【解説】データ分析の第一歩：Jupyter Notebookで売上集計をしてみよう

最近、「データ分析」という言葉をよく耳にします。
でも、「難しそう」「専門知識がないと無理」と感じていませんか？

実は、Jupyter Notebook（ジュピターノートブック）という無料ツールを使えば、プログラミング初心者でも手軽にデータ分析を始めることができます。
Pythonという言語を使って、Excelデータを自動で集計したり、グラフを作ったりすることができるんです。

📊 こんなことができる！

たとえば、こんなExcelファイルがあります。
「商品A」「商品B」「商品C」という3つのシートがあり、それぞれに顧客名（B列）と合計金額（C列）が記録された売上管理表です。

データ量が多ければ多いほど、これを手作業で集計するのは大変ですよね。
でも、Pythonを使えば数秒で処理できます。

🧑‍💻 実際のコードはこんな感じ

以下のコードで実行するだけで、顧客ごとに商品A～Cの売上をまとめた新しいExcelファイルを自動で作成できます。

このコードは、Excelファイルの「商品A」「商品B」「商品C」シートから顧客ごとの売上金額を自動で集計し、まとめた一覧表を新しいExcelファイルとして出力するプログラムです。手作業で行う集計や並び替えを、一瞬で自動化できます。

このコードを実行すると、顧客名ごとの売上集計表が自動で作成されます。
しかも、合計額の大きい順に並び替えてくれるので、上位顧客をすぐに把握できます。

コードの解説　Pythonで複数のExcelシートをまとめて顧客別に集計する方法

簡単に解説していきます。

Excelに複数シート（「商品A」「商品B」「商品C」など）がある場合、顧客ごとの売上を手作業で集計するのは非常に手間がかかります。
このPythonコードでは、pandasを使って自動的に「顧客別・商品別売上一覧」を作成します。

① 各シートを読み込み、顧客別に金額を集計

import pandas as pd

input_file = '251105売上実績.xlsx'
sheets = ['商品A', '商品B', '商品C']
data_dict = {}

for sheet in sheets:
df = pd.read_excel(input_file, sheet_name=sheet, usecols=[1, 2], names=['顧客名', '金額'])
grouped = df.groupby('顧客名', as_index=False)['金額'].sum()
data_dict[sheet] = grouped

ここでは、Excelの各シートを順に読み込み、顧客ごとの合計金額を算出しています。
結果はシート名ごとに辞書（data_dict）に保存されます。

② 顧客名をキーに3つのシートを結合し、合計を計算

merged_df = data_dict['商品A'].merge(data_dict['商品B'], on='顧客名', how='outer', suffixes=('_A', '_B'))
merged_df = merged_df.merge(data_dict['商品C'], on='顧客名', how='outer')
merged_df.rename(columns={'金額_A': '商品A', '金額_B': '商品B', '金額': '商品C'}, inplace=True)
merged_df['合計'] = merged_df[['商品A', '商品B', '商品C']].sum(axis=1)
merged_df.sort_values('合計', ascending=False, inplace=True)

3つの集計結果を顧客名で結合し、各顧客の合計売上を算出します。
さらに、売上の多い顧客から順に並べ替えます。

③ 結果をExcelに出力

output_file = '顧客別商品別売上集計.xlsx'
merged_df[['顧客名', '商品A', '商品B', '商品C']].to_excel(output_file, index=False)
print(f"処理が完了しました。出力ファイル：{output_file}")

最終的な集計結果を新しいExcelファイルとして保存します。
顧客名と3商品の売上額が1シートにまとまり、即座に分析できる形になります。

このコードを使えば、複数シートに分かれた売上データを数秒で自動集計できます。
Excelでのコピー＆ペースト作業が不要になり、作業効率と正確性が大幅に向上します。

🚀 データ分析は“まずやってみる”ことが大切

最初は英語や記号に戸惑うかもしれません。
でも、一度動かしてみると「意外と簡単！」と思うはずです。
Jupyter Notebookは結果をその場で確認できるので、学びながら実践できる最高のツールです。

もし環境構築やコードの書き方でつまずいたら、無理せずプロに相談しましょう。
ヤマダITオフィスでは、Pythonの導入からデータ分析の実践まで、あなたと一緒に伴走します。
「データを活かして経営に生かしたい」「自社でも分析を始めたい」という方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。