Python in Excelにおけるxl()関数は、Excelのセル、範囲、テーブルを指定し参照し、Pythonコードに使用することができます。本記事では、その内容を簡単な例で紹介します。
Python in Excelの初心者向けの紹介記事は以下を参照ください。
初心者向けPython：Excel作業を自動化したい人のためのPython in Excel – Lean Data Office
セルの値の参照
まず、セルの値を参照してみます。D2とD4に入ったセルをPythonで結合します。
D4とD2を結合するにあたっては、D2のセルの値’42’のデータ型に注意する必要があります。ここではstr()関数を使用しstring型に統一しています。
データ型については以下の解説を参照ください。
初心者向けPython in Excel : データ型について解説 – Lean Data Office
想定通りの出力が得られました。
セル範囲の参照
次にある指定のセル範囲にPythonコードを適用してみます。
PythonコードとセルF6の’1.5’を用いて、E6～E11の範囲にD列の数字を掛け合わせた数を出力してみます。
xl()関数を用いて、セル指定し、それぞれの数字を掛け合わせます。
期待通りの結果が得られました。
ここからこのセルをE11までコピーしてみましょう。
そうすると以下のようにエラーを返します。
よくみてみると、参照されるべきF6セルが参照されていないことに気が付くと思います。
※F6ではなくF7を参照している。
ここはExcelと同様に絶対参照（$）を使用することで期待通り全セルに同様にF6を参照させることができます。
このうえでE11までE6のセルをコピーします。
期待通りの結果が得られました。
テーブルの参照
xl()関数では、テーブルを参照することも可能です。
テーブルを参照することで、Pythonは自動的にPandasのデータフレームを作成し、Pandasライブラリでサポートした機能を適用することができます。
xl()でテーブル範囲を指定します。
そうすると、
xl("テーブル1[#すべて]", headers=True)と表示されます。headers=Trueはエクセルが自動的にヘッダーを含むテーブルであることを判別した結果です。もしヘッダーを含めて指定したにもかかわらずheaders=Trueが指定されていなかった場合は手動で入力してください。
実行すると結果はDataFrameとして現れます。
Pythonオブジェクトは[PY]をクリックすることでそのDataFrameの内容を表示します。
DataFrameに対してはPandasの機能を実行することが可能です。一例として、describeメソッドを実行してみます。
実行しても、Pythonオブジェクトのままでは実行結果はセルに反映されません。
ここでは、Excel値に変換してセルに表示してみましょう。
期待通りに出力できました。
ほかにもPandasの機能はPython in Excelでは標準的にサポートされています。ぜひ試してみてください。
まとめ
xl() 関数は、Excelのセルや範囲をPythonから直接扱うための橋渡しとなる機能です。
単一セルや名前付きセル、絶対参照（$）や範囲指定まで、Excelと同じ感覚で利用できます。
特に範囲指定では、表データが PandasのDataFrame として読み込まれ、Pythonによる集計や分析結果をそのままExcel上に表示できます。xl() を使うことで、Excelのデータを起点にPythonの処理を自然に組み込めるようになります。
