Python×Excel×Slack｜週ごと集計結果をメッセージ自動通知(エクセルファイル添付)

Pythonを使うとSlackにチャットを自動投稿することができます。

このプログラムは毎週のチーム内の情報共有の自動化を目指しています。

たとえば、売上の集計結果をPythonに毎週通知する作業があったとします。

この作業を手動で毎週実施するのはメンドウです。実際、計算間違いをしてしまったり、忘れてしまったりするものです。

そこで、Pythonを活用することで、作業自動化を行います。

この記事では、集計プログラムと組み合わせて、データ集計を行ったExcelをSlackに通知するプログラムを紹介します。

・PandasでExcelデータから週ごとの集計結果を取得

・最終行から2行分のデータを取得して投稿

・SlackにExcel添付しつつメッセージ通知

それでは以下で詳しく紹介していきます。

1 PythonでExcelデータの集計結果をSlackに自動通知するプログラムの概要
2 Pythonプログラムを実行するための準備
3 Pythonプログラム解説
4 Pythonについて詳しく理解したいなら

PythonでExcelデータの集計結果をSlackに自動通知するプログラムの概要

今回は以下の作業をpythonで行うことを目指します。

プログラムの概要

1. PandasでExcelファイルを読み込む

2. Pandasで週ごとの集計を行って、新しいExcelファイルを出力

3. PandasのデータをSlackメッセージとして取得

4. 2で作成したExcelファイルを添付してSlackへ通知

手作業で実行すると、計算ミスをしたり通知を忘れてしまったりしてしまうものです。

しかしPythonで自動化してしまえば、売上のExcelファイル(csvファイルでも可)が準備できれば、後はプログラムを動かすだけで処理を実行できます。

詳しいプログラム解説は後半で行います。

なお、Scheduleやwindowsのタスクスケジューラを活用すれば、特定の曜日にプログラムを実行させることも可能です。

ウェブで「Python schedule」や「Python タスクスケジューラ」で調べてみてください。やり方が紹介されています。

Pythonプログラムを実行するための準備

事前準備

1. エクセルファイルの準備

2. Slackのtoken取得

3. 必要なライブラリをインストール

準備1｜エクセルファイルの準備

今回は以下のExcelファイルを使用します。

このExcelファイルの売上データを週毎に計算してslackに通知しおます。

準備2｜Slackのtoken取得

slackに自動投稿を行う場合、tokenを取得しておく必要があります。

そちらに関しては別サイトの記事で紹介していますので、そちらをご覧ください。

準備3｜必要ライブラリのインストール

今回は以下の3つのライブラリをインストールします。

pandas

pip install pandas

週毎の売上データを算出するときに使用します。

requests

pip install requests

Slack通知する際に使用するライブラリです。

以下のプログラムでは、上記の2つをインストールしておかないと動かないので、注意が必要です。

Pythonプログラム解説

この記事で紹介するプログラムを解説しています。

#プログラム0｜ライブラリの設定
import requests
import os
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

#プログラムA：エクセルの計算
def excel_keisan():
    #プログラムA1｜エクセルをPandasで読み込む
    filepath = 'sample.xlsx'
    df = pd.read_excel(filepath)

    #プログラムA2｜エクセルデータを週毎に計算
    df['myday'] = pd.to_datetime(df['Date'])
    df['daysoffset'] = df['myday'].apply(lambda x: x.weekday())
    df['week_start'] = df.apply(lambda x: x['myday'] - timedelta(days=x['daysoffset']), axis=1)
    df['week_start'] = pd.to_datetime(df['week_start']).dt.strftime("%Y-%m-%d")
    df_week = pd.pivot_table(df, index='week_start', columns='Product', values='Price', aggfunc='sum', fill_value=0)

    #プログラムA3｜最終行から2行分(先週分)を取得
    df_lastweek = df_week[-2:]
    indexes = df_lastweek.index.values
    columns = df_lastweek.columns.values
    values = df_lastweek.values
    message = ''
    for index, rows in zip(indexes, values):
        message = message + '\n\n' + index
        for column, row in zip(columns, rows):
            message = message + '\n' + column + '：' + str(row)

    #プログラムA4｜今日の日付からエクセルのファイル名を作成
    today = datetime.now()
    hiduke = today.strftime('%Y-%m-%d')
    filename = f'{hiduke}_weekly.xlsx'

