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【python できること】 Googleスプレッドシートにデータを読み書きする方法

 

pythonではデータ解析などで、データを取り合うことが多いです。

データベースにして共有するのが一般的ですが、環境の用意が手間です。

ちょっとしたデータを使うのであれば、スプレッドシートを使うのもありです。

 

本記事はこんな方におすすめです。

hituji
Google Cloudの設定から知りたい。

pythonでスプレッドシートを操作したい。

自動操作でデータをリアルタイムに反映させて共有したい。

 

本記事の内容

  • GCPでのAPI設定
  • ライブラリのインストール
  • スプレッドシートの書き込み
  • スプレッドシートの読み込み

 

この記事を読むと、Google Cloud PlatformのAPIの設定から、スプレッドシートの読み込みや書き込みを知ることができます。

pythonでデータ処理と書き込みを自動化すれば、自動更新されたデータが共有できることでしょう。

Googleアカウントが必要ですので、無い方は用意しておいてください。

 

サンプルコード

 

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GCPでのAPI設定

GDriveやスプレッドシートのAPIをGCPで有効にしていきます。

 

GCPについて

GCPはGoogleCloudPlatformの略です。

AmazonのAWSやIBM Cloud、WindowsのAzureと同じクラウドサービスです。

サーバーが簡単に構築できたり、AIの処理の実装などを手伝ってくれます。

まず、GCPにアクセスします。

>> Google Cloud Platform

 

プロジェクトの作成

GCPではプロジェクト単位で使うサービスなどを管理できます。

まず、プロジェクトを作成します。

GCPのダッシュボードの「プロジェクト選択」から「新しいプロジェクト」を選択します。

もしくは、下記のリンクに直接飛びます。

>> 新規プロジェクト作成

 

適当な名前でプロジェクトを作成します。

 

これで、新しいプロジェクトが作成され、次のようなダッシュボードがもらえます。

ここで、色々なサービスを管理します。

 

Google Drive APIを有効にする

Google Driveのスプレッドシートにpythonからアクセスできるようにします。

 

ナビゲーションメニューより、APIライブラリを選択します。

 

次に、Google Drive APIを検索します。

「drive api」を入力して、Google Drive APIを選びます。

 

APIを有効にします。

 

Google Sheet APIを有効にする

Google Drive APIと同じように、ライブラリ検索で、「Google Sheet API」を検索します。

適当に、「sheet api」と入れると出てきます。

こちらも有効にします。

 

これで必要なAPIを有効にしたので、接続するための認証情報を作っていきます。

Google APIの認証を取得

ナビケーションメニューから、API>認証情報へいきます。

 

認証情報を作成から、サービスアカウントを作成します。

 

サービスアカウント名説明を入力して、作成を押します。

 

サービスアカウントができるので、リンクを押します

 

キーの項目から、鍵を追加から新しい鍵を作成を押します。

 

JSONを作成します。

 

ダウンロードしましょう。

 

このJSONファイルを使って、GDriveのスプレッドシートにアクセスします。

 

 

スプレッドシートを作成

GDriveにアクセスして、スプレッドシートを作成しましょう。

>> GDriveリンク

 

新規を押します。

 

Google スプレッドシートから、空白のスプレッドシートを作成します。

 

ファイル名を変更します。

 

次に、ファイルをpythonでアクセスできるようにします。

APIの認証でダウンロードしたJSONファイルを開いてください。

ここから、client_emailの情報をコピーしてください。

 

この情報を、共有から設定します。

 

client_emailを入力すると、該当するものが下に出てくるので、選択します。

選択したら、送信します。

 

さてここまでで、Google Driveに置いた、スプレッドシートがpythonで書き込み、読み込みができるようになりました。

続いて、コーディングを進めていきます。

ライブラリのインストール

スプレッドシートを操作するには、2つのライブラリを使います。

pipでインストールしてください。

 

>> gspreadドキュメント

 

ライブラリの読み込み

2つのライブラリ以外に、csvも使うので、csvも読み込みます。

 

設定

認証のjsonファイル、シート名などを設定します。

 

認証のjson_fileとfile_nameは各自のものに変更ください。

csv_file_nameのファイルはサンプルコードのところにおいてあります。

サンプルコード

 

スプレッドシートにアクセス

次のコードでスプレッドシートにアクセスしましょう。

 

シートの作成と削除

シートを作成してみます。

先ほど開いたスプレッドシートのshのadd_worksheetメソッドを使います。

行列の、rows、colsも必要ですので、入力しておきます。

 

シートができていることを確認したら、シートを削除します。

del_worksheetを使って、読み込み済みのシートオブジェクト(wks)を渡します。

 

 

シートのリストを取得

どんなシート名のシートがあるか確認します。

worksheetsメソッドでシート情報が取得できます。

 

 

シートの選択

次に、シートを選択します。

選択したシートに対して、読み込み、書き込みをします。

シートは左から0,1,2,..の番号か、シート名で選択できます。

ここでは、sheet_name1='シート1'のシートを読み込んでいます。

 

get_worksheetが番号で、worksheetがシート名なので、注意してください。

 

スプレッドシートの書き込み

スプレッドシートに書き込む方法を紹介します。

 

セルに書き込み

セルを1つもしくは複数指定して、値を書き込みます。

 

acellはA1、B1などの指定。cellは行列数で指定します。

ここら辺はエクセルと同じですね。

 

複数の場合は、updateメソッドで、範囲とデータをリストで渡します。

 

CSVをシートに書き込み

ここでは、新しいシートを作って、CSVデータを書き込みます。

シートの作成は、先ほどやったadd_worksheetを使います。

やっていることは、CSVファイルをlistにして書き込んでいるだけです。

CSVはサンプルコードに一緒に置いてある、Davis.csvを使っています。

 

numpyの書き込み

同じシートに書き込みますので、一旦データをクリアします。

values_clearメソッドでシート名と範囲を指定します。

 

numpyもlistにして書き込むだけです。

 

pandasの書き込み

pandasもDavis.csvを読み込んで書き込んでいきます。

こちらもやることは同じで、listにして書き込みますが、DataFrameのcolumnsとvaluesを連結して書き込んでいます。

 

 

スプレッドシートの読み込み

スプレッドシートから読み込む方法を紹介します。

 

セルから読み込み

単一、複数セルから読み込んでいきます。

sheet_name1='シート1'を読み込んでから、先ほど書き込んだデータを読み込んでいます。

 

単一のセルはacell,cellで対象のセルを指定して、valueで値をとっています。

複数の場合はgetメソッドで、セルの範囲を指定します。

 

シートから全部から読み込み

シート全体を読み込んで、numpyやpandasのDataFrameに入れていきます。

シートはsheet_name2='csv_sheet'を読み込みます。

 

pandasの時はget_all_recordsメソッドを使います。

 

numpyの時はget_all_valuesメソッドを使います。

 

簡単ですね!!

手軽に使えるので、ビジネスで使っている方もいるのではないでしょうか?

毎日、人が処理していることがあれば、pythonで自動化してみましょう!

 

他の活用方法は「python 活用 できることまとめ」も参考にしてください。

>> python 活用 できることまとめ

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