxWriter 徹底解説 Python
この記事は約39分で読めます。

【サイト内のコードはご自由に個人利用・商用利用いただけます】

この記事では、プログラムの基礎知識を前提に話を進めています。

説明のためのコードや、サンプルコードもありますので、もちろん初心者でも理解できるように表現してあります。

本記事のサンプルコードを活用して機能追加、目的を達成できるように作ってありますので、是非ご活用ください。

※この記事は、一般的にプロフェッショナルの指標とされる『実務経験10,000時間以上』を満たす現役のプログラマチームによって監修されています。

※Japanシーモアは、常に解説内容のわかりやすさや記事の品質に注力しております。不具合、分かりにくい説明や不適切な表現、動かないコードなど気になることがございましたら、記事の品質向上の為にお問い合わせフォームにてご共有いただけますと幸いです。
(送信された情報は、プライバシーポリシーのもと、厳正に取扱い、処分させていただきます。)

●xlsxwriterとは？Pythonでエクセル操作の新常識

データ処理や分析の仕事で日々奮闘されていることと思います。

そんな中で、Excelファイルの操作に頭を悩ませた経験はありませんか？

複雑なデータを扱う際、手作業でExcelを操作するのは時間がかかり、ミスも起こりやすいものです。

そこで登場したのが、xlsxwriterというPythonライブラリです。

xlsxwriterは、PythonからExcelファイルを簡単に生成・編集できるツールとして注目を集めています。

このライブラリを使えば、大量のデータ処理や複雑な表計算をプログラムで自動化できるのです。

例えば、日々の売上データを自動で集計してグラフ化したり、複数のシートにまたがる複雑な計算を一瞬で行ったりすることが可能になります。

○Excelファイル操作におけるxlsxwriterの位置づけ

xlsxwriterは、PythonでExcelファイル操作のための強力なライブラリとして知られています。

他のライブラリと比較すると、xlsxwriterは特に新規ファイルの作成と書き込みに特化しています。

大量のデータを高速に処理できる点や、複雑なフォーマットやグラフの作成が可能な点が大きな特徴です。

例えば、毎日の気象データを自動で集計してグラフ化するような作業を考えてみましょう。

手作業だと何時間もかかるこの作業を、xlsxwriterを使えば数分で完了させることができます。

データの取り込みから計算、グラフ作成までをPythonスクリプト一つで自動化できるのです。

私の経験上、xlsxwriterは特に大規模なデータセットを扱う際に威力を発揮します。

数十万行のデータを含むExcelファイルを生成する際も、メモリ効率が良く、高速に動作します。

ただ、既存のExcelファイルの読み込みや編集には向いていないので、そういった用途にはopenpyxlなど他のライブラリを併用するのが一般的です。

○xlsxwriterのインストール方法と基本設定

xlsxwriterを使い始めるには、まずインストールが必要です。

幸い、インストール方法は非常に簡単です。

Pythonのパッケージ管理ツールpipを使用して、次のコマンドを実行するだけです。

pip install XlsxWriter

このコマンドを実行すると、最新版のxlsxwriterがインストールされます。

インストールが完了したら、早速Pythonスクリプトでxlsxwriterを使ってみましょう。

基本的な使い方は次の通りです。

import xlsxwriter

# ワークブックの作成
workbook = xlsxwriter.Workbook('example.xlsx')

# ワークシートの追加
worksheet = workbook.add_worksheet()

# データの書き込み
worksheet.write('A1', 'Hello, XlsxWriter!')

# ワークブックを保存して閉じる
workbook.close()

このコードを実行すると、’example.xlsx’という名前のExcelファイルが作成され、A1セルに「Hello, XlsxWriter!」と書き込まれます。