    #プログラムA5｜エクセルファイルを出力
    df_week.to_excel(filename,sheet_name='製品売上',startrow=3)

    #プログラムA6｜2つの値を返す
    return filename, message

#プログラムB｜Slackへファイルを投稿
def SendToSlack(filename, message):

    # プログラムB1｜Slackへの投稿に必要は情報を設定
    token = 'xoxb-*************-*************-************************'
    channel = 'C012TV596VC'
    text = message + '\n\n毎週のレポートファイルを添付します'

    param ={
        'token': token,
        'channels': channel,
        'initial_comment': text
      }

    # プログラムB2｜投稿するExcelファイルを絶対パスを取得
    fullpath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
    files = {'file': open(fullpath, 'rb')}

    # プログラムB3｜SlackへExcelファイルを投稿
    requests.post(url='https://slack.com/api/files.upload', params=param, files=files)

#プログラムC｜mainプログラム
filename, message = excel_keisan()
SendToSlack(filename, message)

#プログラム0｜ライブラリの設定

import requests

import os

import pandas as pd

from datetime import datetime, timedelta

#プログラムA：エクセルの計算

def excel_keisan():

#プログラムA1｜エクセルをPandasで読み込む

filepath = 'sample.xlsx'

df = pd.read_excel(filepath)

#プログラムA2｜エクセルデータを週毎に計算

df['myday'] = pd.to_datetime(df['Date'])

df['daysoffset'] = df['myday'].apply(lambda x: x.weekday())

df['week_start'] = df.apply(lambda x: x['myday'] - timedelta(days=x['daysoffset']), axis=1)

df['week_start'] = pd.to_datetime(df['week_start']).dt.strftime("%Y-%m-%d")

df_week = pd.pivot_table(df, index='week_start', columns='Product', values='Price', aggfunc='sum', fill_value=0)

#プログラムA3｜最終行から2行分(先週分)を取得

df_lastweek = df_week[-2:]

indexes = df_lastweek.index.values

columns = df_lastweek.columns.values

values = df_lastweek.values

message = ''

for index, rows in zip(indexes, values):

message = message + '\n\n' + index

for column, row in zip(columns, rows):

message = message + '\n' + column + '：' + str(row)

#プログラムA4｜今日の日付からエクセルのファイル名を作成

today = datetime.now()

hiduke = today.strftime('%Y-%m-%d')

filename = f'{hiduke}_weekly.xlsx'

#プログラムA5｜エクセルファイルを出力

df_week.to_excel(filename,sheet_name='製品売上',startrow=3)

#プログラムA6｜2つの値を返す

return filename, message

#プログラムB｜Slackへファイルを投稿

def SendToSlack(filename, message):

# プログラムB1｜Slackへの投稿に必要は情報を設定

token = 'xoxb-*************-*************-************************'

channel = 'C012TV596VC'

text = message + '\n\n毎週のレポートファイルを添付します'

param ={

'token': token,

'channels': channel,

'initial_comment': text

}

# プログラムB2｜投稿するExcelファイルを絶対パスを取得

fullpath = os.path.join(os.getcwd(), filename)

files = {'file': open(fullpath, 'rb')}

# プログラムB3｜SlackへExcelファイルを投稿

requests.post(url='https://slack.com/api/files.upload', params=param, files=files)

#プログラムC｜mainプログラム

filename, message = excel_keisan()

SendToSlack(filename, message)

以下で詳しく説明しています。

プログラム0｜ライブラリの設定

#プログラム0｜ライブラリの設定
import requests
import os
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

#プログラム0｜ライブラリの設定

import requests

import os

import pandas as pd

from datetime import datetime, timedelta

import requests

Slackに投稿するときに使用します。

import os

Slackに投稿するExcelファイルのフォルダパスを取得するときに使用します。

import pandas as pd

Excelのデータを週毎に分析するときに使用します。

from datetime import datetime, timedelta

日付を取得したり計算したりするときに使用します。

プログラムA｜エクセルの計算

#プログラムA｜エクセルの計算
def excel_keisan():

1 2	#プログラムA｜エクセルの計算 def excel_keisan():

