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Pythonでかなえる Excel作業効率化 北野勝久(著/文) - 技術評論社
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Pythonでかなえる Excel作業効率化

発行:技術評論社
A5判
240ページ
定価 2,280円+税
ISBN
9784297114503
Cコード
C3055
専門 単行本 電子通信
出版社在庫情報
不明
書店発売日
登録日
2020年6月10日
最終更新日
2020年7月9日
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紹介

Excelは全ビジネスマン必須のアプリケーションですが、操作がめんどうだと感じたことはありませんか?
本書は、「Python」というプログラミング言語を使って、そんなめんどうな業務を自動化・効率化する方法を紹介します。プログラミングがはじめての人にもわかるように、コードの書き方からしっかり解説。ExcelやGoogleスプレッドシートでのグラフ作成やデータ収集、表計算、データ分析など、ひととおりの業務をプログラムで動かす方法がわかります。
プログラミングのはじめの一歩としてもオススメです。

目次

■■はじめに

■■■第1章 Pythonをはじめよう

■■1-1 Pythonの特徴
■Column オープンソースソフトウェア(OSS)はどうして無料なの?

■■1-2 Pythonのインストール
■1-2-1 Anacondaのダウンロード
■Column Python 2? Python 3?
■1-2-2 Anacondaのインストール

■■1-3 Pythonをさわってみよう
■1-3-1 CUIの起動
■1-3-2 Pythonの対話モードの起動

■■1-4 PyCharmを使おう
■1-4-1 PyCharmのダウンロード
■1-4-2 PyCharmのインストール
■1-4-3 PyCharmを日本語で利用する
■1-4-4 インタープリターの設定
■1-4-5 「hello world」と表示するプログラムの作成
■Column PyCharmをすぐ呼び出せるようにしておこう


■■■第2章 Pythonを動かしてみよう

■■2-1 Pythonのきほん
■2-1-1 データの性質
■2-1-2 オブジェクトと関数
■2-1-3 計算してみよう
■2-1-4 異なるデータ型同士の計算
■2-1-5 オブジェクトを操作する
■2-1-6 同じオブジェクトを使いまわす

■■2-2 ある条件で処理を分ける
■2-2-1 条件を判定する
■2-2-2 条件に応じて処理をする

■■2-3 オブジェクトをひとまとまりで扱う
■2-3-1 中身をあとから変更できるリスト型
■2-3-2 中身をあとから変更できないタプル型
■Column ミュータブルとイミュータブル
■2-3-3 キーと値をセットで扱う辞書型

■■2-4 同じ処理を繰り返し行う
■2-4-1 要素の数だけ処理を繰り返す
■2-4-2 条件が続く限り処理を繰り返す
■2-4-3 処理の途中でループを抜け出す

■■2-5 定義した処理を実行する
■Column インデントは半角スペース4つ?
■2-5-1 関数にわたす情報・関数から戻ってくる情報
■2-5-2 変数が使える範囲
■Column エラーメッセージが表示されたら
■2-5-3 あらかじめ用意されている関数

■■2-6 ファイルを機能ごとに分けて再利用する
■2-6-1 使いたいファイルを読み込ませる
■2-6-2 あらかじめ用意されているライブラリを使う
■Column サードパーティライブラリ

■■2-7 例外処理


■■■第3章 Excel作業を自動化しよう

■■3-1 Excelファイルを操作するための準備
■3-1-1 OpenPyXLをインストールする
■3-1-2 新しいフォルダの作成
■3-1-3 Excelファイルをフォルダに配置する
■Column PyCharm上でのファイル移動

■■3-2 Excelの値を表示する
■3-2-1 指定したセルの値を取得する
■Column 取得するセル位置を指定するほかの方法
■3-2-2 複数のセルをまとめて取得する

■■3-3 Excelファイルを編集する
■3-3-1 Excelファイルを新規作成する
■3-3-2 Excelシートを追加/削除する
■3-3-3 セルの値を編集する
■3-3-4 フォントを設定する

■■3-4 Excelのレイアウトを編集する
■3-4-1 Excelの行と列の幅を設定する
■3-4-2 行と列を固定表示する
■Column #からはじまる行はなに?

■■3-5 Excelのグラフを作成する
■3-5-1 グラフが読み込むデータを決める
■3-5-2 グラフの種類を決める
■3-5-3 グラフにデータをわたす
■3-5-4 グラフをつくる
■3-5-5 データから系列をつくる
■Column PyCharmのコーディングアシスタンスについて
■Column GitやGitHubでプログラムを管理しよう


■■■第4章 Googleスプレッドシート操作も自動化しよう

■■4-1 Googleスプレッドシートを操作するための初期設定
■4-1-1 Googleアカウントの作成
■4-1-2 Google Cloud Platformプロジェクトの作成
■4-1-3 スプレッドシートを操作するためのAPIを有効化する
■4-1-4 サービスアカウントを作成し、認証情報をダウンロードする
■4-1-5 利用ライブラリをインストールする

■■4-2 新しいスプレッドシートを作成する
■4-2-1 プログラムがAPIにアクセスできるよう設定する
■4-2-2 スプレッドシートを作成する
■4-2-3 スプレッドシートの共有権限を変更する
■4-2-4 スプレッドシートのURLを表示する
■Column 新しいシートを追加する

■■4-3 セルの値を取得する
■4-3-1 事前準備
■4-3-2 スプレッドシートを開く
■4-3-3 セルの値を取得する

■■4-4 セルの値を編集する


■■■第5章 Excel作業の前工程・後工程を自動化しよう

■■5-1 フォルダ・ファイル操作
■5-1-1 絶対パスと相対パス
■5-1-2 フォルダにあるファイルを一覧表示する
■5-1-3 フォルダを作成する
■5-1-4 ファイルの書き込みと読み込み
■Column モードオプションw、x、a の選び方
■5-1-5 ファイルを移動する

