pandasのDataFrame, Seriesは、.to_excel()メソッドで簡単にExcelに出力できます。
しかし、実際に出力しようとすると、次のような問題に直面することも…
- 出力ブックやシート、セルの指定方法は？
- 既存Excelに書き込むことはできる？
- 欠損値の扱いってどうなるの？
そこで、この記事では.to_excel()について、次の内容について解説していきます。
- Excelの保存先・書き込み方法の設定
ExcelWriterを使用した上書き以外の保存方法
- 出力シート、セルの指定
- 表の見出しの設定
- 出力内容の変更（出力列指定、欠損値、無限大、小数点桁数の出力設定）
- DataFrameのExcel出力基本
- to_excel基本設定一覧
- 保存先Excelの指定
- 出力シート・セル
- 見出しの設定
- 出力内容の設定
- PythonでのExcel操作
- オススメ｜pandasとデータ分析の勉強方法
DataFrameのExcel出力基本
最も基本的な方法は、.to_excel()メソッドにファイル名（or ファイルのパス）を渡す方法です。
df.to_excel("ファイル名.xlsx")→ 作業フォルダに保存df.to_excel("ファイルパス")→ ファイルパスの場所に保存
簡単なサンプルデータで挙動を確認してみましょう。
import pandas as pd
data = [["Sunny", 24],
["Rainy", 25]]
df = pd.DataFrame(data,
index=pd.Index(pd.date_range("2020/4/1", freq="D", periods=2), name="Date"),
columns=pd.Index(["Weather", "Temp"]))
df
# Weather Temp
# Date
# 2020-04-01 Sunny 24
# 2020-04-02 Rainy 25
さっそく、ファイル名を指定して、DataFrameをExcelに出力してみましょう。
df.to_excel("my_dataframe.xlsx")
次のように作業フォルダにExcelファイルが生成されました。
.to_excel("ファイル名.xlsx")のデフォルト挙動は下記の通りです。
"ファイル名.xlsx"のExcelファイルを新規に作成- 同名の既存ファイルがある場合は上書き
- A1セルから始まる表を出力
- ヘッダーとインデックスは太字・枠有
最も注意が必要な点は、初期設定では同名ファイルがあっても上書き保存される点です。
いきなり.to_excel()を実行して、大事な既存ファイルを上書きしないように注意しましょう。
また、.to_excel()メソッドは表形式での書き出しに便利なメソッドです。
表形式ではなく、セルごとにエクセルを使いたい場合は、openpyxlかxlwingsを使いましょう。
to_excel基本設定一覧
.to_excel()の主要引数は次の通りです。
| 設定内容 | 引数 | コメント |
|---|---|---|
| 保存先Excelの指定 | excel_writer="ファイル名など" |
excel_writer=は省略可能● ファイル名 ● フォルダパス ● ExcelWriterオブジェクト |
sheet_name="シート名" |
デフォルト："Sheet1" |
|
| 列番号 | startrow=列番号 |
0から始まる数値で指定● A列 → 0 |
| 行番号 | startcol=行番号 |
0から始まる数値で指定● 1行目 → 0 |
| ヘッダー出力 | header=True or False |
● True：カラム名出力（デフォルト）● False：カラム名なし |
| インデックス列出力 | index=True or False |
● True：インデックス列出力（デフォルト）● False：インデックス列なし |
| ヘッダーの変更 | header=["ヘッダー名"のリスト] |
指定しないと、カラム名出力 |
| インデックス名変更 | index_label="インデックス名" |
インデックス列のタイトル部分 |
| 出力列の指定 | columns=["出力列名"のリスト] |
指定しないと、全列を出力 |
| 欠損値の出力内容 | na_rep="欠損値の出力内容" |
デフォルト：""（空文字） |
| 無限大の出力内容 | inf_rep="無限大の出力内容" |
デフォルト："inf" |
| 小数点の出力桁数 | float_format="桁数指定の文字列" |
ex) 123.456の出力● デフォルト -> 123.456 ● "%.2f" → 123.46 ● "%.1f" → 123.5 |
各設定内容について、詳しく解説していきます。
保存先Excelの指定
.to_excel()メソッドにファイル名（またはファイルのパス）を渡すと、DataFrameを新規のExcelファイルとして保存できます。
df.to_excel("ファイル名.xlsx")→ 作業フォルダに保存df.to_excel("ファイルパス")→ ファイルパスの場所に保存
指定した名前のExcelファイルが既に存在する場合には、上書き保存されます。
ファイル名を指定して実行した場合の挙動を確認してみましょう。
# ファイル名の指定
df.to_excel("my_dataframe.xlsx")
