PandasでスタイリッシュなExcelファイル出力：見やすく美しいデータ分析を実現

PandasでスタイリッシュなExcelファイルを出力しよう！

準備

まず、必要なライブラリをインポートしましょう。

import pandas as pd
from pandas.io.formats.style import Styler

例題：売上データの分析

以下の売上データを使って、スタイリッシュなExcelファイルを作成してみましょう。

# データフレーム作成
df = pd.DataFrame({
    "商品名": ["A", "B", "C", "D", "E"],
    "売上": [100, 200, 300, 400, 500],
    "利益率": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
})

# 列の書式設定
df.style.set_properties(**{
    "text-align": "center",  # 文字配置を中央揃えに
    "font-size": "12pt",  # フォントサイズを12ptに
})

# 売上列の書式設定
df.style.set_column_style("売上", **{
    "color": "green",  # 文字色を緑に
    "background-color": "yellow",  # 背景色を黄色に
})

# 利益率列の書式設定
df.style.set_column_style("利益率", **{
    "number-format": "0.0%",  # 数値形式をパーセンテージに
    "text-align": "right",  # 文字配置を右揃えに
})

# 条件付き書式設定：売上200以上のセルを赤色に
df.style.applymap(lambda x: "color: red" if x["売上"] >= 200 else "", subset=["売上"])

# Excelファイル出力
df.to_excel("売上データ.xlsx", engine="openpyxl")

ポイント

• set_properties：全体的な書式設定
• set_column_style：特定の列の書式設定
• applymap：条件付き書式設定
• engine="openpyxl"：Excelファイル出力時のエンジン指定（xlsx形式推奨）

その他の機能

• Stylerには他にも様々な機能があります。詳細は公式ドキュメントを参照してください。
• 条件付き書式設定は、より複雑な条件を設定することも可能です。
• 図やグラフを挿入することもできます。

pandas.io.formats.style.Styler.to_excelを使うことで、データ分析結果を分かりやすく伝えられるスタイリッシュなExcelファイルを作成できます。

PandasでスタイリッシュなExcelファイル出力：サンプルコード集

# データフレーム作成
df = pd.DataFrame({
    "商品名": ["A", "B", "C", "D", "E"],
    "売上": [100, 200, 300, 400, 500],
    "利益率": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
})

# 全体的な書式設定
df.style.set_properties(**{
    "text-align": "center",  # 文字配置を中央揃えに
    "font-size": "12pt",  # フォントサイズを12ptに
})

# 売上列の書式設定
df.style.set_column_style("売上", **{
    "color": "green",  # 文字色を緑に
    "background-color": "yellow",  # 背景色を黄色に
})

# 利益率列の書式設定
df.style.set_column_style("利益率", **{
    "number-format": "0.0%",  # 数値形式をパーセンテージに
    "text-align": "right",  # 文字配置を右揃えに
})

# 条件付き書式設定：売上200以上のセルを赤色に
df.style.applymap(lambda x: "color: red" if x["売上"] >= 200 else "", subset=["売上"])

# Excelファイル出力
df.to_excel("売上データ.xlsx", engine="openpyxl")

従業員情報の管理

# データフレーム作成
df = pd.DataFrame({
    "名前": ["山田太郎", "佐藤花子", "田中一郎"],
    "部署": ["営業", "人事", "開発"],
    "年齢": [30, 25, 40],
    "入社年数": [5, 3, 10]
})

# 列幅の調整
df.style.set_column_widths([100, 100, 50, 50])

# 交互行の色分け
df.style.apply(lambda x: ['background-color: #fbfbfb' if i % 2 == 0 else '' for i in x], axis=1)

# 部署ごとの色分け
df.style.applymap(lambda x: "background-color: #fffacd" if x["部署"] == "営業" else "", subset=["部署"])

# 年齢の昇順ソート
df.style.set_index("年齢").sort_values(by="年齢", ascending=True)

# Excelファイル出力
df.to_excel("従業員情報.xlsx", engine="openpyxl")

商品情報の比較

# データフレーム作成
df = pd.DataFrame({
    "商品名": ["A", "B", "C"],
    "価格": [1000, 2000, 3000],
    "評価": [4.5, 3.8, 4.2],
    "特徴": ["軽量", "高機能", "多機能"]
})