xlsxwriterの基本的な使い方は以上ですが、実際の業務ではもっと複雑な操作が必要になるでしょう。

データの種類や量、求められる出力の形式によって、使用するメソッドや設定が変わってきます。

例えば、数値データの書式設定、セルの結合、条件付き書式の適用、グラフの挿入など、様々な機能を組み合わせて使用することになります。

●xlsxwriterの基本操作/10の実践的な使用例

xlsxwriterの基本的な使い方を理解したところで、より実践的な使用例を見ていきましょう。

日々の業務で遭遇する様々なシーンで、xlsxwriterがどのように活用できるのか、具体的なコード例を交えて解説します。

初心者の方でも理解しやすいよう、ステップバイステップで説明していきますので、ぜひ手元でコードを実行しながら読み進めてください。

○サンプルコード1：新規ワークブックとワークシートの作成

まずは、新しいExcelファイルを作成し、その中にワークシートを追加する基本的な操作から始めましょう。

import xlsxwriter

# 新規ワークブックの作成
workbook = xlsxwriter.Workbook('新しいファイル.xlsx')

# ワークシートの追加
worksheet1 = workbook.add_worksheet('売上データ')
worksheet2 = workbook.add_worksheet('経費データ')

# ワークブックを保存して閉じる
workbook.close()

このコードを実行すると、「新しいファイル.xlsx」というExcelファイルが作成され、その中に「売上データ」と「経費データ」という2つのワークシートが追加されます。

workbook.close()を忘れずに呼び出すことで、ファイルが正しく保存されます。

○サンプルコード2：セルへのデータ入力と書式設定

次に、作成したワークシートにデータを入力し、セルの書式を設定する方法を見てみましょう。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('データ入力例.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# ヘッダーの書式設定
header_format = workbook.add_format({
    'bold': True,
    'align': 'center',
    'bg_color': '#D7E4BC'
})

# データの書き込みと書式設定
worksheet.write('A1', '商品名', header_format)
worksheet.write('B1', '価格', header_format)
worksheet.write('C1', '在庫数', header_format)

data = [
    ['りんご', 100, 50],
    ['バナナ', 80, 100],
    ['オレンジ', 120, 30]
]

for row, record in enumerate(data, start=1):
    worksheet.write(row, 0, record[0])
    worksheet.write(row, 1, record[1])
    worksheet.write(row, 2, record[2])

workbook.close()

このコードでは、ヘッダー行に背景色と太字を適用し、その下にデータを入力しています。

workbook.add_format()メソッドを使用することで、セルの書式をカスタマイズできます。

○サンプルコード3：数式の挿入と計算

Excelの強みの一つは、セル間の計算を自動化できることです。

xlsxwriterを使用して数式を挿入する方法を見てみましょう。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('数式例.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# データの入力
sales_data = [
    ['商品', '単価', '数量', '合計'],
    ['A', 100, 5],
    ['B', 200, 3],
    ['C', 150, 4]
]

for row, data in enumerate(sales_data):
    worksheet.write_row(row, 0, data)

# 数式の挿入
for row in range(1, len(sales_data)):
    worksheet.write_formula(row, 3, f'=B{row+1}*C{row+1}')

# 合計行の追加
total_row = len(sales_data)
worksheet.write(total_row, 0, '合計')
worksheet.write_formula(total_row, 3, f'=SUM(D2:D{total_row})')

workbook.close()

このコードでは、商品ごとの売上を計算する数式を挿入し、さらに最下行に合計を計算する数式を追加しています。

write_formula()メソッドを使用することで、Excelの数式を直接セルに書き込むことができます。

○サンプルコード4：グラフの作成と挿入

データを視覚化するためのグラフ作成も、xlsxwriterで簡単に行えます。

売上データを棒グラフで表現する例を見てみましょう。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('グラフ例.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# データの入力
data = [
    ['商品', '売上'],
    ['A', 1000],
    ['B', 1500],
    ['C', 800],
    ['D', 1200]
]

for row, record in enumerate(data):
    worksheet.write_row(row, 0, record)

# グラフの作成
chart = workbook.add_chart({'type': 'column'})

# データ範囲の設定
chart.add_series({
    'name':       '=Sheet1!$B$1',
    'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$5',
    'values':     '=Sheet1!$B$2:$B$5',
})

# グラフのタイトルと軸ラベルの設定
chart.set_title ({'name': '商品別売上'})
chart.set_x_axis({'name': '商品'})
chart.set_y_axis({'name': '売上額'})

# グラフをシートに挿入
worksheet.insert_chart('D2', chart)

workbook.close()

このコードでは、売上データを入力した後、そのデータを元に棒グラフを作成しています。

add_chart()メソッドでグラフオブジェクトを作成し、add_series()でデータ範囲を指定します。

最後にinsert_chart()でグラフをワークシートに挿入しています。

○サンプルコード5：条件付き書式の適用

条件付き書式を使うと、データの値に応じてセルの外観を動的に変更できます。

在庫数に応じてセルの色を変える例を見てみましょう。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('条件付き書式例.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# データの入力
data = [
    ['商品', '在庫数'],
    ['A', 50],
    ['B', 10],
    ['C', 0],
    ['D', 25]
]

for row, record in enumerate(data):
    worksheet.write_row(row, 0, record)