# ファイルパスの指定
# df.to_excel("C:\\~省略~\\my_dataframe.xlsx")
次のように、作業フォルダにExcelファイルが保存されます。
作業フォルダの確認方法
Pythonを始めたばかりで作業フォルダがよくわからない方のために、作業フォルダの確認方法も紹介します。
- 作業フォルダ確認｜
os. getcwd()
テンプレは下記の通りです。
import os
os. getcwd()
# 'C:\\作業フォルダのパス'
既存Excelへの書き込み｜ExcelWriter
既存のExcelファイルへの書き込みをする際には、ExcelWriterオブジェクトを使用します。
ExcelWriterオブジェクト：Excelへの書き込み方法を指定するオブジェクト
既存シートに書き込みする場合は、ExcelWriter生成時に、次の３つの引数を設定します。
| 設定内容 | 引数（既存シートへの書き込み） | その他の設定内容一覧 |
|---|---|---|
| エンジン指定 | enine="openpyxl" |
● "xlsxwriter" → 書き込み専用● "openpyxl" → 読み書き可能 |
| ファイルの開き方 | mode="a" |
● "w" → 書き込み専用● "a" → 読み書き可能 |
| 既存シートがある際の処理 | if_sheet_exists="overlay" |
● "error" → エラーを起こす● "new" → 別名の新規シートを作成● "replace" → 既存シートを削除して新規作成● "overlay" → 既存シートに書き込み |
ファイル処理のエラーに対応できるように、with文と組み合わせて使用することが多いです。
with pd.ExcelWriter("既存エクセル.xlsx", engine="openpyxl", mode="a", if_sheet_exists="overlay") as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name="既存シート")
例えば、次の画像のように既存シートに書き込みが可能になります。
古いバージョンではうまくいかないことがあるので、その場合はpandasのバージョンを最新にして試してみてください。
何度もDataFrameを出力する場合は、ExcelWriterの引数を辞書にしておくと便利ですね。
writer_spec = {"path":"既存エクセル.xlsx",
"engine":"openpyxl",
"mode":"a",
"if_sheet_exists":"overlay"}
with pd.ExcelWriter(**writer_spec) as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name="既存シート")
デフォルトでは、ヘッダーの太字、枠線が設定されます。
これもオフにしたい場合は、後述の「ヘッダーの書式オフ」を参考にしてください。
既存Excelの操作には、openpyxlやxlwingsも便利ですね。
出力シート・セル
出力先のシート、セルの指定方法について順番に解説していきます。
シート名の指定
出力先ソート名は、sheet_nameで指定します。
sheet_name="シート名"
df.to_excel("my_dataframe.xlsx", sheet_name="Wether_record")
次のようにシート名が指定値に変更されています。
他にも前述の既存Excelの既存シートへの書き込みの際にも、sheet_nameでシート名を指定していましたね。
書き出しセルの指定
デフォルトでは、DataFrameの左上がA1セルに一致するように書き出されます。
startrow, startcolを指定すると、DataFrameの書き出しセルを変更することができます。
- 行番号：
startrow（デフォルト:0） - 列番号：
startcol（デフォルト:0）
※Excelの行番号、列名と異なり、0から始まる数値で指定する点に注意が必要です。
サンプルコードで実行例を確認してみましょう。
df.to_excel("my_dataframe.xlsx", startrow=2, startcol=1)
見出しの設定
デフォルトでは、DataFrameのラベル名がそのままヘッダーとして出力されます。
DataFrameのカラム名 → ヘッダー（列見出し）DataFrameのインデックス名 → 行見出し
以下では、ヘッダーに関連して次の内容について解説します。
- ヘッダーの出力有無指定
- ヘッダー内容の変更
- ヘッダーの書式オフ
インデックスが上手に設定できていない方は、次の記事を参考にしてみてください。
ヘッダーの出力有無
デフォルトでは、ヘッダー・行見出し両方とも出力されます。
それぞれheader, index引数で出力有無を変更できます。
- ヘッダーなし：
header=False - 行見出しなし：
index=False
デフォルトがTrueなので、何も指定しないと両方とも出力されます。
ヘッダー、行見出しを出力しない例を確認してみましょう。
df.to_excel("my_dataframe.xlsx", header=False, index=False)
次のようにヘッダー・行見出しがない状態で出力されます。
出力先のセルは、DataFrameのデータ部分の左上が基準となります。
ヘッダーの変更
ヘッダーを変更した場合は、別途指定することが可能です。
- ヘッダーの変更：
