xlsx
Excelファイルをプログラムで操作・処理するスキルです。データの読み取りや書き込み、シートの編集など、xlsxファイルを扱う際に活用できます。
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Working with Excel files programmatically.
SKILL.md 本文
Excel/XLSX操作
Excelファイルをプログラムで操作します。
Python (openpyxl)
Excelの読み込み
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('data.xlsx')
ws = wb.active # Get active sheet
# Read cell
value = ws['A1'].value
# Iterate rows
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
print(row)
Excelへの書き込み
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Data"
# Write data
ws['A1'] = 'Name'
ws['B1'] = 'Age'
ws.append(['John', 30])
ws.append(['Jane', 25])
wb.save('output.xlsx')
フォーマット
from openpyxl.styles import Font, PatternFill
# Bold header
ws['A1'].font = Font(bold=True)
# Background color
ws['A1'].fill = PatternFill(start_color="FFFF00", fill_type="solid")
# Number format
ws['B2'].number_format = '0.00' # Two decimals
数式
# Add formula
ws['C2'] = '=A2+B2'
# Sum column
ws['D10'] = '=SUM(D2:D9)'
Python (pandas)
Excelの読み込み
import pandas as pd
# Read sheet
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# Read multiple sheets
dfs = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None)
Excelへの書き込み
# Write DataFrame
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
# Multiple sheets
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')
データ変換
# Filter
filtered = df[df['Age'] > 25]
# Group by
grouped = df.groupby('Department')['Salary'].mean()
# Pivot
pivot = df.pivot_table(values='Sales', index='Region', columns='Product')
JavaScript (xlsx)
import XLSX from 'xlsx';
// Read file
const workbook = XLSX.readFile('data.xlsx');
const sheetName = workbook.SheetNames[0];
const worksheet = workbook.Sheets[sheetName];
// Convert to JSON
const data = XLSX.utils.sheet_to_json(worksheet);
// Write file
const newWorksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(data);
const newWorkbook = XLSX.utils.book_new();
XLSX.utils.book_append_sheet(newWorkbook, newWorksheet, 'Data');
XLSX.writeFile(newWorkbook, 'output.xlsx');
一般的な操作
CSVからExcelへ
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.to_excel('data.xlsx', index=False)
ExcelからCSVへ
df = pd.read_excel('data.xlsx')
df.to_csv('data.csv', index=False)
Excelファイルの統合
dfs = []
for file in ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']:
df = pd.read_excel(file)
dfs.append(df)
combined = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
combined.to_excel('merged.xlsx', index=False)
覚えておくこと
- 使用後はワークブックを閉じる
- 大容量ファイルはチャンクで処理する
- 書き込み前にデータを検証する
- データ分析にはpandas、フォーマット処理にはopenpyxlを使用する
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- bobmatnyc
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/bobmatnyc/claude-mpm-skills / ライセンス: MIT
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