またPandasがフリーズした…。目の前のExcelファイルはたった数百行なのに、なぜこんなに時間がかかるんだ？
私は30代後半のシステム開発者。日々の業務でPythonを使ったExcel自動化スクリプトを組むことが多い。データ分析といえばPandas、という固定観念から、簡単なセルの読み書きや書式設定、シートの結合といった単純なExcel操作にも「とりあえずPandas」を使っていた。
しかし、そのたびに直面するジレンマがあった。スクリプトの起動は遅く、メモリ使用量は跳ね上がり、簡単な処理ですら数秒、時には数十秒待たされる。特に、Excelファイルを読み込み、ちょっとした修正を加えて保存するだけのタスクで、その遅延は顕著だった。
「なぜこんな簡単な作業に、いつもこんなに時間がかかるんだ…？」「このままじゃ、また終電を逃す…」
焦燥感と無力感が募る。Pandasは強力なライブラリだ。大規模なデータ分析や複雑なデータ操作には欠かせない。だが、その「万能性」が、かえってシンプルなタスクの足かせになっているのではないか？まるで、近所のコンビニに行くのにF1カーを乗り回しているようなものだ。毎回、エンジンを温め、複雑なシステムを起動する手間がかかる。
ある日、同僚のベテランエンジニアにこの悩みを打ち明けた。「お前、それ、openpyxl使ってみろよ。Pandasはデータフレームを構築するオーバーヘッドがあるからな。簡単なExcel操作なら、openpyxlの方が断然速いぞ」
彼の言葉は、私の頭をガツンと叩いた。openpyxl？名前は聞いたことがあるが、Pandasの影に隠れて、これまで真剣に検討したことはなかった。藁にもすがる思いで、その日の夜からopenpyxlのドキュメントを読み漁った。
「まさか、こんなにシンプルな解決策があったなんて…！」
openpyxlは、Excelファイル（.xlsx形式）を直接操作するために設計されたライブラリだ。Pandasのようにデータフレームを介さず、ワークブック、シート、セルの階層構造に直接アクセスできる。その結果、圧倒的な軽量性と高速性を実現する。
具体的にopenpyxlが輝くのは、こんなケースだ。
- 特定のセルへの値の書き込み・読み込み: 「A1セルに日付を、B2セルに担当者名を入力する」といったピンポイントな操作。
- セルの書式設定: フォントの色、背景色、罫線、結合など、Excelの見た目を細かく調整したい場合。
- シートの追加・削除・コピー: 既存のワークブックに新しいシートを追加したり、特定のシートを複製したりする操作。
- 条件付き書式やグラフの操作: より高度なExcelの機能をPythonから制御したい場合。
- データが数千行〜数万行程度の小〜中規模なExcelファイル: 大規模データ分析が不要で、定型的なExcel処理を自動化したい場合に真価を発揮する。
これらはまさに、私がPandasで苦しんでいたタスクそのものだった。openpyxlに切り替えてみると、スクリプトの実行速度は劇的に向上し、メモリ使用量も大幅に削減された。これまで数秒かかっていた処理が瞬時に終わり、フリーズの恐怖とも無縁になった。
「もう、あのイライラに悩まされることはない…！家族との時間も増えるかもしれない…」
Pandasとopenpyxlは、どちらが優れているかではなく、適材適所だ。Pandasは「巨大なデータ分析工場」であり、複雑なデータ変換や統計処理、大規模データセットの操作には絶対的な強みを持つ。一方、openpyxlは「精密な専門工具箱」であり、Excelファイルの構造を直接編集し、軽量かつ高速な定型作業に特化している。
あなたのExcel作業は、もっとスマートになる。もしあなたが、簡単なExcel操作にPandasを使っていて「重い」「遅い」と感じているなら、ぜひopenpyxlを試してみてほしい。適切なツールを選ぶだけで、あなたのPythonコードは劇的に変わり、日々の業務効率は飛躍的に向上するはずだ。今日から、あなたの消耗は終わりを告げるだろう。