■■5-2 文字列操作
■5-2-1 文字列を検索する
■Column encoding オプションの指定について
■5-2-2 正規表現を使って文字列を検索する
■5-2-3 検索一致した文字列の位置を調べる
■5-2-4 文字列を置換する
■Column よりシンプルな文字列置換
■Column format()メソッドで文字列に変数を埋め込む

■■5-3 CSVデータの処理
■5-3-1 CSVの出力
■Column newlineオプションの指定について
■5-3-2 CSVの読み込み
■5-3-3 CSVの加工

■■5-4 Webからデータを取得しよう
■Column Webから情報を取得する際の注意点


■■■第6章 表計算やデータ分析をやってみよう

■■6-1 データ分析を始める前に
■6-1-1 ExcelとPythonの使い分け
■6-1-2 データ分析の流れ

■■6-2 JupyterLabを使ってみよう
■6-2-1 JupyterLabとは
■Column Jupyter Notebookとの違いは?
■6-2-2 JupyterLabを起動する
■6-2-3 実行してみよう
■Column 新しいファイルの追加
■6-2-4 pandasの基本的な使い方

■■6-3 データを分析する
■6-3-1 データの準備
■6-3-2 データを読み込む
■Column データセットの書き込み方法
■6-3-3 データを結合する
■Column 手動でのデータ追加方法
■Column 欠損値を補うには
■6-3-4 データを集計する

■■6-4 データを可視化する
■6-4-1 日本語フォントの使用について
■6-4-2 棒グラフを作成する
■6-4-3 折れ線グラフを作成する
■Column プログラムの書き進め方



■■■第7章 いろんな業務を自動化してみよう

■■7-1 複数のExcelファイルに分散した売上データを分析する
■例題の説明
■7-1-1 フォルダの中のExcelファイルを読み込む
■7-1-2 各月ごとに分かれている売上データを連結する
■Column インポートの順序とグループ化
■7-1-3 売上データと顧客流入元データを結合する
■7-1-4 顧客流入元ごとの売上合計を集計する
■7-1-5 Excelファイルに集計データを出力する
■さらなる応用


■■7-2 特定のルールに従って、フォルダ構成を整理する
■例題の説明
■7-2-1 作業用フォルダにすべてのファイルをコピーする
■7-2-2 すべてのファイルを取得する
■7-2-3 取得したファイルが請求書ファイルかどうかを判別する
■Column 処理を関数にする基準は?
■7-2-4 新しいファイル名とフォルダ名を取得する
■7-2-5 新しいフォルダを作成する
■7-2-6 ファイル名変更とフォルダ移動を行う
■さらなる応用


■■7-3 Webスクレイピングでデータを取得する
■例題の説明
■7-3-1 対象のWebページを確認する
■Column クエリパラメータ
■7-3-2 Webページから情報を取得する
■7-3-3 CSSセレクタを確認する
■7-3-4 取得したHTMLを解析する
■7-3-5 書籍のURLを取り出す
■さらなる応用
■Column Webページから画像を取得する


■■おわりに
■■参考文献
■■索引
■■読者特典

著者プロフィール

北野勝久  (キタノカツヒサ)  (著/文

●北野 勝久(きたの かつひさ) 株式会社スタディスト開発部副部長 兼 SRE(Site Reliability Engineer)。 日本タタ・コンサルタンシー・サービシズ株式会社にて、ERPシステムの構築等に携わった後、株式会社スタディストに入社。SOP(標準作業手順書)のプラットフォームサービス「Teachme Biz」の新規機能開発や、システム運用業務自動化の実装等を担当した後に現職。 コミュニティ活動として、SREの勉強会「SRE Lounge」や、日本初のSREのカンファレンス「SRE NEXT」の主催を務める。システム運用業務の自動化によって、自らの働き方を大きく変えた原体験をきっかけとし、趣味でPythonを使った困りごとの自動化に取り組む。その一環で「いつも隣にITのお仕事」にOpenPyXLに関する連載を寄稿し、本書執筆につながる。 普段の業務では、Pythonは自動化ツールの開発やデータ分析等に利用している。 【Twitter】https://twitter.com/katsuhisa__

高橋宣成  (タカハシノリアキ)  (著/文

●高橋 宣成(たかはし のりあき) 株式会社プランノーツ代表取締役。1976 年5 月5日こどもの日に生まれる。 電気通信大学大学院電子情報学研究科修了後、サックスプレイヤーとして活動。自らが30歳になったことを機に就職。モバイルコンテンツ業界でプロデューサー、マーケターなどを経験。しかし「正社員こそ不安定」「IT 業界でもIT を十分に活用できていない」「生産性よりも長時間労働を評価する」などの現状を目の当たりにする。日本のビジネスマンの働き方、生産性、IT 活用などに課題を感じ、2015 年6 月に独立、起業。 現在「IT を活用して日本の『働く』の価値を高める」をテーマに、VBA、Google AppsScript、Pythonなどのプログラム言語に関する研修、セミナー講師、執筆、メディア運営、コミュニティ運営など、非IT 企業・非IT 人材向け教育活動を行う。 コミュニティ「ノンプログラマーのためのスキルアップ研究会」主宰。Linkedinラーニングトレーナー。自身が運営するブログ「いつも隣にIT のお仕事」は、月間130 万PV の人気を誇る。

上記内容は本書刊行時のものです。