header=[ヘッダーのリスト] - 行見出し名の変更：
index_label=行見出し名
サンプルデータで挙動を確認してみましょう。
df.to_excel("my_dataframe.xlsx", header=["天気", "気温"], index_label="ひにち")
次のようにヘッダーを変更できています。
- 【参考】インデックスそのものの操作については、次の記事で解説しています。
ヘッダーの書式オフ
デフォルトでは、ヘッダー、インデックス列が太字、枠線ありに設定されます。
自動スタイル設定をオフにするには、次のように設定します。
pd.io.formats.excel.ExcelFormatter.header_style = None
pd.io.formats.excel.ExcelFormatter.header_style = None
df.to_excel("my_dataframe.xlsx")
次のようにヘッダー、インデックス列に書式が設定されなくなります。
pandasのバージョンによっては、設定内容が異なりますので、設定が反映されない場合は次のフォーラムを確認してみてください。
出力内容の設定
出力内容の設定について、以下の項目を解説していきます。
- 出力列の指定
- 欠損値の出力値
- 無限大の出力値
- 小数点の桁数
挙動確認用にサンプルデータに、次のデータ列を追加しておきましょう。
import datetime
df.loc[datetime.datetime(2020, 4, 3)] = ["Cloudy", None]
df["Val"] = [1.234, 98.765, float("inf")]
df
# Weather Temp Val
# Date
# 2020-04-01 Sunny 24 1.234
# 2020-04-02 Rainy 25 98.765
# 2020-04-03 Cloudy None inf
- 【参考】時系列データの操作については、次の記事で紹介しています。
出力列の指定
columnsで、ラベル名を指定すると出力する列を指定することができます。
columns=[出力する列のカラム名]
出力の順番も指定した順番になります。
例として、"Temp"列と"Val"列のみを出力してみます。
df.to_excel("my_dataframe.xlsx", columns=["Val", "Temp"])
指定した"Temp"列と"Val"列のみが、指定順で出力されます。
DataFrameの列数が多い時に、出力内容を限定、順番を整理したい場合に便利ですね。
欠損値の出力値
デフォルトでは、欠損値は空文字としてExcelに出力されます。
欠損値内容を指定する場合は、引数na_repで指定します。
na_rep="欠損値内容"
Excelのエラー値, #N/Aを使用したい場合は、次のように"=NA()"を指定すればＯＫです。
na_rep="=NA()"
df.to_excel("my_dataframe.xlsx", na_rep="=NA()")
次のように、欠損値が#N/Aで出力されています。
- 【参考】欠損値の処理そのものについては、次の記事で紹介しています。
無限大の出力値
Excelには無限大を表す特殊な表現はありません。
デフォルトでは、単に"inf"という文字列で出力されます。
無限大の内容を指定する場合は、引数inf_repで指定します。
inf_rep="無限大の出力値"
df.to_excel("my_dataframe.xlsx", inf_rep="無限大")
次のように、無限大の内容が変更されています。
小数点の出力桁数
デフォルトでは、DataFrameの小数点が可能な範囲で細かく出力されます。
これを小数点数ケタまでの出力に限定する場合は、float_formatに次のような%書式指定子を渡します。
- 小数点２ケタ：
float_format="%.2f" - 小数点４ケタ：
float_format="%.4f"
小数点２ケタの例を見てみましょう。
df.to_excel("my_dataframe.xlsx", float_format="%.2f")
次のように小数点２ケタで出力されます。
フォーマットだけでなく、出力値自体が小数点２ケタになっている点にも注意してください。
PythonでのExcel操作
今回は、.to_excel()でDataFrameを表形式でExcelに出力する方法を紹介しました。
逆にExcelやCSVからデータを読み込むは、pd.read_excel()やpd.read_csv()を使用します。
表形式の入出力だけであれば、上記のpandasの機能だけで十分です。
しかし、PythonでExcelを自由に操作したい場合には、openpyxlやxlwingsの方が便利です。
次の記事もチェックしてみてください。
オススメ｜pandasとデータ分析の勉強方法
今回は、pandasのDataFrameをExcelに出力する方法について解説しました。
pandasは便利すぎて操作方法がわかりにくいことがよくあります…。
結局はコツコツ学ぶのが、pandasマスターの近道ですよね！
データ分析初心者の方にはこちらの記事もおススメです。
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何から始めて、どうやってレベルアップしていけばいいのか、初心者の方にぜひおススメしたい本を紹介しました。
オススメのpandas本については、次の記事で紹介しています。
