openpyxl でグラフの体裁を整え、見やすい横棒グラフ付きレポートを自動生成する方法

2025年7月28日

Excel グラフはデフォルト設定のままでは軸スケールや凡例が適切でない場合があり、レポート提出時に手動で修正する手間が発生しがちです。本記事では pandas で読み込んだ CSV データを openpyxl でシートへ貼り付けた後、BarChart のプロパティを細かく調整して「一目で分かる」横棒グラフを作成する手順を解説いたします。

1. サンプルデータと出力ファイル

ファイル	用途
`division_sales.csv`	部門別売上データ（UTF‑8）
`division_sales_chart.xlsx`	グラフ付きレポート（本記事で生成）

2. 必要ライブラリのインストール

pip install pandas openpyxl

3. 完成コード

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

# --- 1. CSV 読み込み ---
df_sales = pd.read_csv('division_sales.csv', encoding='utf-8')

# --- 2. ワークブック作成 ---
wb_report = Workbook()
sheet = wb_report.active
sheet.title = 'SalesData'

# DataFrame をシートへ転記（ヘッダー含む）
for row in dataframe_to_rows(df_sales, index=False, header=True):
    sheet.append(row)

# --- 3. グラフオブジェクト生成 ---
chart_bar = BarChart()
chart_bar.type = 'bar'          # 横棒グラフ
chart_bar.style = 10            # カラーパレット（任意）

# --- 4. データ系列・ラベル設定 ---
data_ref = Reference(
    sheet,
    min_col=2,        # 売上列
    min_row=1,
    max_col=2,
    max_row=sheet.max_row
)
label_ref = Reference(
    sheet,
    min_col=1,        # 部門名列
    min_row=2,
    max_row=sheet.max_row
)

chart_bar.add_data(data_ref, titles_from_data=True)
chart_bar.set_categories(label_ref)

# --- 5. 軸スケール・凡例・タイトルなどを調整 ---
chart_bar.y_axis.scaling.min = 0
chart_bar.y_axis.scaling.max = 4200        # 想定最大値
chart_bar.y_axis.title = 'Sales (Million JPY)'
chart_bar.x_axis.title = 'Division'

chart_bar.title = 'Division‑wise Sales'

chart_bar.width = 18      # cm 単位相当
chart_bar.height = 9

chart_bar.varyColors = True          # 系列ごとに色分け
chart_bar.legend.position = 'b'      # 凡例を下側に配置

# --- 6. シートへ挿入し保存 ---
sheet.add_chart(chart_bar, 'D3')
wb_report.save('division_sales_chart.xlsx')

4. コードのポイント解説

行	内容
`chart_bar.style = 10`	Office 内蔵スタイルを指定すると、企業配色に近い落ち着いた色調になります。
`varyColors = True`	データ系列が 1 列でもカテゴリー別に色分けされ、棒の識別性が向上します。
`legend.position = 'b'`	`'t'`（上）・`'r'`（右）・`'l'`（左）・`'b'`（下）から選択可能です。
`width / height`	値を大きくすると印刷時に見やすく、小さくすると空きスペースを有効活用できます。
`Reference` の `min_row=1`	ヘッダー行を含めることで `titles_from_data=True` を有効化し、凡例ラベルに列見出しが表示されます。

5. よくある調整項目

要素	プロパティ	設定例
背景色	`chart_bar.plot_area.fill`	`SolidFill(color='F2F2F2')`
データラベル	`chart_bar.dataLabels`	`dataLabels.showVal = True`
目盛間隔	`chart_bar.y_axis.majorUnit`	`500` など任意数値
2 系列表示	追加で `add_data()`	`chart_bar.add_data(Reference(...), from_rows=True)`