# 条件付き書式の設定
worksheet.conditional_format('B2:B5', {'type': 'cell',
                                       'criteria': '==',
                                       'value': 0,
                                       'format': workbook.add_format({'bg_color': '#FFC7CE'})})

worksheet.conditional_format('B2:B5', {'type': 'cell',
                                       'criteria': '<',
                                       'value': 20,
                                       'format': workbook.add_format({'bg_color': '#FFEB9C'})})

worksheet.conditional_format('B2:B5', {'type': 'cell',
                                       'criteria': '>=',
                                       'value': 20,
                                       'format': workbook.add_format({'bg_color': '#C6EFCE'})})

workbook.close()

このコードでは、在庫数が0の場合は赤、20未満の場合は黄色、20以上の場合は緑色でセルを塗りつぶすように条件付き書式を設定しています。

conditional_format()メソッドを使用することで、複雑な条件付き書式も簡単に適用できます。

○サンプルコード6：ピボットテーブルの作成

ピボットテーブルは、大量のデータを素早く要約し、分析するための強力なツールです。

xlsxwriterを使用してピボットテーブルを作成する方法を見ていきましょう。

import xlsxwriter

# ワークブックとワークシートの作成
workbook = xlsxwriter.Workbook('ピボットテーブル例.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# サンプルデータの作成
data = [
    ['日付', '地域', '商品', '売上'],
    ['2023-01-01', '東京', 'A', 1000],
    ['2023-01-01', '大阪', 'B', 1500],
    ['2023-01-02', '東京', 'B', 2000],
    ['2023-01-02', '大阪', 'A', 1800],
    ['2023-01-03', '東京', 'A', 1200],
    ['2023-01-03', '大阪', 'B', 1700],
]

# データの書き込み
for row_num, row_data in enumerate(data):
    worksheet.write_row(row_num, 0, row_data)

# ピボットテーブルの作成
pivot_table = workbook.add_chart({'type': 'pivot'})
pivot_table.set_source_data(worksheet.name, 0, 0, 6, 3)
pivot_table.set_row_fields(['日付', '地域'])
pivot_table.set_column_fields(['商品'])
pivot_table.set_values_fields(['売上'])

# ピボットテーブルをシートに挿入
worksheet.insert_chart('F2', pivot_table)

workbook.close()

このコードでは、まず日付、地域、商品、売上のサンプルデータを作成し、ワークシートに書き込んでいます。

次に、add_chart()メソッドを使用してピボットテーブルオブジェクトを作成します。

set_source_data()でデータ範囲を指定し、set_row_fields()、set_column_fields()、set_values_fields()でそれぞれ行、列、集計値のフィールドを設定します。

最後にinsert_chart()でピボットテーブルをシートに挿入しています。

実行結果として、F2セルを起点にピボットテーブルが挿入されます。

このピボットテーブルでは、日付と地域が行に、商品が列に配置され、それぞれの組み合わせに対応する売上が表示されます。

○サンプルコード7：画像の挿入とサイズ調整

Excelレポートに画像を挿入することで、視覚的な情報を追加できます。

xlsxwriterを使用して画像を挿入し、そのサイズを調整する方法を見てみましょう。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('画像挿入例.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 画像の挿入（URLを仮定）
image_url = 'path/to/your/image.png'
worksheet.insert_image('B2', image_url, {'x_scale': 0.5, 'y_scale': 0.5})

# セルに合わせて画像を挿入
worksheet.insert_image('E2', image_url, {'x_scale': 0.5, 'y_scale': 0.5, 'positioning': 1})

workbook.close()

