みなさん、こんにちは。

前回はpythonを用いてExcelを自動化するための学習方法を書きました。

今回は前回学習したことを踏まえて、実際に作ったコードを紹介します。
もし、Youtubeで学習した後、どうすれば良いのか困っていた人がいたら、
この記事を見て、こういうのを作れば良いのかと感じていただければ嬉しいです。

どんなものを作ったのか？

簡単に言うと、 Excelの転記、修正プログラムを作成しました。
以下のようなExcelデータを元に新しいcsvファイルを作成するというものです。

参照元 Excelデータ

実際のコード

import openpyxl
import calendar
import pandas as pd
import numpy as np
import glob
import datetime
from datetime import date,timedelta
import locale
import jpholiday

year = input('年を半角数字で入力してください。　例「2020」: ')
month = input('月を半角数字で入力して下さい。　例「1」: ')
names = input('訓練記録の名前を入力してください')
import_file_path = '/'+str(year)+'年'+str(month)+'月'+str(names)+'訓練記録'+'.xlsx'
export_file_path = '/'

df_ref = pd.read_excel(import_file_path,skiprows = 1)                            #元のデータフレームの取得
df_ref=df_ref.rename(columns={'スタッフ記入\n(記入は健康チェック回答から)':'スタッフ記入'}) #スタッフ記入カラム名の変更
df_ref['日付']=df_ref['日付'].dt.strftime('%Y-%m-%d')                            #カラム名「日付」の要素のobject化

#日付の日数を取得する
count_days = calendar.monthrange(int(year), int(month))[1]

df = pd.DataFrame(columns=['日','曜日','通所','開始時刻','終了時刻','チェック','見学'])

ds = pd.Series(range(1,count_days+1))
df['日']=ds

w_list = ['月', '火', '水', '木', '金', '土', '日']

for i in range(1,count_days+1):
    dt = datetime.datetime(int(year), int(month),i)
    week = dt.weekday()
    days_ja = w_list[week]
    df.loc[i-1,'曜日']=[days_ja]
    
#補完したい日付のデータフレームを作る
dates_DF = pd.DataFrame({"日付":[pd.to_datetime(year+"-"+month) + timedelta(days=i) for i in range(count_days)]})
dates_DF['日付']=dates_DF['日付'].dt.strftime('%Y-%m-%d')


df_ref2=pd.merge(df_ref,dates_DF,on='日付',how='right') #元のデータフレームの日付合わせ
df_ref2 = df_ref2.fillna('')

#通所カラムのプログラム
for i,column_name in enumerate(df_ref2['区分']):
    
    if column_name=='通所':
        df.iat[i,2]='○'
        
    else:
        df.iat[i,2]=''

#開始時刻プログラム
for i,column03_name in enumerate(df_ref2['区分']):
    if column03_name=='通所':
        df.iat[i,3]=100
        
    else:
        df.iat[i,3]=''
        
#退所の列を時系列データへ変換
df_ref2['日付'] = pd.to_datetime(df_ref2['日付'])

#終了時刻プログラム

for i,daygo in enumerate(df['通所']):
    
    ref2_time = df_ref2.iloc[i,2]
    year = ref2_time.year
    month = ref2_time.month
    day = ref2_time.day
    
    holiday = jpholiday.is_holiday(datetime.date(year,month,day))

    if holiday and daygo=='○':
        df.iloc[i,4]=120
    elif df.iloc[i,1]=='土' and daygo=='○':
        df.iloc[i,4]=120
    elif daygo=='○':
        df.iloc[i,4]=150
    else:
        df.iloc[i,4]=''
        
#食事加算プログラム
for i,column_name08 in enumerate(df_ref2['診察']):
    if column_name08=='受診':
        df.iat[i,6]=2
        
    else:
        df.iat[i,6]=''
        
#医療連携プログラム
for i,column_name06 in enumerate(df_ref2['チェック']):
    if column_name06=='○' :
        df.iat[i,5]='○'
        
    else:
        df.iat[i,5]=''

#欠損値修正
df.fillna('')

#csvファイルに変換
name=df_ref2.iloc[0,1]
df.to_csv(export_file_path+'/'+str(year)+'年'+str(month)+'月'+name+'形式'+'.csv',encoding = 'shift-jis',index=False)

元のコードの参照したデータとは少し異なりますので、変数名やif文の中身が違うところがありますが、ほとんど一緒です。

当時はまだ型やクラス、関数など完全に分かっていない部分があったので、
まとまっておらず、長いコードだなと感じます笑

完成したcsvファイル

出力データは一部ですが、こんな感じになります。

手作業で入力しなければならないものも、pythonを使えば一瞬でできる用になりますよ。

まとめ

今回は実際にpythonを学習後に取り組んだ実例を紹介しました。
みなさんも身の回りで自動化したい作業があれば、取り組んでみてはいかがでしょうか？
もし、コードが分からなかったら、ChatGPTを使用することをオススメします。ChatGPTを使って実際にコードを書く方法は以下の記事を参考にしてください

ぜひ、様々なコードを書くことに挑戦してみましょう。
本日はここまでです。ありがとうございました。

前回の記事はコチラ（好評です。いいねありがとうございます。）

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