以下、プログラムAにおいて週毎でデータを計算していきます。

このプログラムAは、mainプログラムであるプログラムCから呼び出される関数です。

プログラムA1｜エクセルをPandasで読み込む

    #プログラムA1｜エクセルをPandasで読み込む
    filepath = 'sample.xlsx'
    df = pd.read_excel(filepath)

#プログラムA1｜エクセルをPandasで読み込む

filepath = 'sample.xlsx'

df = pd.read_excel(filepath)

filepath = ‘sample.xlsx’

Pythonファイルと同じフォルダ内の「sample.xlsx」のフォルダパスを取得します。

この事例では、対象のエクセルファイルをpythonプログラムと同じフォルダに保存してあります。

もしpythonを保存してあるフォルダと異なるフォルダのExcelファイルを結合したい場合は、「C:\Users\****\Dropbox\Python\Program\100_Excel\******」のようなフルパスを設定する方法を採用する必要があります。

df = pd.read_excel(filepath)

pd(pandas)でエクセルファイルを読み込んで、dfとしてデータを取得します。

プログラムA2｜エクセルデータを週毎に計算

    #プログラムA2｜エクセルデータを週毎に計算
    df['myday'] = pd.to_datetime(df['Date'])
    df['daysoffset'] = df['myday'].apply(lambda x: x.weekday())
    df['week_start'] = df.apply(lambda x: x['myday'] - timedelta(days=x['daysoffset']), axis=1)
    df['week_start'] = pd.to_datetime(df['week_start']).dt.strftime("%Y-%m-%d")
    df_week = pd.pivot_table(df, index='week_start', columns='Product', values='Price', aggfunc='sum', fill_value=0)

#プログラムA2｜エクセルデータを週毎に計算

df['myday'] = pd.to_datetime(df['Date'])

df['daysoffset'] = df['myday'].apply(lambda x: x.weekday())

df['week_start'] = df.apply(lambda x: x['myday'] - timedelta(days=x['daysoffset']), axis=1)

df['week_start'] = pd.to_datetime(df['week_start']).dt.strftime("%Y-%m-%d")

df_week = pd.pivot_table(df, index='week_start', columns='Product', values='Price', aggfunc='sum', fill_value=0)

全体の流れは以下のとおりです。

1. 「myday」で「Date」の日付をdatetime型に変換
2. 「daysoffset」で曜日を数値として取得
3. 「week_start」=「myday」 – 「daysoffset」とすることで、その日付の月曜日を取得
4. 「week_start」を「YYYY-mm-dd」型に変換
5. 「week_start」(その日付の週の月曜日)をもとにピボットテーブルを作成

df[‘myday’] = pd.to_datetime(df[‘Date’])

1行で「Date」列の日付をdatetime型に変換します。これでdatetimeとして計算できるようになります。

df[‘daysoffset’] = df[‘myday’].apply(lambda x: x.weekday())

2行で、weekdayの数値に変換して、その値を「dayoffset」という列に格納します。

weekdayは、数値と曜日を以下のように紐づけています。

0:月
1:火
2:水
3:木
4:金
5:土
6:日

df[‘daysoffset’]を出力してみると、「0~6」の値が出力されます。

df[‘week_start’] = df.apply(lambda x: x[‘myday’] – timedelta(days=x[‘daysoffset’]), axis=1)

「myday」列の日付　- 「daysoffset」の数値(曜日と連動した数値)として、月曜日の日付を取得します。

df[‘week_start’] = pd.to_datetime(df[‘week_start’]).dt.strftime(“%Y-%m-%d”)

strftimeを使って「YYYY-mm-dd」型に変換します

df_week = pd.pivot_table(df, index=’week_start’, columns=’Product’, values=’Price’, aggfunc=’sum’, fill_value=0)

・df → 対象となるDataframeを記入｜今回はdf

・index= ‘week_start’ →ピボットテーブルの行に入力する列｜今回は「week_start」列

・columns= ‘Product’ →ピボットテーブルの列に入力する列｜今回は「Product」列

・value = ‘Price’ →ピボットテーブルで計算したい列｜今回は「Price」列

・aggfunc = ‘sum’ →valueの計算方法｜値をとして出力

・fill_value = 0 →NaNの値の代わりに「0」を入力

得られた[week_start]を行(index)としてピボットテーブルを作成します。

この時点で、以下のようなピボットテーブルを得ることができます。

プログラムA3｜最終行から2行分(先週分)を取得

    #プログラムA3｜最終行から2行分(先週分)を取得
    df_lastweek = df_week[-2:]
    indexes = df_lastweek.index.values
    columns = df_lastweek.columns.values
    values = df_lastweek.values
    message = ''
    for index, rows in zip(indexes, values):
        message = message + '\n\n' + index
        for column, row in zip(columns, rows):
            message = message + '\n' + column + '：' + str(row)

