こんにちは！ 職場の人なら誰もが共感する苦痛がありますよね。まさに繰り返しのエクセル作業です。特に会計データをERPシステムに入力する作業のように、数字が多く精度が重要な業務は、時間がかかるだけでなくミスをするリスクも大きいです。私もこのような苦痛を経験し、私自身のPython pandas自動化スクリプトを作成することで、業務時間を劇的に減少させました。数時間かかっていた作業が今では順調に処理されており、そのおかげで嫌いな会計作業を迅速に終わらせ、好きなことに集中する時間が増えました。

単に会計作業に限定されるのでしょうか？ いいえ。実際、pandasはデータベースに基づく業務ならどこでも活用できる魔法のようなツールです。すべての分野の業務でエクセルがどれだけ使われているかに違いはありますが、エクセルを全く使用しないところはほとんどないでしょう。それほどエクセルのようなスプレッドシートは現代の業務に不可欠なツールであり、したがってpandasの活用法は無限大であると自信を持ってお伝えできます。

では、これからpandasがどのような状況で、あなたの業務を効率的にしてくれるのか詳しく見ていきましょう。

pandasとは何ですか？

pandasはPythonでデータを効率的に扱い、分析するためのオープンソースライブラリです。特にテーブル形式のデータ（スプレッドシート、データベーステーブルなど）を扱うのに最適化されており、エクセルファイル（.xls, .xlsx）を読み書きする機能を非常に強力にサポートします。pandasの核心は、DataFrameというデータ構造です。エクセルシートのように行と列で構成されたテーブル形式のデータを簡単に扱えるようにします。

pandasは会計作業以外にどこで活用できるのでしょうか？

私の経験のように、会計データ処理以外にもpandasは様々な業務分野で強力な自動化ツールとして活躍します。

pandas automating spreadsheet for worker

1. データクリーニングと前処理

データは通常、汚れた状態で私たちにやってきます。欠損値、重複した行、誤ったデータタイプなど！ pandasはこうした問題を解決する優れた機能を提供します。

  • 欠損値処理: 空のセル（NaN、Noneなど）を見つけて特定の値で埋める（例： fillna()）、あるいは該当行/列を削除することができます（dropna()）。

    • 活用事例: 顧客アンケートデータで未回答の項目を「未回答」として埋めたり、必須情報が欠損している顧客データをフィルタリングして再確認リストを作成することができます。

  • 重複データ除去: 重複した行を見つけて削除し、データの整合性を保ちます（drop_duplicates()）。

    • 活用事例: 会員登録時に重複したメールアドレスをフィルタリングしたり、何度も登録された在庫品目を一つだけ残して正確な在庫数を把握することができます。

  • データタイプ変換: 数字なのに文字列として認識されたり、日付なのに通常テキストとして認識される場合を、正しいデータタイプに変換します（例： astype(), to_datetime()）。

    • 活用事例: 売上データがテキストとして保存されて合計計算ができないときに数字に変換したり、「20230101」形式の日付を実際の日付形式に変換して期間別分析を容易にすることができます。

  • 異常値（Outlier）検知と処理: 統計的方法（IQR、Zスコアなど）を用いてデータの異常値を特定し、削除したり他の値に置き換えたりできます。

    • 活用事例: 平均販売価格から大きく外れる異常な取引を見つけて詐欺や入力ミスを検討したり、センサーからのデータで急激な値の変化を検知して装置の異常を特定することができます。

  • データ形式統一: 複数のソースから取得したデータの形式が異なる場合、特定の形式に統一できます（例：日付形式の統一）。

    • 活用事例: あるファイルは「YYYY-MM-DD」、別のファイルは「MM/DD/YYYY」として日付が記録されている場合、これを「YYYY-MM-DD」に統一してデータを統合し分析に活用します。

2. データ統合とマージ

異なるファイルやデータベースに分散しているデータを一つにまとめて分析する際にpandasが非常に便利です。

  • 複数ファイル統合: 同一の構造を持つ複数のExcel、CSVファイルを一つのDataFrameに統合できます（例： pd.concat()）。

    • 活用事例: 月ごとに作成される支店別販売報告ファイルを一度に読み込み、年間の総販売量を集計したり、日ごとに積み上がるログファイルを統合して週次/毎月のトラフィックを分析することができます。

  • データマージ: 特定のキー（カラム）を基準に異なるDataFrameをマージして新しい情報を生成します（例： pd.merge()）。 （SQLのJOINに類似）

    • 活用事例: 顧客IDを基準に「顧客基本情報」ファイルと「顧客購入履歴」ファイルをマージして、顧客ごとの総購入額や好みの製品カテゴリーを分析することができます。社員IDを基準に「社員情報」と「給与情報」をマージして個別の給与明細を自動生成することもできます。

  • データ再構造化: ピボットテーブル（pivot_table()）を作成したり、データを長く（melt()）または広く（pivot()）変換して希望の分析形式にすることができます。

    • 活用事例: 月ごとに並べられた製品販売データを「製品」を行、「月」を列とするピボットテーブルに作成し、月ごとの製品販売の推移を一目で把握したり、アンケートの回答データを容易に分析できるように再構成することができます。

3. データ分析と報告書自動化

繰り返される分析と報告書の生成を自動化して時間と手間を節約できます。

  • 要約統計生成: describe(), mean(), sum(), count()などのさまざまな統計関数を使用して、データを迅速に要約し、主要指標を抽出できます。

    • 活用事例: 全体売上の平均、最小値/最大値、標準偏差などを迅速に把握してビジネス業績を要約したり、アンケートに対する平均得点を計算して満足度を評価できます。

  • グループ別分析: groupby()を使用して特定の基準（例：地域別、製品別）でデータをグループ化し、各グループに対する集計（合計、平均、件数など）を行うことができます。

    • 活用事例: 各支店別売上合計、製品カテゴリー別平均収益率、部門別経費支出状況などを自動的に集計して報告書に含めることができます。

  • 時系列データ分析: 日付/時間データを効率的に扱い、月別、四半期別のトレンド分析、移動平均計算などに活用できます。

    • 活用事例: 株価データの日別変動率を計算したり、特定商品の日別販売量の推移を分析して未来の販売量を予測するための基礎データを提供できます。

  • 条件付きフィルタリングと選択: 特定の条件を満たすデータのみを抽出して分析対象を絞り込むことができます。

    • 活用事例: 特定の期間（例：前四半期）のデータのみを照会したり、特定の金額（例：100万ウォン以上）の取引のみをフィルタリングしてVIP顧客リストを抽出できます。

  • カスタム報告書生成: 分析されたDataFrameを活用して、希望の形式の報告書（Excel、CSV、PDFなど）を自動生成し、必要に応じてチャートを含めることもできます。

    • 活用事例: 毎週月曜日の朝、先週の販売実績データを自動的に分析して「週次販売報告」エクセルファイルを生成し、関係部署にメールで自動送付するシステムを構築することができます。

おわりに

pandasは、単にエクセル作業を代行してくれるツールを超えて、データを理解し活用する強力な武器です。繰り返し行われる退屈なデータ作業から脱却し、pandasを通じてあなたの業務効率を最大化し、より重要なことに集中できる機会をつかんでください。

次回の投稿では、pandasを活用してエクセルファイルを読み書きする具体的な方法やさまざまなオプションについて詳しく学ぶ時間を持つ予定です。お楽しみに！