ファイルをコピーする

import shutil
import os

# コピーするファイルのパス
source_path = r"C:\Users\***\test.xlsx"
# 目的のフォルダ
out_folder = r"C:\Users\***\out\"
# フォルダが存在しない場合、作成する
if not os.path.exists(out_folder):
    os.makedirs(out_folder)
# ファイルをコピー
out_path = os.path.join(out_folder, os.path.basename(source_path))
shutil.copy(source_path, out_path)

ファイルを移動する

# ファイルを移動
out_path = os.path.join(out_folder, os.path.basename(source_path))
shutil.move(source_path, out_path)

ファイルをコピーする（日付付きのファイル名に変更）

import shutil
import os
import datetime

# コピーするファイルのパス
source_path = r"C:\Users\***\test.xlsx"
# 目的のフォルダ
out_folder = r"C:\Users\***\out\"
# 今日の日付を取得してフォーマット（YYYYMMDD）
today_str = datetime.datetime.today().strftime("%Y%m%d")
# 新しいファイル名
new_filename = f"{today_str}_売上.xlsx"
# フォルダが存在しない場合、作成する
os.makedirs(out_folder, exist_ok=True)
# 新しいファイルのパスを作成
out_path = os.path.join(out_folder, new_filename)
# ファイルをコピー（新しい名前で）
shutil.copy(source_path, out_path)

フォルダ内の全てのファイルを移動する
（ファイル名がわからない場合orファイル名が固定ではない場合）

import glob
import os
import shutil

# 移動元フォルダ（Excel ファイルがある場所）
in_folder = r"C:\Users\***\in"

# 移動先フォルダ（ファイルを移動したい場所）
out_folder = r"C:\Users\***\out"

# 移動先フォルダが存在しない場合は作成
os.makedirs(out_folder, exist_ok=True)

# 指定フォルダ内のすべての Excel ファイルを取得
excel_files = glob.glob(os.path.join(in_folder, "*.xlsx"))

# ファイルを移動（既存のファイルがあれば上書き）
for file in excel_files:
    dst_file = os.path.join(out_folder, os.path.basename(file))  # 移動先のファイルパス
    shutil.copy2(file, dst_file)  # ファイルをコピー（上書き）
    os.remove(file)  # 元のファイルを削除

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
データ処理スクリプト
指定されたCSVファイルを読み込み、処理して、結果を別のCSVファイルに保存します。
"""

よく使うコードのメモ

読み込み

df = pd.read_excel("test.xlsx")
df = pd.read_excel(r"C:\Users\***\python\test.xlsx")
df = pd.read_csv("test.csv", encoding='shift_jis')
df = pd.read_csv("test.csv", encoding='cp932')
df = pd.read_csv("test.csv", encoding='utf-8')

列を指定して、読み込み

pd.read_excel("test.xlsx", usecols=[0, 3])
pd.read_excel("test.xlsx", usecols=['姓', '名'])

結合列の作成

df['姓'] = df['姓'].fillna('') # 「姓」列のNaNを空文字列で埋める
df['名'] = df['名'].fillna('') # 「名」列のNaNを空文字列で埋める
df['姓名'] = df['姓'] + df['名']

書き出し
絶対参照の場合は「r””」
絶対参照+変数の場合は「fr””」
to_csvは「encoding=’shift_jis’」（Excelで文字化けしない）

df.to_excel("output.xlsx", index=False)
df.to_excel(r"C:\Users\***\python\output.xlsx", index=False)
today_str = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
df.to_excel(fr"C:\Users\***\python\{today_str}_output.xlsx", index=False)
df.to_csv("output.csv", index=False, encoding='shift_jis')
df.to_csv("output.csv", index=False, encoding='utf-8')

リネーム

df.rename(columns={'商品コード': 'ID'}, inplace=True)
df.rename(columns={'商品コード': 'ID', '商品名': '品名'}, inplace=True)

日付フィルター（今日のみ）

df = pd.read_excel("sales_data.xlsx")
df["日付"] = pd.to_datetime(df["日付"]) # datetime型に変換
df["日付"] = df["日付"].dt.normalize() # 時刻情報を削除
# 日付設定
today = pd.Timestamp.today().normalize()  # 今日（時刻をクリア）
# 日付フィルター
df = df[df["日付"] == today]
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

日付フィルター（今の会計年度以降）

df = pd.read_excel("sales_data.xlsx")
df["日付"] = pd.to_datetime(df["日付"]) # datetime型に変換
df["日付"] = df["日付"].dt.normalize() # 時刻情報を削除
# 日付設定
today = pd.Timestamp.today().normalize()  # 今日（時刻をクリア）
current_year = today.year if today.month >= 4 else today.year - 1  # 4月以降ならその年、3月までなら前年
fiscal_start_date = pd.Timestamp(f"{current_year}-04-01")  # 会計年度
# 日付フィルター
start_day = fiscal_start_date  # 開始日
df = df[(df["日付"] >= start_day)]
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

