excel-processor
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ChineseExcel Processor Skill
Excel Processor Skill
Excelファイルの作成、編集、解析を行うスキルです。
这是一项用于创建、编辑和解析Excel文件的技能。
概要
概述
Excelの読み書き、数式、グラフ、スタイル設定を自動化します。
可自动化完成Excel的读写、公式、图表、样式设置等操作。
主な機能
主要功能
- データ読み書き: セル、行、列の操作
- 数式: SUM、VLOOKUP等の自動生成
- グラフ: 折れ線、棒、円グラフ
- スタイル: 色、フォント、罫線
- 条件付き書式: ルールベースの書式
- ピボットテーブル: 集計表作成
- CSV/JSON変換: データ変換
- 数据读写: 单元格、行、列的操作
- 公式: 自动生成SUM、VLOOKUP等公式
- 图表: 折线图、柱状图、饼图
- 样式: 颜色、字体、边框
- 条件格式: 基于规则的格式设置
- 数据透视表: 创建汇总表
- CSV/JSON转换: 数据格式转换
使用方法
使用方法
Python (openpyxl)
Python (openpyxl)
python
from openpyxl import Workbook, load_workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill
from openpyxl.chart import BarChart, Referencepython
from openpyxl import Workbook, load_workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill
from openpyxl.chart import BarChart, Reference新規作成
新規作成
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Sales Data"
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Sales Data"
データ入力
データ入力
ws['A1'] = "Product"
ws['B1'] = "Sales"
ws.append(["iPhone", 1000])
ws.append(["MacBook", 800])
ws['A1'] = "Product"
ws['B1'] = "Sales"
ws.append(["iPhone", 1000])
ws.append(["MacBook", 800])
スタイル設定
スタイル設定
ws['A1'].font = Font(bold=True)
ws['A1'].fill = PatternFill(start_color="FFFF00", fill_type="solid")
ws['A1'].font = Font(bold=True)
ws['A1'].fill = PatternFill(start_color="FFFF00", fill_type="solid")
グラフ作成
グラフ作成
chart = BarChart()
data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=3)
cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=3)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(cats)
ws.add_chart(chart, "D1")
wb.save("sales.xlsx")
chart = BarChart()
data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=3)
cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=3)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(cats)
ws.add_chart(chart, "D1")
wb.save("sales.xlsx")
読み込み
読み込み
wb = load_workbook("sales.xlsx")
ws = wb.active
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
print(row)
undefinedwb = load_workbook("sales.xlsx")
ws = wb.active
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
print(row)
undefinedJavaScript (ExcelJS)
JavaScript (ExcelJS)
javascript
const ExcelJS = require('exceljs');
async function createExcel() {
const workbook = new ExcelJS.Workbook();
const worksheet = workbook.addWorksheet('Sales');
// ヘッダー
worksheet.columns = [
{ header: 'Product', key: 'product', width: 15 },
{ header: 'Sales', key: 'sales', width: 10 }
];
// データ
worksheet.addRow({ product: 'iPhone', sales: 1000 });
worksheet.addRow({ product: 'MacBook', sales: 800 });
// スタイル
worksheet.getRow(1).font = { bold: true };
worksheet.getRow(1).fill = {
type: 'pattern',
pattern: 'solid',
fgColor: { argb: 'FFFFFF00' }
};
// 数式
worksheet.getCell('B4').value = { formula: 'SUM(B2:B3)' };
await workbook.xlsx.writeFile('sales.xlsx');
}javascript
const ExcelJS = require('exceljs');
async function createExcel() {
const workbook = new ExcelJS.Workbook();
const worksheet = workbook.addWorksheet('Sales');
// ヘッダー
worksheet.columns = [
{ header: 'Product', key: 'product', width: 15 },
{ header: 'Sales', key: 'sales', width: 10 }
];
// データ
worksheet.addRow({ product: 'iPhone', sales: 1000 });
worksheet.addRow({ product: 'MacBook', sales: 800 });
// スタイル
worksheet.getRow(1).font = { bold: true };
worksheet.getRow(1).fill = {
type: 'pattern',
pattern: 'solid',
fgColor: { argb: 'FFFFFF00' }
};
// 数式
worksheet.getCell('B4').value = { formula: 'SUM(B2:B3)' };
await workbook.xlsx.writeFile('sales.xlsx');
}データ分析 (pandas)
数据分析 (pandas)
python
import pandas as pdpython
import pandas as pd読み込み
読み込み
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
分析
分析
summary = df.groupby('Category')['Sales'].sum()
summary = df.groupby('Category')['Sales'].sum()
書き込み
書き込み
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Data', index=False)
summary.to_excel(writer, sheet_name='Summary')
undefinedwith pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Data', index=False)
summary.to_excel(writer, sheet_name='Summary')
undefined高度な機能
高级功能
python
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.chart import LineChart, Referencepython
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.chart import LineChart, Referenceデータフレームから
データフレームから
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar'],
'Sales': [100, 150, 120]
})
wb = Workbook()
ws = wb.active
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
ws.append(r)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar'],
'Sales': [100, 150, 120]
})
wb = Workbook()
ws = wb.active
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
ws.append(r)
条件付き書式
条件付き書式
from openpyxl.formatting.rule import ColorScaleRule
ws.conditional_formatting.add('B2:B4',
ColorScaleRule(start_type='min', start_color='AA0000',
end_type='max', end_color='00AA00'))
from openpyxl.formatting.rule import ColorScaleRule
ws.conditional_formatting.add('B2:B4',
ColorScaleRule(start_type='min', start_color='AA0000',
end_type='max', end_color='00AA00'))
数式
数式
ws['B5'] = '=AVERAGE(B2:B4)'
ws['B6'] = '=MAX(B2:B4)'
wb.save('advanced.xlsx')
undefinedws['B5'] = '=AVERAGE(B2:B4)'
ws['B6'] = '=MAX(B2:B4)'
wb.save('advanced.xlsx')
undefinedライブラリ
库
Python
Python
- openpyxl: .xlsx読み書き
- xlrd/xlwt: .xls (旧形式)
- pandas: データ分析
- xlsxwriter: 高速書き込み
- openpyxl: 读写.xlsx文件
- xlrd/xlwt: 处理.xls（旧格式）
- pandas: 数据分析
- xlsxwriter: 高速写入
JavaScript
JavaScript
- ExcelJS: 完全機能
- xlsx: SheetJS、読み込み特化
- node-xlsx: シンプル
- ExcelJS: 功能完整
- xlsx: SheetJS，专注于读取
- node-xlsx: 简洁易用
Go
Go
- excelize: 高性能
- excelize: 高性能
Java
Java
- Apache POI: 標準ライブラリ
- Apache POI: 标准库
バージョン情報
版本信息
- スキルバージョン: 1.0.0
- 最終更新: 2025-01-22
- 技能版本: 1.0.0
- 最后更新: 2025-01-22