# ハイライト表示
df.style.highlight_max(color="yellow")

# ボーダー設定
df.style.set_table_styles([
    {
        "selector": "th",
        "props": [("border", "1px solid black")]
    },
    {
        "selector": "td",
        "props": [("border", "1px solid #ddd")]
    }
])

# 折れ線グラフ挿入
df.style.plot(
    x="商品名",
    y="価格",
    kind="line",
    title="価格比較",
    subplots=True,
    legend=False,
    fig=plt.gcf(),
    axes=plt.gca(),
)

# Excelファイル出力
df.to_excel("商品比較.xlsx", engine="openpyxl")

これらのサンプルコードを参考に、様々な書式設定を試して、分かりやすく美しいExcelファイルを作成してみてください。

PandasでスタイリッシュなExcelファイルを出力するその他の方法

XlsxWriterライブラリを使うと、より詳細な書式設定を施したExcelファイルを作成できます。

import pandas as pd
from xlsxwriter import Workbook

# データフレーム作成
df = pd.DataFrame({
    "商品名": ["A", "B", "C", "D", "E"],
    "売上": [100, 200, 300, 400, 500],
    "利益率": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
})

# ワークブックとワークシート作成
workbook = Workbook("売上データ.xlsx")
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 書式設定
format1 = workbook.add_format({"text-align": "center"})
format2 = workbook.add_format({"color": "green", "background-color": "yellow"})
format3 = workbook.add_format({"number-format": "0.0%"})

# データ書き込み
worksheet.write_row(0, 0, df.columns, format1)
for i in range(len(df)):
    worksheet.write_row(i + 1, 0, df.iloc[i], format1)
    worksheet.write(i + 1, 1, df.iloc[i, 1], format2)
    worksheet.write(i + 1, 2, df.iloc[i, 2], format3)

# 条件付き書式設定
for i in range(len(df)):
    if df.iloc[i, 1] >= 200:
        worksheet.conditional_format(i + 1, 1, i + 1, 1, {"type": "cell", "criteria": "greater than", "value": 200, "format": format2})

# ワークブックを閉じる
workbook.close()

HTMLテンプレートを使って、より自由度の高いデザインのExcelファイルを作成できます。

import pandas as pd
from jinja2 import Template

# データフレーム作成
df = pd.DataFrame({
    "商品名": ["A", "B", "C", "D", "E"],
    "売上": [100, 200, 300, 400, 500],
    "利益率": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
})

# HTMLテンプレート
template = """
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>売上データ</title>
</head>
<body>
    <h1>売上データ</h1>
    <table>
        <tr>
            <th>商品名</th>
            <th>売上</th>
            <th>利益率</th>
        </tr>
        {% for row in data %}
        <tr>
            <td>{{ row.商品名 }}</td>
            <td>{{ row.売上 }}</td>
            <td>{{ row.利益率 }}</td>
        </tr>
        {% endfor %}
    </table>
</body>
</html>
"""

# HTMLファイル出力
with open("売上データ.html", "w") as f:
    f.write(template.render(data=df.to_dict(orient="records")))

# HTMLファイルをExcelに変換
import subprocess

subprocess.run(["wkhtmltopdf", "売上データ.html", "売上データ.xlsx"])

これらの方法は、pandas.io.formats.style.Styler.to_excelよりも複雑ですが、より高度な書式設定やデザインを実現できます。

その他の方法

• ExcelWriterライブラリ
• openpyxlライブラリ
• xlwingsライブラリ

これらのライブラリを使って、様々な方法でスタイリッシュなExcelファイルを作成できます。

Pandasには、スタイリッシュなExcelファイル