日付フィルター（前月の1ヶ月間）

df = pd.read_excel("sales_data.xlsx")
df["日付"] = pd.to_datetime(df["日付"]) # datetime型に変換
df["日付"] = df["日付"].dt.normalize() # 時刻情報を削除
# 日付設定
today = pd.Timestamp.today().normalize()  # 今日（時刻をクリア）
this_month_start = today.replace(day=1)  # 今月の初日
last_month_start = this_month_start - pd.DateOffset(months=1)  # 先月の初日
# 日付フィルター
start_day = last_month_start  # 開始日
end_day = this_month_start  # 終了日
df = df[(df["日付"] >= start_day) & (df["日付"] < end_day)]
df.to_excel("test.xlsx", index=False)

※日付設定集

today = pd.Timestamp.today().normalize()  # 今日（時刻をクリア）
yesterday = today - pd.Timedelta(days=1)  # 昨日の日付を計算
one_month_ago = today - pd.DateOffset(months=1)  # 1か月前
one_year_ago = today - pd.DateOffset(years=1)  # 1年前
specific_date = pd.Timestamp("2025-05-01")  # 特定の日
# 会計年度
current_year = today.year if today.month >= 4 else today.year - 1  # 4月以降ならその年、3月までなら前年
fiscal_start_date = pd.Timestamp(f"{current_year}-04-01")  # 会計年度
# 前月～今月～次月
this_month_start = today.replace(day=1)  # 今月の初日
next_month_start = this_month_start + pd.DateOffset(months=1)  # 次月の初日（＝今月の最終日の翌日）
last_month_start = this_month_start - pd.DateOffset(months=1)  # 先月の初日

条件フィルター

df = df[~df['姓'].str.contains('田中', na=False)]  # 含む
df = df[df['姓'] != '田中']  # 完全一致
df = df[df['年齢'] >= 20]  # 条件式

並び替え（デフォルト昇順）

df = df.sort_values(by='年齢')  # 昇順（小さい値から大きい値へ）
df = df.sort_values(by='年齢', ascending=False)  # 降順（大きい値から小さい値へ）

重複の削除（デフォルトkeep='first'）

df = df.drop_duplicates(subset=['ID'])
df = df.drop_duplicates(subset=['ID'], keep='last')

マージ

df = pd.merge(df, df_2, on='ID', how='left')

Excelデータの分割保存
やりたいこと：年間や月間の売上データを、月毎や日毎のデータに分割して保存する。

月ごとに別ファイルとして保存

import pandas as pd
import os

# Excel ファイルの読み込み
df = pd.read_excel("sales_data.xlsx")  # 読み込むファイル名を指定
# 日付を datetime 型に変換
df["日付"] = pd.to_datetime(df["日付"])
# 保存用フォルダ作成
os.makedirs("monthly_reports", exist_ok=True)
# 月ごとに別ファイルとして保存
for month, data in df.groupby(df["日付"].dt.month):
    filename = f"monthly_reports/{month}_sales.xlsx"
    data.to_excel(filename, index=False)

会計年度ごとに別ファイルとして保存

# 日付を datetime 型に変換
df["日付"] = pd.to_datetime(df["日付"])
# 会計年度を算出（4月から翌年3月を1会計年度とする）
df["年度"] = df["日付"].apply(lambda x: x.year if x.month >= 4 else x.year - 1)
# 保存用フォルダ作成
os.makedirs("fiscal_reports", exist_ok=True)
# 会計年度ごとに別ファイルとして保存
for year, data in df.groupby(df["年度"]):
    filename = f"fiscal_reports/{year}_fiscal_sales.xlsx"
    data.to_excel(filename, index=False)

日ごとに別ファイルとして保存

import pandas as pd
import os

# Excel ファイルの読み込み
file_path = "sales_data.xlsx"
df = pd.read_excel(file_path)
# 日付を datetime 型に変換
df["日付"] = pd.to_datetime(df["日付"])
# 当月の1日と月末を取得
start_date = pd.to_datetime("today").replace(day=1)
end_date = start_date + pd.offsets.MonthEnd(0)
# 当月のデータのみを抽出
df_filtered = df[(df["日付"] >= start_date) & (df["日付"] <= end_date)]
# 保存用フォルダ作成
os.makedirs("daily_reports", exist_ok=True)
# 日ごとに別ファイルとして保存（ファイル名を YYYYMMDD 形式に変更）
for date, data in df_filtered.groupby(df_filtered["日付"].dt.date):
    filename = f"daily_reports/{date.strftime('%Y%m%d')}_sales.xlsx"
    data.to_excel(filename, index=False)

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np
import jaconv
import glob
import os
import shutil

folder_path = r"C:\***"  # フォルダのパス
excel_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.xlsx"))

# ファイルが存在するか確認
if excel_files:
    first_excel_file = excel_files[0]
    df = pd.read_excel(first_excel_file, engine="openpyxl")
    df.to_excel("temp.xlsx", index=False, header=False)#非標準ファイル対策
    df = pd.read_excel("temp.xlsx", engine="openpyxl")#非標準ファイル対策
    df = df[df.iloc[:, 7].notnull()]  # 7列目（H列）がNaNでない行を抽出
    df.columns = df.iloc[0]# 1行目を列名として設定
    df = df[1:].reset_index(drop=True)  # 1行目を削除し、インデックスを再設定
    
    df.to_excel("end.xlsx", index=False)
    
else:
    print("Excelファイルが見つかりませんでした。")