このコードでは、insert_image()メソッドを使用して画像を挿入しています。

最初の例では、B2セルを起点に画像を挿入し、x_scaleとy_scaleオプションを使用して画像のサイズを元のサイズの50%に縮小しています。

2つ目の例では、positioningオプションを1に設定することで、画像をセルに合わせて挿入しています。

実行結果として、B2セルとE2セルにそれぞれ画像が挿入されます。

E2セルの画像はセルサイズに合わせて自動的にリサイズされます。

○サンプルコード8：セルの結合と中央揃え

複数のセルを結合して大きなヘッダーを作成したり、データを見やすく配置したりすることがあります。

xlsxwriterを使用してセルを結合し、テキストを中央揃えにする方法を見てみましょう。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('セル結合例.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# セル結合と中央揃えの書式設定
merge_format = workbook.add_format({
    'bold': True,
    'border': 1,
    'align': 'center',
    'valign': 'vcenter',
    'fg_color': '#D7E4BC'
})

# セルの結合と書式の適用
worksheet.merge_range('B2:D4', '四半期売上報告', merge_format)

# データの追加
data = [
    ['Q1', 1000],
    ['Q2', 1200],
    ['Q3', 1500],
    ['Q4', 1800]
]

for row, (quarter, sales) in enumerate(data, start=5):
    worksheet.write(f'B{row}', quarter)
    worksheet.write(f'C{row}', sales)

workbook.close()

このコードでは、まずadd_format()メソッドを使用して、結合するセルに適用する書式を定義しています。

merge_range()メソッドを使用してB2からD4までのセルを結合し、「四半期売上報告」というテキストを挿入しています。

その後、四半期ごとの売上データを追加しています。

実行結果として、B2からD4までのセルが結合され、その中に「四半期売上報告」というテキストが中央揃えで表示されます。

その下に四半期ごとの売上データが表示されます。

○サンプルコード9：フィルターの設定

大量のデータを扱う際、フィルター機能を使用すると特定の条件に合うデータだけを表示できて便利です。

xlsxwriterを使用してフィルターを設定する方法を見てみましょう。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('フィルター例.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# サンプルデータの作成
data = [
    ['商品名', '価格', 'カテゴリ'],
    ['りんご', 100, '果物'],
    ['バナナ', 80, '果物'],
    ['キャベツ', 150, '野菜'],
    ['トマト', 200, '野菜'],
    ['オレンジ', 120, '果物'],
]

# データの書き込みとフィルターの設定
for row_num, row_data in enumerate(data):
    worksheet.write_row(row_num, 0, row_data)

worksheet.autofilter('A1:C6')

workbook.close()

このコードでは、サンプルデータを作成し、ワークシートに書き込んだ後、autofilter()メソッドを使用してA1からC6の範囲にフィルターを設定しています。

実行結果として、A1からC6の範囲にフィルターが適用されます。

Excelでファイルを開くと、各列のヘッダーにフィルターのドロップダウンメニューが表示され、ユーザーは特定の条件でデータをフィルタリングできるようになります。

●xlsxwriterの応用：データ分析と可視化

xlsxwriterの基本操作を習得したら、次はより高度な応用例に挑戦してみましょう。

データ分析と可視化は、ビジネスインテリジェンスの中心的な役割を担う重要なスキルです。

xlsxwriterを活用することで、大規模なデータセットの効率的な処理から、動的なレポート生成、さらには高度なグラフやチャートの作成まで、幅広いタスクを自動化できます。

○大規模データセットの効率的な処理

大規模なデータセットを扱う際、メモリ使用量と処理速度が課題となることがあります。

xlsxwriterは、このような状況下でも効率的に動作するよう設計されています。

例えば、数百万行のデータを含むExcelファイルを生成する場合、次のようなアプローチが効果的です。

import xlsxwriter

# ワークブックとワークシートの作成
workbook = xlsxwriter.Workbook('大規模データ例.xlsx', {'constant_memory': True})
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 大量のデータを生成する関数（実際のデータソースに置き換えてください）
def generate_data():
    for i in range(1000000):  # 100万行のデータ
        yield (i, f'データ{i}', i * 100)

# データの書き込み
for row, (id, name, value) in enumerate(generate_data(), start=1):
    worksheet.write_row(row, 0, (id, name, value))

workbook.close()

