39 月次レポートを自動で作る｜世界一やさしいPython 中級編

STEP 1

課題とデータを見る

毎月、月が替わると、決まって頼まれる仕事があります。「先月の売上を、得意先別・商品別・地域別にまとめて、前の月と比べてください」。Excelで毎月ピボットテーブルを作り直している人も多いでしょう。同じ手順の繰り返しは、Pythonの得意分野です。

材料は、売上明細（sales_detail.csv）と、得意先・商品の一覧（customers.csv、products.csv）です。まず、明細の中身を確かめます。

売上明細の件数を、月ごとに数えるサンプルファイル付き・書き換えOK

Ctrl / ⌘ + Enter でも実行

この欄では、サンプルファイルが使えます。実行のたびに、ファイルは最初の状態に戻ります。

結果

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

2025年4月から9月までの明細が128行あります。1行は「伝票番号・日付・得意先コード・商品コード・数量・単価」で、得意先名や地域は、別のファイルにあります。

今回作るレポートの中身は、次の通りです。指定した月（例：2025-09）について、

得意先別・商品別・地域別の、当月の売上・前月の売上・前月比・構成比
売上の多い上位5社
金額は、数量×単価の合計（税抜）。棒グラフは使わず、Excelの表示形式（桁区切り、マイナスは赤字）で見やすくする

STEP 2

設計：4つの関数と、まとめ役

作業を、4つの関数と、それをつなぐ main に分けます。このような「小さな処理を順につないだ1本の流れ」を、パイプラインと呼ぶこともあります。

load_data3つのCSVを読む
clean売上と年月を作り、名前を付ける
summarize当月・前月・前月比・構成比
check_totals検算：合計が合うか
write_reportExcelに書く

main(month, dry_run) が、この5つを順に呼びます。

関数	受け取るもの	返すもの
`load_data()`	なし	明細・得意先・商品の3つの表
`clean(...)`	3つの表	売上と年月の列がある、名前付きの明細
`summarize(df, key, month, prev)`	明細、集計の軸、対象月、前月	集計の表
`write_report(path, tables)`	出力先、集計の表	なし（Excelを書く）
`main(month, dry_run)`	対象月、書き込むかどうか	集計の表（確認用）

決めておくことが、3つあります。

対象月は引数で渡す：来月は、コードではなく、引数の "2025-10" を変えるだけにする
前月が無いとき、前月比は空欄にする：0で割れないので、「比べられない」ものとして扱う
dry_run：True のときは、集計と検算だけ行い、ファイルを書かない（Lesson 29）。本番の前に試せる

STEP 3

部品を1つずつ作る

前月の求め方。 「2025-01 の前月」は「2024-12」です。文字の計算では間違えやすいので、pandas の月の型 Period に任せます。

前月を求める（年をまたぐ場合も）pandas・サンプルファイル付き

Ctrl / ⌘ + Enter でも実行

この欄では、サンプルファイルが使えます。実行のたびに、ファイルは最初の状態に戻ります。

結果

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

読み込みと整形。 売上を計算し、年月の列を作り、得意先名・地域・商品名を結合します（Lesson 23）。結合の前後で行数が変わっていないかを、必ず確かめます。

clean：売上を計算して、名前を付けるpandas・サンプルファイル付き

Ctrl / ⌘ + Enter でも実行

この欄では、サンプルファイルが使えます。実行のたびに、ファイルは最初の状態に戻ります。

結果

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

validate="many_to_one" は、「右の表（得意先・商品）に、同じコードが2行あったらエラー」という安全装置です。重複があると行が増え、売上が二重に数えられてしまうので、行数の確認と合わせて守ります。

集計。 当月と前月を並べて、前月比と構成比を求めます。まず、ごく小さなデータで手計算できる形にして、テストします。

summarize：小さなデータでテストするpandas・サンプルファイル付き

import pandas as pd

def summarize(df, key, month, prev):
  """key ごとに、当月・前月・前月比・構成比を出す"""
  now = df[df["年月"] == month].groupby(key)["売上"].sum()
  before = df[df["年月"] == prev].groupby(key)["売上"].sum()
  out = pd.DataFrame({"当月": now, "前月": before}).fillna(0).astype(int)
  out["前月比"] = (out["当月"] / out["前月"]).where(out["前月"] > 0) - 1
  out["構成比"] = out["当月"] / out["当月"].sum()
  return out.sort_values("当月", ascending=False).reset_index()

tiny = pd.DataFrame({
  "年月": ["2025-08", "2025-08", "2025-09", "2025-09"],
  "得意先名": ["A社", "B社", "A社", "C社"],
  "売上": [100, 50, 150, 30],
})
t = summarize(tiny, "得意先名", "2025-09", "2025-08").set_index("得意先名")

assert t.loc["A社", "当月"] == 150 and t.loc["A社", "前月"] == 100
assert abs(t.loc["A社", "前月比"] - 0.5) < 1e-9          # 100 → 150 は +50%
assert t.loc["B社", "前月比"] == -1.0                    # 当月ゼロは -100%
assert pd.isna(t.loc["C社", "前月比"])                    # 前月ゼロは、比べられない
assert abs(t["構成比"].sum() - 1) < 1e-9                  # 構成比の合計は100%
print(t["当月"].to_dict())
print("テスト OK")