#プログラムA3｜最終行から2行分(先週分)を取得

df_lastweek = df_week[-2:]

indexes = df_lastweek.index.values

columns = df_lastweek.columns.values

values = df_lastweek.values

message = ''

for index, rows in zip(indexes, values):

message = message + '\n\n' + index

for column, row in zip(columns, rows):

message = message + '\n' + column + '：' + str(row)

全体の流れは以下のとおりです。

1. 「df_week[-2:]」で最終行から2行分を取得
2. 「indexes」にindexをリスト(1次元)の値として取得
3. 「columns」にcolumnをリスト(1次元)の値として取得
4. 「values」にdf_lastweekの値をリスト(2次元)の値として取得
5. 「message」を空の変数として設定
6. indexesとvaluesで繰り返し処理を行う
7. 「index」の値をmessageに追加していく
8. columnsとrows(valuesの各行の1次元リスト)で繰り返し処理を行う
9. 「column:str」をmessageに追加していく

df_lastweek = df_week[-2:]

最終行から2行分の取得して、df_lastweekとします。

df_lastweekをprintで表示してみると、以下のようになります。

indexes = df_lastweek.index.values

df_lastweekのindexをindexesとしてリスト(1次元)の値を取得します。

indexesをprintで表示してみると、以下のようになります。

columns = df_lastweek.columns.values

df_lastweekのcolumnをリスト(1次元)の値として取得します。

columnsをprintで表示してみると、以下のようになります。

values = df_lastweek.values

df_lastweekのvaluesをリスト(2次元)の値として取得します。

valuesをprintで表示してみると、以下のようになります。

message = ”

変数messageに空の文字列「”」を設定します。

以下の繰り返し処理(for)で、messageを入れていきます。

for index, rows in zip(indexes, values):

zip関数で、indexesの1次元リストをindexとして1要素ずつ処理しつつ、valuesの2次元リストをrowsとして1要素ずつ処理していきます。

message = message + ‘\n\n’ + index

messageに2行改行(\n\n)してindexを文字列として結合します。

for column, row in zip(columns, rows):

zip関数で、columnsの1次元リストをcolumnとして1要素ずつ処理しつつ、rows(2次元リストvaluesの各要素：1次元リストとして取り出している)を1要素ずつ処理していきます。

message = message + ‘\n’ + column + ‘：’ + str(row)

messageを1行改行(\n)し、「column:str(row)」を文字列として結合します。

str(row)としているのは、rowに数値が入っているため、文字列に変換することでエラーを回避するためです。

プログラムA4｜今日の日付からエクセルのファイル名を作成

    #プログラムA4｜今日の日付からエクセルのファイル名を作成
    today = datetime.now()
    hiduke = today.strftime('%Y-%m-%d')
    filename = f'{hiduke}_weekly.xlsx'

#プログラムA4｜今日の日付からエクセルのファイル名を作成

today = datetime.now()

hiduke = today.strftime('%Y-%m-%d')

filename = f'{hiduke}_weekly.xlsx'

today = datetime.now()

今日の日付を取得します。

hiduke = today.strftime(‘%Y-%m-%d’)

今日の日付をstrftimeで「YYYY-mm-dd」型に変換します。

filename = f'{hiduke}_weekly.xlsx’

「f'{hiduke}_weekly.xlsx’」で{hiduke}に「YYYY-mm-dd」型の今日の日付を出力します。

今日の日付が2020/10/26であれば、filenameは「2020-10-26_weekly.xlsx」となります。

プログラムA5｜エクセルファイルを出力

    #プログラムA5｜エクセルファイルを出力
    df_week.to_excel(filename,sheet_name='製品売上',startrow=3)

1 2	#プログラムA5｜エクセルファイルを出力 df_week.to_excel(filename,sheet_name='製品売上',startrow=3)

