【Python×Excel操作】条件を満たすデータの抽出方法

この記事のレベル

難易度	2.5
実用性	4.5
学習コスト	2.0

はじめに

PythonでExcelファイルを操作できるようになると、日々のルーチン業務を自動化したり、作業時間を大幅に短縮したりすることができます。

たとえば、以下のような業務フローがPythonコードで簡単に実現できます。

1. 売上管理表（Excelファイル）を読み込み
2. 特定の店舗（例：東京店）のデータを抽出
3. 抽出結果に合計行やコメントなどを書き込み
4. 日付付きファイル名で新しいExcelファイルを出力

今回は、実際に「東京店の売上データを抽出・加工してレポートを自動作成する」例を交えながら、PythonでExcelファイルを操作する方法を4つの記事に分けて説明します。

本記事ではこの中から、Leeson 2 「条件を満たすデータの抽出方法」について詳しく紹介します。

Lesson No	学べる事	記事URL
1	Excelファイルの読み込み方法	https://takata.website/python-excel-read/
2	条件を満たすデータの抽出方法	https://takata.website/python-excel-filter/
3	Excelへのデータの書き込み方法	https://takata.website/python-excel-write/
4	加工済みデータのExcelファイル出力方法	https://takata.website/python-excel-export/

まずは全体のコードを確認しよう

まずは、Lesson1~４で学ぶコードの全体像を把握しましょう。以下のコードによりExcelの読み込みから加工、保存までを一気に自動化することができます。

とはいえ、はじめて見ると「何をやっているのかよくわからない…」と感じる方もいると思います。

次の章で条件を満たすデータの抽出方法について詳しく紹介していきますのでご安心を！

import openpyxl
from openpyxl import Workbook
from datetime import date

# ----------------------------------------
# Lesson 1：Excelファイルの読み込み
# ----------------------------------------
wb = openpyxl.load_workbook("zenkoku_sales_data.xlsx")
ws = wb.active

# ----------------------------------------
# Lesson 2：条件を満たすデータの抽出
# （ヘッダー行：3行目、データ：4行目～）
# ----------------------------------------
header = [cell.value for cell in ws[3]]  # 3行目のヘッダー取得
filtered_rows = []

for row in ws.iter_rows(min_row=4, values_only=True):  # データは4行目以降
    if row[1] == "東京店":  # B列（店舗名）が「東京店」
        filtered_rows.append(list(row))  # 値をリスト形式で保存

# ----------------------------------------
# Lesson 3：データの整形とシートへの書き込み
# （備考列、合計行の追加／Excelシートへ書き込み）
# ----------------------------------------
# 備考列の追加
header.append("備考")
for row in filtered_rows:
    row.append("")  # 備考欄は空欄

# 合計計算
total_quantity = sum(row[3] for row in filtered_rows)  # D列：売上数量
total_amount = sum(row[4] for row in filtered_rows)    # E列：売上金額

# 合計行の追加
filtered_rows.append(["", "東京店", "合計", total_quantity, total_amount, "自動集計行"])

# 新しいブックとシート作成
new_wb = Workbook()
new_ws = new_wb.active
new_ws.title = "東京店レポート"

# ヘッダー行の書き込み
new_ws.append(header)

# データ行の書き込み
for row in filtered_rows:
    new_ws.append(row)

# ----------------------------------------
# Lesson 4：Excelファイルの出力（保存処理）
# ----------------------------------------
today = date.today().strftime("%Y%m%d")
store_name = "東京店"
filename = f"{today}_{store_name}_sales_data.xlsx"

new_wb.save(filename)

print(f"レポートを保存しました: {filename}")

条件を満たすデータの抽出方法

Lesson2でやりたいこと

Lesson1で読み込んだExcelファイルには、全国すべての店舗の売上データが記録されています。

今回はLesson2として、この中から「東京店」のデータだけを抽出する処理を行います。

条件を満たすデータを抽出する基本コード

# ② ヘッダー（3行目）を取得
header = [cell.value for cell in ws[3]] 

# 条件を満たす行（東京店）を格納するリスト
filtered_rows = []

# データ行（4行目以降）を1行ずつ読み込む
for row in ws.iter_rows(min_row=4, values_only=True):
    if row[1] == "東京店":
        filtered_rows.append(list(row))

各コードの解説

① ヘッダー行の取得

header = [cell.value for cell in ws[3]]

• Excelの3行目にあるセルの値をすべて取得して、header というリストにまとめている処理です。
• ws[3] は「3行目＝ヘッダー行」を意味します。
• openpyxl では、ws[3] のようにインデックスでアクセスすることで、その行のすべてのセルが取得されます。

② 条件に合う行の抽出

for row in ws.iter_rows(min_row=4, values_only=True):
    if row[1] == "東京店":
        filtered_rows.append(list(row))

• Excelシートの4行目以降を1行ずつ読み取り、「店舗名」が”東京店”である行だけを抽出して filtered_rows に追加する処理です。
• for row in ws.iter_rows(min_row=4, values_only=True) は 、Excelシート（ws）の4行目以降の行を1行ずつ取り出して処理するためのループです。

まとめ

今回は、Pythonと openpyxl を使って、Excelファイルから特定の条件（例：店舗名が「東京店」）に一致するデータだけを抽出する方法を解説しました。

次の Lesson 3 では、今回抽出したデータに対して、

• 「合計行」を追加する
• 「備考」などの列を追加して整形する

といった、Excelへのデータの書き込みを行っていきます。