CASE STUDY
Excelデータの整形・チェックをPythonで自動化
列名・日付・金額の表記を整え、正常データとエラーデータを分けてExcelへ出力するサンプル。
Python / pandas
課題
取引先から届く売上Excelに、列名の余分な空白、日付形式の違い、「-」「不明」などの不正値、「3,000円」などの金額表記、必須項目の欠損が含まれる想定です。毎月手作業で修正する工程を自動化するために作りました。
元データ
商品コード・売上日・金額を含む売上データ.xlsxを入力とします。表記ゆれや欠損のあるデータを対象に、整形とチェックを行います。
Pythonでどう処理するか
Excelをpandasで読み込み、列名を整え、売上日と金額を正規化します。商品コードの有無、売上日の妥当性、金額の妥当性を確認し、正常データとエラーデータに分離。同じ行に複数のエラーがある場合は、すべて記録します。
出力物
cleaned_売上データ.xlsx：整形・チェック後の正常データ。
errors_売上データ.xlsx：確認・修正が必要なエラーデータ。
発注者にとってのメリット
毎月同じルールで整形する作業を減らし、確認が必要な行に集中できることを目指しています。複数の問題をまとめて記録することで、修正時の見落としを減らす構成です。削減時間などの定量的な効果は未計測です。
サンプルの範囲と本番開発
想定課題に対するサンプルです。現在の実装はExcel入出力で、CSV対応済みとはしていません。本番では実際の列名・日付形式・金額表記・必須項目・出力要件を確認してルールを決めます。CSV入力や既存業務への組み込みは、必要に応じて追加する範囲です。