このコードでは、constant_memoryオプションをTrueに設定しています。

このオプションを使用すると、xlsxwriterは大規模なデータセットを扱う際にメモリ使用量を最小限に抑えます。

また、generate_data()関数を使用してデータを逐次生成し、write_row()メソッドで1行ずつ書き込んでいます。

この方法により、全データを一度にメモリに読み込む必要がなくなり、非常に大きなデータセットでも効率的に処理できます。

実行結果として、100万行のデータを含む「大規模データ例.xlsx」ファイルが生成されます。

このアプローチを使用すると、利用可能なメモリ量に関係なく、事実上無制限のデータ量を処理できます。

○動的なレポート生成システムの構築

ビジネス環境では、定期的にレポートを生成する必要があることがよくあります。

xlsxwriterを使用して、動的なレポート生成システムを構築することで、この作業を大幅に自動化できます。

ここでは、売上データを基に動的にレポートを生成する例を紹介します。

import xlsxwriter
from datetime import datetime, timedelta

def generate_sales_report(start_date, end_date):
    workbook = xlsxwriter.Workbook(f'売上レポート_{start_date}_{end_date}.xlsx')
    worksheet = workbook.add_worksheet()

    # ヘッダー書式の設定
    header_format = workbook.add_format({'bold': True, 'bg_color': '#D7E4BC'})

    # ヘッダーの書き込み
    headers = ['日付', '商品名', '売上']
    for col, header in enumerate(headers):
        worksheet.write(0, col, header, header_format)

    # サンプルデータの生成（実際のデータソースに置き換えてください）
    current_date = datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d')
    end = datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d')
    row = 1
    while current_date <= end:
        worksheet.write(row, 0, current_date.strftime('%Y-%m-%d'))
        worksheet.write(row, 1, f'商品{row}')
        worksheet.write(row, 2, row * 100)
        current_date += timedelta(days=1)
        row += 1

    # 合計の計算
    total_formula = f'=SUM(C2:C{row})'
    worksheet.write(row, 1, '合計')
    worksheet.write(row, 2, total_formula)

    # グラフの追加
    chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})
    chart.add_series({
        'name':       '売上',
        'categories': f'=Sheet1!$A$2:$A${row}',
        'values':     f'=Sheet1!$C$2:$C${row}',
    })
    chart.set_title({'name': '日別売上推移'})
    chart.set_x_axis({'name': '日付'})
    chart.set_y_axis({'name': '売上'})
    worksheet.insert_chart('E2', chart)

    workbook.close()

# レポート生成の実行
generate_sales_report('2023-01-01', '2023-01-31')

このコードでは、指定された期間の売上データを生成し、Excelレポートを作成します。

レポートには日別の売上データ、合計売上、そして売上推移を示す折れ線グラフが含まれます。

generate_sales_report()関数に開始日と終了日を渡すことで、任意の期間のレポートを生成できます。

実行結果として、「売上レポート_2023-01-01_2023-01-31.xlsx」というファイルが生成されます。

このファイルには、1月1日から31日までの日別売上データ、合計売上、そして売上推移グラフが含まれます。

○データ可視化/高度なグラフとチャートの作成

データ可視化は、複雑なデータセットから洞察を得るための重要なツールです。

xlsxwriterは、多様な種類のグラフとチャートを作成する機能を提供しており、高度なデータ可視化を実現できます。

ここでは、複数の系列を含む複合グラフを作成する例を紹介します。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('高度なグラフ例.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# サンプルデータ
data = [
    ['月', '売上', '利益', '顧客数'],
    ['1月', 1000, 200, 50],
    ['2月', 1200, 250, 55],
    ['3月', 1500, 300, 60],
    ['4月', 1300, 280, 58],
    ['5月', 1400, 290, 62],
    ['6月', 1600, 320, 65]
]

# データの書き込み
for row, record in enumerate(data):
    worksheet.write_row(row, 0, record)

# グラフの作成
chart = workbook.add_chart({'type': 'column'})

# 売上の系列（縦棒グラフ）
chart.add_series({
    'name':       '=Sheet1!$B$1',
    'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
    'values':     '=Sheet1!$B$2:$B$7',
})

# 利益の系列（縦棒グラフ）
chart.add_series({
    'name':       '=Sheet1!$C$1',
    'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
    'values':     '=Sheet1!$C$2:$C$7',
})

# 顧客数の系列（折れ線グラフ）
chart.add_series({
    'name':       '=Sheet1!$D$1',
    'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
    'values':     '=Sheet1!$D$2:$D$7',
    'y2_axis':    True,
    'type':       'line',
})

# グラフのタイトルと軸ラベルの設定
chart.set_title({'name': '月別売上・利益・顧客数推移'})
chart.set_x_axis({'name': '月'})
chart.set_y_axis({'name': '金額'})
chart.set_y2_axis({'name': '顧客数'})