プログラム4で作成したfilenameでエクセルファイルを出力します。

このとき、シート名は「製品売上」で、開始行は4行目です。

プログラムA6｜2つの値を返す

    #プログラムA6｜2つの値を返す
    return filename, message

1 2	#プログラムA6｜2つの値を返す return filename, message

戻り値として、filenameとmessageの2つを返します。

filenameは、slackに投稿するExcelファイルのファイルパスを指定するときに使用します。

messageは、slackに投稿するメッセージとして使います。

プログラムB｜Slackへファイルを投稿

#プログラムB｜Slackへファイルを投稿
def SendToSlack(filename, message):

1 2	#プログラムB｜Slackへファイルを投稿 def SendToSlack(filename, message):

プログラムB1｜Slackへの投稿に必要は情報を設定

    #プログラムB1｜Slackへの投稿に必要は情報を設定
    token = 'xoxb-*************-*************-************************'
    channel = 'C012TV596VC'
    text = message + '\n\n毎週のレポートファイルを添付します'

    param ={
        'token': token,
        'channels': channel,
        'initial_comment': text
      }

#プログラムB1｜Slackへの投稿に必要は情報を設定

token = 'xoxb-*************-*************-************************'

channel = 'C012TV596VC'

text = message + '\n\n毎週のレポートファイルを添付します'

param ={

'token': token,

'channels': channel,

'initial_comment': text

}

token = ‘xoxb-*************-*************-************************’

token取得は別サイトの記事で紹介していますので、そちらをご覧ください。

tokenの取得設定は5~10分程度を作業可能です。

channel = ‘C012TV596VC’

これは以下の画像のように、slackのチャンネルを入れ込みます。

text = message + ‘\n\n毎週のレポートファイルを添付します’

Slackに投稿するメッセージを設定します

すでにプログラムAでmessageを取得しているので、その後ろに「\n\n毎週のレポートファイルを添付します」を入れます。

「\n」は改行を意味し、これを2つ入れることで2行分を改行することができます。

メッセージは以下のようになります。

param ={
‘token’: token,
‘channels’: channel,
‘initial_comment’: text
}

3つのパラメーターを設定します。

token：token情報(別の手順で事前に取得する必要あり)
channels：投稿するSlackチャンネル
initial_comment：投稿するメッセージ

プログラムB2｜投稿するExcelファイルを絶対パスを取得

    #プログラムB2｜投稿するExcelファイルを絶対パスを取得
    fullpath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
    files = {'file': open(fullpath, 'rb')}

#プログラムB2｜投稿するExcelファイルを絶対パスを取得

fullpath = os.path.join(os.getcwd(), filename)

files = {'file': open(fullpath, 'rb')}

fullpath = os.path.join(os.getcwd(), filename)

Slackに投稿するExcelファイルのフルパスを取得します。

「os.getcwd()」でフォルダパスを取得できるので、それとfilenameを結合して、フルパスを作成しています。

files = {‘file’: open(fullpath, ‘rb’)}

Slackに投稿するExcelファイルの設定を行います。

プログラムB3｜SlackへExcelファイルを投稿

    #プログラムB3｜SlackへExcelファイルを投稿
    requests.post(url='https://slack.com/api/files.upload', params=param, files=files)

1 2	#プログラムB3｜SlackへExcelファイルを投稿 requests.post(url='https://slack.com/api/files.upload', params=param, files=files)

Slackのメッセージ情報をプログラムB1のparamを、Slackに投稿するファイル情報をプログラムB2のfilesを使って、slackへメッセージ投稿します。

実際に投稿すると、以下のようになります。

プログラムC｜mainプログラム

#プログラムC｜mainプログラム
filename, message = excel_keisan()
SendToSlack(filename, message)

#プログラムC｜mainプログラム

filename, message = excel_keisan()

SendToSlack(filename, message)

filename, message = excel_keisan()

プログラムAを呼び出して、returnとしてfilename, messageを取得します。

filenameはSlackに投稿するExcelファイルのファイル名を指し、messageはSlackに投稿するメッセージを指します。

SendToSlack(filename, message)

プログラムBにfilenameとmessageを引数にして呼び出す

プログラムAで取得した、filename(Excelファイルのファイル名)、message(Slackに投稿するメッセージ)をプログラムBに渡し、プログラムの処理を実行します。

プログラムBのSlackの投稿が終了したら、プログラム終了です。

プログラムの解説はここまでです。

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