PythonとPandasを用いてGoogleスプレッドシートを編集する方法

はじめに

PythonとPandasを用いてGoogleスプレッドシートを編集する方法について解説します。この記事は、PythonとPandasの基本的な知識がある方を対象としています。

セットアップ

まずは、必要なライブラリをインストールします。以下のコマンドを実行してください。

pip install pandas gspread gspread_dataframe

pandasは、Pythonでデータ分析を行うための強力なライブラリで、データフレームという形式でデータを扱います。データの読み込み、書き込み、操作、分析が可能です。

gspreadは、PythonからGoogleスプレッドシートを操作するためのライブラリです。スプレッドシートの読み込み、書き込み、更新などが可能です。

gspread_dataframeは、gspreadとpandasを連携させるためのライブラリで、Googleスプレッドシートのデータをpandasのデータフレームに変換したり、その逆の操作を行うことができます。これにより、Pythonでのデータ分析とGoogleスプレッドシートの操作をシームレスに行うことが可能となります。

Googleスプレッドシートの操作

Googleスプレッドシートを操作するためには、まずGoogle Sheets APIを有効にし、認証情報を取得する必要があります。認証情報はJSONファイルで提供され、これを使用してPythonからGoogleスプレッドシートにアクセスします。

データの読み込みと書き込み

Googleスプレッドシートからデータを読み込み、PandasのDataFrameに変換します。その後、DataFrameを用いてデータの編集や分析を行い、結果を再びGoogleスプレッドシートに書き込むことができます。

以下に、Googleスプレッドシートからデータを読み込み、編集し、書き込む一連の流れを示します。

Python

import pandas as pd
import gspread
from gspread_dataframe import get_as_dataframe, set_with_dataframe

# Google Sheets APIの認証情報
json_file = 'YOUR_JSON_FILE_PATH'

# スプレッドシートのID
sheet_id = 'SPREADSHEET_ID'

# 読み込み元と書き込み先のシート名
read_sheet_name = 'dataset'
write_sheet_name = 'reporting'

# Google Sheets APIの認証
gc = gspread.service_account(filename=json_file)

# スプレッドシートの読み込み
spreadsheet = gc.open_by_key(sheet_id)
worksheet = spreadsheet.worksheet(read_sheet_name)

# データの読み込み
df = get_as_dataframe(worksheet)

# データの編集（ここでは例として各列の平均を計算）
df_mean = df.mean()

# 編集したデータの書き込み
worksheet = spreadsheet.worksheet(write_sheet_name)
set_with_dataframe(worksheet, df_mean.reset_index())

まとめ

この記事では、PythonとPandasを用いてGoogleスプレッドシートを編集する方法について解説しました。これにより、Pythonでデータ分析を行う際の一連の流れをGoogleスプレッドシート上で実現することが可能となります。今後もPythonとPandasを活用したデータ分析の技術を深めていきましょう。