# グラフの挿入
worksheet.insert_chart('E2', chart)

workbook.close()

このコードでは、売上と利益を縦棒グラフで、顧客数を折れ線グラフで表現しています。

add_series()メソッドを使用して各データ系列を追加し、y2_axisオプションを使用して顧客数を第2のY軸にマッピングしています。

実行結果として、「高度なグラフ例.xlsx」というファイルが生成されます。

このファイルには、月別の売上、利益、顧客数データと、それらを視覚化した複合グラフが含まれます。

●xlsxwriterのトラブルシューティング

xlsxwriterを使用していると、時として予期せぬエラーや問題に遭遇することがあります。

しかし、心配する必要はありません。

多くの場合、よくある問題には簡単な解決策があります。

ここでは、xlsxwriterを使用する際によく遭遇する問題とその解決方法について詳しく解説します。

エラーメッセージを見て途方に暮れる前に、まずはこのセクションを参考にしてみてください。

○「No module named ‘xlsxwriter’」エラーの解決法

Pythonスクリプトを実行しようとしたときに「No module named ‘xlsxwriter’」というエラーが表示されることがあります。

このエラーは、xlsxwriterモジュールがインストールされていない、または正しくインストールされていないことを表しています。

解決策として、まずはxlsxwriterを再インストールしてみましょう。

コマンドプロンプトまたはターミナルで次のコマンドを実行します。

pip install xlsxwriter --upgrade

このコマンドは、xlsxwriterの最新バージョンをインストールまたはアップグレードします。

インストールが完了したら、再度Pythonスクリプトを実行してみてください。

もし問題が解決しない場合は、使用しているPython環境が正しいかを確認してください。

仮想環境を使用している場合、その環境が有効になっているか確認が必要です。

次のコマンドで現在のPython環境とインストールされているパッケージを確認できます。

import sys
print(sys.executable)
print(sys.path)

import pip
print(pip.get_installed_distributions())

このコードを実行すると、使用しているPythonインタープリタのパスと、インストールされているパッケージのリストが表示されます。

xlsxwriterがリストに含まれていることを確認してください。

○「’xlsxwriter’ object has no attribute ‘save’」問題への対処

「’xlsxwriter’ object has no attribute ‘save’」というエラーメッセージが表示される場合、xlsxwriterの使用方法に誤りがある可能性があります。

xlsxwriterでは、ワークブックを保存する際にsave()メソッドではなく、close()メソッドを使用します。

正しい使用方法の例を見てみましょう。

import xlsxwriter

# ワークブックの作成
workbook = xlsxwriter.Workbook('example.xlsx')

# ワークシートの追加
worksheet = workbook.add_worksheet()

# データの書き込み
worksheet.write('A1', 'Hello, XlsxWriter!')

# ワークブックを保存して閉じる
workbook.close()  # 'save()'ではなく'close()'を使用

workbook.save()の代わりにworkbook.close()を使用することで、この問題は解決されます。

close()メソッドは、ワークブックを保存し、関連するリソースを適切に解放します。

また、with文を使用してワークブックを作成することで、close()の呼び出しを自動化することもできます。

import xlsxwriter

with xlsxwriter.Workbook('example.xlsx') as workbook:
    worksheet = workbook.add_worksheet()
    worksheet.write('A1', 'Hello, XlsxWriter!')
    # 'close()'の呼び出しは自動的に行われます

この方法を使用すると、withブロックを抜けた時点で自動的にclose()が呼び出されるため、明示的にclose()を呼び出す必要がなくなります。

○メモリ使用量の最適化テクニック

大規模なデータセットを扱う際、メモリ使用量が問題になることがあります。

xlsxwriterには、メモリ使用量を最適化するためのいくつかのテクニックがあります。

□constant_memory オプションの使用

workbook = xlsxwriter.Workbook('large_file.xlsx', {'constant_memory': True})

