xlsx

XLSX スキル

目的

Excel スプレッドシートのワークフローの作成、読み取り、変更、自動化に関する専門知識を提供します。データ処理、レポート作成、自動化に向けた、ExcelJS、SheetJS、pandas、openpyxl によるプログラムでのスプレッドシート操作を専門とします。

使用する場面

• プログラムで Excel レポートを作成する
• XLSX ファイルを読み取り、解析する
• 書式を保持したまま既存のスプレッドシートを変更する
• Excel の反復作業を自動化する
• CSV 形式と XLSX 形式を相互に変換する
• 数式を含む Excel テンプレートを作成する
• 複雑なスプレッドシートからデータを抽出する
• 書式付きの財務レポートやデータレポートを生成する

クイックスタート

このスキルを呼び出す場面：

• プログラムで Excel レポートを作成する
• XLSX ファイルを読み取り、解析する
• 書式を保持したまま既存のスプレッドシートを変更する
• Excel の反復作業を自動化する
• CSV 形式と XLSX 形式を相互に変換する

呼び出してはいけない場面：

• Google Sheets を作成する場合 → API が異なります
• Excel アドインを作成する場合 → 適切な .NET／JS スキルを使用してください
• Excel 出力を伴わないデータ分析の場合 → data-analyst を使用してください
• CSV のみを扱う場合 → csv-data-wrangler を使用してください

判断フレームワーク

Excel Task?
├── Node.js Environment → ExcelJS (full-featured) or SheetJS (parsing)
├── Python Environment → openpyxl (Excel) or pandas (data + Excel)
├── Heavy Data Processing → pandas with openpyxl engine
├── Complex Formatting → ExcelJS or openpyxl
├── Template-Based → Fill existing templates with data
└── Large Files → Streaming readers (ExcelJS streaming, pandas chunks)

主なワークフロー

1. Excel レポートの生成（Node.js）

1. ExcelJS のワークブックを初期化する
2. 適切な名前を付けてワークシートを作成する
3. ヘッダーと幅を指定して列を定義する
4. ソースからデータ行を追加する
5. スタイル（フォント、罫線、塗りつぶし）を適用する
6. 計算用の数式を追加する
7. 印刷範囲とページ設定を指定する
8. ファイルバッファーまたはストリームに書き込む

2. スプレッドシートデータの抽出（Python）

1. openpyxl または pandas でワークブックを読み込む
2. データ範囲とヘッダーを特定する
3. 結合セルと書式を処理する
4. データを構造化形式に抽出する
5. 抽出したデータを検証し、クリーンアップする
6. 必要に応じて複数のシートを処理する
7. 目的の出力形式に変換する

3. テンプレートベースのレポート作成

1. 書式と数式を含むマスターテンプレートを作成する
2. テンプレートのワークブックを読み込む
3. データの挿入箇所を特定する
4. 数式を保持しながらデータを挿入する
5. 日付や参照先のセルを更新する
6. 必要に応じて数式を再計算する
7. 新しいファイルとして保存する（テンプレートを保持）

ベストプラクティス

• 大きなファイルではメモリを管理するため、ストリーミングモードを使用する
• ファイルを変更するときは既存のスタイルを保持する
• セルに書き込む前にデータ型を検証する
• 結合セルを明示的に処理する
• 保守性を高めるため、名前付き範囲を使用する
• ライブラリだけでなく、実際の Excel アプリケーションでテストする

アンチパターン

• 巨大なファイルをメモリに読み込む → ストリーミングリーダーを使用する
• セル参照をハードコードする → 名前付き範囲または動的な検索を使用する
• データ型を無視する → 数値、日付、テキストの型を明示的に設定する
• 数式を上書きする → 書き込む前にセルの型を確認する
• エラー処理が不足している → 破損したファイルやパスワード保護されたファイルを処理する