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 скачать в хорошем качестве

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

＼キノコードが作ったプログラミング学習 サービス登場／ 学んだ知識をその場でアウトプットできるからスキルの定着が実感できる Python学習といえば、キノクエスト！ ・問題数は充実の350問以上 ・環境構築は不要！ ・カリキュラムがあるので学習方法に迷わない ▼登録はこちら▼ https://kino-code.com/kq_service_a/?u... ーーー この動画では、PythonによるExcel作業の自動化ついては説明をしました。細かいコードの説明はPandas超入門コースでする予定です。この動画では、どんなことができるのか把握してもらえればと思います。 ▼目次 00:00 挨拶&はじめに 01:26 Pythonでできる自動化の3つの具体例 03:42 Excelファイルの説明 03:59 具体的なケース その1 05:02 実行環境と環境構築 05:42 ライブラリとは 06:09 Excelを操作できるopenpyxl 06:41 データ解析を支援するpandas 07:54 ファイルパスを取得するglob 08:05 ファイルパスの設定 09:21 Excelファイルを読み込むread_excel関数 11:12 ユニーク（重複をなくす）するunique関数 12:29 ファイル分割する 14:51 Excelファイルに書き出すto_excelメソッド 17:15 具体的なケース その2 18:08 ファイルパスの設定 19:15 globによるファイル名の取得 19:49 for文とread_excel関数によるファイル読込 21:26 表同士をくっつけるconcat関数 22:26 列や行を削除するdropメソッド 23:19 並び替えをするsort_valuesメソッド 24:08 Excel書き出すto_excelメソッド 24:36 Excelの列を削除するdelete_colsメソッド 26:17 まとめ ▼関連動画 Pandas超入門講座    • Pandas入門コース｜プログラミング初心者向け講座   Python超入門講座    • 【超入門コース】Python｜プログラミング初心者向け講座   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    • Pythonで面倒なExcelの仕事を自動化しよう( 第二弾 )｜Exce...   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    • Pythonで面倒なExcelの仕事を自動化しよう( 第三弾 )｜「売上予...   Pythonで株価のデータ分析｜株価分析を通してPythonでのデータ分析を学びましょう    • Pythonで株価のデータ分析｜株価分析を通してPythonでのデータ分析...   Pythonで面倒な「ブラウザ操作」や「データ収集」の作業を自動化しよう｜Webスクレイピングのやり方をわかりやすく解説    • Pythonで面倒な「ブラウザ操作」や「データ収集」の作業を自動化しよう｜...   ▼文字書き起こしブログ https://kino-code.com/python_automati... ▼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 Twitter :   / likes   Facebook :   / %e3%82%ad%e3%83%8e%e3%82%b3%e3%83%bc%e3%83...   Website : https://kino-code.com/ ▼文字書き起こし こんにちは。キノコードです。 みなさん、Excelでの単純作業を面倒だなと感じたことはありませんか？ 私はプログラミングを覚える前、Excelでの単純作業を毎日繰り返ししていました。 例えば、上司へのレポートを作るため毎日1時間かけて作業をしていました。1年間だと200時間以上です。 200時間以上あれば、もっと成果を出せる仕事に集中できたり、早く帰宅して自分のやりたいことに集中できたはずです。 皆さんも、そんな単純作業に頭を抱えていませんか？ Pythonでは、色々なことを自動化することができます。 したがって、そのExcelでの単純作業は、プログラミングのPythonで自動化できるかもしれません。 プログラミングを1度書いてしまえば、ほんの一瞬で作業が終わります。 ここでは、Pythonでできる自動化の記述を3つほど紹介します。 1つ目に、この動画紹介するExcelでの作業の自動化です。 Excelのデータを取り込んで、計算をしたり、データを書き込んだりすることができます。 色々なデータ加工をして、Excelに吐き出すことができます。 2つ目に、Webスクレイピングです。 Webスクレイピングとは、ウェブサイトからデータをとってくる技術のことです。 例えば、自動でブラウザを立ち上げて、ウェブサイトからデータを取ってきたり、ログインをしてCSVをダウンロードしてきたりすることができます。 3つ目に、データ分析です。合計を出したり、平均や最大値、最小値などの統計量を算出したり、エクセルでやっているようなグラフ化もできます。 これもプログラムを組めば一瞬で算出することができます。 この動画は、エクセルの作業を効率化したい方、プログラミングを勉強しようと思っている方、プログラミングの基本は勉強したけど使いどころに困惑している方に、お役立ちできればと思い動画を作成しました。 この動画では、PythonによるExcel作業の自動化をデモストレーションのような形でお見せします。 動画で使ったソースコードもダウンロードできますので、それをちょっとイジってカスタマイズすることもできます。 この動画だけでは、カスタマイズできない方や、もっと詳しく勉強したい方のために、 Pandas入門コースというレッスン動画も作りました。 Python超入門コースとPandas超入門コースを学習すれば、業務効率化や自動化が可能になるでしょう。 Python超入門コースとPandas超入門コースのURLを概要欄に貼っておきます。 ご興味ある方はご覧ください。 Pythonを使った業務効率化の動画を今後どんどん出していく予定なので、「チャンネル登録」ボタンを押しておいてくださいね。 新しい動画が更新されたときに通知がいくように、復習をする時に動画がどこにいったかわからなくならないようにチャンネル登録をお願いします。 それでは本編にいってみましょう！ まず、このレッスンで使うExcelの説明をします。 エクセルのファイル名は、sample.xlsxです。 このファイルには、シートが3つあります。 予実管理表、売上管理表、発注管理表です。 これらはどのように仕事で使っているのでしょうか？ 例えば、こういったようなケースをイメージしてください。 複数の店舗を運営しているアパレル会社Aがあったとします。 会社Aの発注担当者は、毎日定時に「発注管理表」を確認し、取引先ごとエクセルファイルを分割して、メールで発注しています。 しかし、この発注業務は、面倒だし、作業時間がかかっています。また、作業ミスが発生してしまうこともありました。 もし、毎日の発注業務を自動化できたら、毎月どれくらいの時間を減らすことができるでしょうか。 例えば、1日1時間かかっているとしたら、月20時間くらいは減らすことができます。 そうすると、他の業務ができたり、早く帰れたり、有給を取得したりできますね。 この面倒な作業はすべてPythonにやってもらいましょう Pythonでコーディングし、実際に動作させてみます。 それでは、パソコン画面をみていきましょう。 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、ライブラリをインストールしていきます。 ライブラリとはなんでしょうか？ ライブラリとは、よく使う機能・関数をまとめて、簡単に使えるようにしたものです。 例えば、あとから説明するPandasというライブラリには、csvファイルやExcelファイルを読み取るための機能や、データを表にする機能、グラフにする機能など、よく使うものをまとめたものです。 （続きは下記のブログにて） ▼タグ #PythonでExcel操作 #Excel自動化 #Python自動化 #Pythonできること ▼お仕事のお問い合わせ キノコードでは、仕事の自動化の開発業務&コンサルティング業務のみを現在受け付けております。 お問い合わせ先かTwitterのDMか、「キノコードトップページ→概要」にあるメールアドレスまでお問い合わせください。