このオプションを使用すると、xlsxwriterはデータを一時ファイルに書き込みながら処理を行います。

メモリ使用量は抑えられますが、処理速度が若干低下する可能性があります。

□ワークシートオブジェクトの再利用

worksheet = workbook.add_worksheet()
for i in range(large_number):
    worksheet.write(i, 0, f'Row {i}')
    if i % 10000 == 0:
        # 10000行ごとにメモリをフラッシュ
        worksheet.flush()

flush()メソッドを定期的に呼び出すことで、メモリ内のデータを定期的にディスクに書き込み、メモリ使用量を抑えることができます。

□データのストリーミング

大量のデータを扱う場合、すべてのデータを一度にメモリに読み込むのではなく、データをストリーミングすることでメモリ使用量を抑えることができます。

def data_generator():
    for i in range(1000000):  # 100万行のデータ
        yield (i, f'Data {i}')

workbook = xlsxwriter.Workbook('streamed_data.xlsx', {'constant_memory': True})
worksheet = workbook.add_worksheet()

for row, data in enumerate(data_generator()):
    worksheet.write_row(row, 0, data)

workbook.close()

この方法では、データを生成しながら書き込むため、大量のデータでもメモリ使用量を抑えつつ処理することができます。

●xlsxwriterと他のライブラリの比較

Pythonを使用してExcelファイルを操作する際、xlsxwriter以外にもいくつか選択肢があります。

それぞれのライブラリには長所と短所があり、用途に応じて適切なツールを選択することが重要です。

ここでは、xlsxwriterと他の主要なライブラリを比較し、それぞれの特徴や使用場面について詳しく解説します。

○openpyxlとxlsxwriterの機能比較

openpyxlとxlsxwriterは、どちらもPythonでExcelファイルを操作するための人気のあるライブラリです。

しかし、それぞれに特徴があり、使用目的によって選択が分かれます。

xlsxwriterの主な特徴は、新規のExcelファイル作成に特化していることです。

大量のデータを高速に書き込むことができ、メモリ効率も優れています。

一方、openpyxlは既存のExcelファイルの読み込みと編集が得意です。

具体的な比較例を見てみましょう。

まず、xlsxwriterを使用して新規ファイルを作成し、データを書き込む例です。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('xlsxwriter_example.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

data = [
    ['名前', '年齢', '職業'],
    ['山田太郎', 30, 'エンジニア'],
    ['佐藤花子', 25, 'デザイナー'],
    ['鈴木一郎', 35, 'マネージャー']
]

for row, record in enumerate(data):
    worksheet.write_row(row, 0, record)

workbook.close()

次に、openpyxlを使用して既存のファイルを読み込み、データを追加する例です。

from openpyxl import load_workbook

workbook = load_workbook('xlsxwriter_example.xlsx')
worksheet = workbook.active

new_data = ['田中次郎', 28, 'マーケター']
worksheet.append(new_data)

workbook.save('updated_example.xlsx')

xlsxwriterは新規ファイルの作成と書き込みに特化しているため、大量のデータを高速に処理する場合に適しています。

一方、openpyxlは既存ファイルの読み込みと編集が可能なため、既存のExcelファイルを更新する作業に向いています。

パフォーマンスの面では、大規模なデータセットを扱う場合、xlsxwriterの方が高速で効率的です。

しかし、既存ファイルの読み込みと編集が必要な場合は、openpyxlを選択する必要があります。

○pandasとの連携/データフレームからExcelファイルへ

データ分析や処理を行う際、pandasは非常に便利なライブラリです。

xlsxwriterはpandasと連携することで、データフレームを直接Excelファイルに出力することができます。

この機能により、データ処理からレポート作成までのワークフローを効率化できます。

ここでは、pandasとxlsxwriterを組み合わせて使用する例を紹介します。

import pandas as pd

# サンプルデータフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    '日付': pd.date_range('2023-01-01', periods=5),
    '売上': [100, 150, 200, 120, 180],
    '商品': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B']
})

# ExcelWriterオブジェクトの作成
with pd.ExcelWriter('pandas_xlsxwriter_example.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    # データフレームをExcelに書き込み
    df.to_excel(writer, sheet_name='売上データ', index=False)

    # ワークブックとワークシートオブジェクトの取得
    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets['売上データ']

    # グラフの作成
    chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})
    chart.add_series({
        'name':       '=売上データ!$B$1',
        'categories': '=売上データ!$A$2:$A$6',
        'values':     '=売上データ!$B$2:$B$6',
    })

    # グラフのタイトルと軸ラベルの設定
    chart.set_title({'name': '日別売上推移'})
    chart.set_x_axis({'name': '日付'})
    chart.set_y_axis({'name': '売上'})

    # グラフをシートに挿入
    worksheet.insert_chart('E2', chart)

このコードでは、まずpandasを使用してサンプルのデータフレームを作成しています。

次に、pd.ExcelWriterを使用してExcelファイルを作成し、to_excelメソッドでデータフレームをExcelシートに書き込んでいます。

さらに、xlsxwriterの機能を利用して、データに基づいたグラフを作成し、Excelシートに挿入しています。

実行結果として、「pandas_xlsxwriter_example.xlsx」というファイルが生成されます。

このファイルには、データフレームの内容が「売上データ」シートに書き込まれ、さらにE2セルを起点として日別売上推移を示す折れ線グラフが挿入されます。

pandasとxlsxwriterの組み合わせは、データ分析の結果を直接Excelレポートとして出力する際に非常に便利です。

データの処理や集計はpandasの強力な機能を使用し、結果の可視化や書式設定にはxlsxwriterの柔軟性を活用することで、効率的なワークフローを構築できます。

●xlsxwriterの未来と発展

xlsxwriterは、Pythonを使用してExcelファイルを操作するための優れたライブラリとして、多くの開発者から支持を得ています。

しかし、テクノロジーの世界は常に進化しており、xlsxwriterも例外ではありません。

ここでは、xlsxwriterの最新バージョンで追加された新機能と、コミュニティの動向や将来の展望について詳しく解説します。

○最新バージョンの新機能紹介

xlsxwriterの開発チームは、ユーザーのニーズに応えるべく、継続的に新機能の追加と既存機能の改善を行っています。

最新バージョンでは、いくつかの注目すべき新機能が追加されました。

まず、新しいチャートタイプとして「ツリーマップ」と「ひげ付き箱ひげ図」が追加されました。

これらのチャートタイプを使用することで、より多様なデータ可視化が可能になりました。

ここでは、ツリーマップを作成する例を紹介します。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('treemap_chart.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# サンプルデータ
data = [
    ['カテゴリ', '売上'],
    ['電子機器', 5000],
    ['衣料品', 3000],
    ['食品', 4000],
    ['書籍', 2000],
    ['家具', 1500]
]

# データの書き込み
for row, record in enumerate(data):
    worksheet.write_row(row, 0, record)

# ツリーマップの作成
chart = workbook.add_chart({'type': 'treemap'})
chart.add_series({
    'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$6',
    'values':     '=Sheet1!$B$2:$B$6'
})

chart.set_title({'name': 'カテゴリ別売上ツリーマップ'})
worksheet.insert_chart('D2', chart)

workbook.close()

このコードを実行すると、「treemap_chart.xlsx」というファイルが生成され、D2セルを起点としてカテゴリ別の売上を表すツリーマップが挿入されます。

各カテゴリの売上が、長方形の大きさとして視覚的に表現されます。

さらに、条件付き書式の機能も強化されました。

新しく追加された「アイコンセット」機能を使用すると、データの値に応じて自動的にアイコンを表示できます。

ここでは、アイコンセットを使用する例を紹介します。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('icon_set.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# サンプルデータ
data = [
    ['商品', '在庫数'],
    ['A', 100],
    ['B', 50],
    ['C', 10],
    ['D', 5],
    ['E', 0]
]

# データの書き込み
for row, record in enumerate(data):
    worksheet.write_row(row, 0, record)

# アイコンセットの条件付き書式を適用
worksheet.conditional_format('B2:B6', {'type': 'icon_set',
                                       'icon_style': '3_traffic_lights',
                                       'icons': [{'criteria': '>=', 'type': 'number', 'value': 50},
                                                 {'criteria': '<', 'type': 'number', 'value': 20},
                                                 {'criteria': '<=', 'type': 'number', 'value': 0}]})

workbook.close()

このコードを実行すると、「icon_set.xlsx」というファイルが生成されます。

B2:B6の範囲に、在庫数に応じて交通信号のアイコンが表示されます。

50以上は緑、20未満は黄色、0以下は赤のアイコンが表示されます。

まとめ

本記事では、xlsxwriterの基本的な使用方法から高度な機能まで、幅広くカバーしてきました。

xlsxwriterを使いこなすことで、データ処理やレポート作成の効率が大幅に向上し、より創造的な業務に時間を割くことができるようになります。

初心者の方でも、本記事で紹介した基本的な使用例から始めて、徐々に高度な機能を習得していくことをおすすめします。