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この欄では、サンプルファイルが使えます。実行のたびに、ファイルは最初の状態に戻ります。

結果

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ポイントは .where(out["前月"] > 0) です。「前月が0より大きいところだけ、比べる。それ以外は空欄（NaN）にする」という意味で、0で割る問題を避けています。B社のように前月はあったのに当月が0の得意先も、表に残ります。取引が途切れたことに気付けるからです。

Excelの見た目。 数字をそのまま書くと、桁区切りも%も付きません。Excelの表示形式を設定すると、値は変えずに、見た目だけを整えられます（Lesson 27）。

表示形式を設定して、読み直すpandas・サンプルファイル付き

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この欄では、サンプルファイルが使えます。実行のたびに、ファイルは最初の状態に戻ります。

結果

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0.0%;[Red]-0.0% は、「プラスは普通に、マイナスは赤字で」という書式です。ここで確かめたのは、値が元の数字のままであることと、書式が設定されていることです。

STEP 4

組み合わせて完成させる

部品を main でつなぎます。ログ（Lesson 12）で、途中の様子を残します。最後に、本番の書き込み、書き出したExcelの読み直し、前月が無い月、データの無い月を試します。

完成：月次レポートを作る main(month, dry_run)pandas・サンプルファイル付き

import logging
import sys
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill

logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO, format="%(levelname)s %(message)s")
log = logging.getLogger("monthly")

KEYS = {"得意先別": "得意先名", "商品別": "商品名", "地域別": "地域"}
FORMATS = {"当月": "#,##0", "前月": "#,##0", "前月比": "0.0%;[Red]-0.0%", "構成比": "0.0%"}

def load_data():
  sales = pd.read_csv("sales_detail.csv")
  customers = pd.read_csv("customers.csv")
  products = pd.read_csv("products.csv")
  return sales, customers, products

def clean(sales, customers, products):
  """売上金額を計算し、得意先・商品の情報を付ける"""
  df = sales.assign(売上=sales["数量"] * sales["単価"], 年月=sales["日付"].str[:7])
  df = df.merge(customers[["得意先コード", "得意先名", "地域"]], on="得意先コード", how="left", validate="many_to_one")
  df = df.merge(products[["商品コード", "商品名"]], on="商品コード", how="left", validate="many_to_one")
  if len(df) != len(sales):
      raise ValueError("結合で行数が変わりました")
  missing = df["得意先名"].isna().sum() + df["商品名"].isna().sum()
  if missing:
      log.warning("マスタにない値が %d 件あります", missing)
  return df

def summarize(df, key, month, prev):
  """key ごとに、当月・前月・前月比・構成比を出す"""
  now = df[df["年月"] == month].groupby(key)["売上"].sum()
  before = df[df["年月"] == prev].groupby(key)["売上"].sum()
  out = pd.DataFrame({"当月": now, "前月": before}).fillna(0).astype(int)
  out["前月比"] = (out["当月"] / out["前月"]).where(out["前月"] > 0) - 1
  out["構成比"] = out["当月"] / out["当月"].sum()
  return out.sort_values("当月", ascending=False).reset_index()

def check_totals(df, month, tables):
  """検算：どの集計も、明細の合計と同じになっているか"""
  total = int(df.loc[df["年月"] == month, "売上"].sum())
  for name, t in tables.items():
      if t["当月"].sum() != total:
          raise ValueError(f"{name}の合計が、明細の合計と合いません")
  return total

def style(ws):
  ws.freeze_panes = "A2"
  for cell in ws[1]:
      cell.font = Font(bold=True)
      cell.fill = PatternFill("solid", fgColor="DDEBF7")
      ws.column_dimensions[cell.column_letter].width = 22 if cell.column == 1 else 14
      if cell.value in FORMATS:
          for c in ws[cell.column_letter][1:]:
              c.number_format = FORMATS[cell.value]

def write_report(path, tables):
  with pd.ExcelWriter(path, engine="openpyxl") as w:
      for name, t in tables.items():
          t.to_excel(w, sheet_name=name, index=False)
          style(w.sheets[name])
      tables["得意先別"].head(5).to_excel(w, sheet_name="上位5社", index=False)
      style(w.sheets["上位5社"])

def main(month, dry_run=True):
  prev = str(pd.Period(month, "M") - 1)
  df = clean(*load_data())
  if month not in set(df["年月"]):
      raise ValueError(f"{month} の売上データがありません")
  log.info("対象月 %s（前月 %s）、明細 %d 行", month, prev, (df["年月"] == month).sum())
  tables = {name: summarize(df, key, month, prev) for name, key in KEYS.items()}
  total = check_totals(df, month, tables)
  log.info("当月の売上合計 %s 円（3つの集計と一致）", f"{total:,}")
  path = f"月次レポート_{month}.xlsx"
  if dry_run:
      log.info("dry-run: %s は書き込みません", path)
  else:
      write_report(path, tables)
      log.info("%s を書き込みました", path)
  return tables

main("2025-09", dry_run=False)
back = pd.read_excel("月次レポート_2025-09.xlsx", sheet_name=None)
print(list(back))
print(back["上位5社"]["得意先名"].tolist())
ws = load_workbook("月次レポート_2025-09.xlsx")["得意先別"]
print(ws["B2"].value, ws["B2"].number_format, ws["D2"].number_format, ws.freeze_panes)

main("2025-04")
try:
  main("2025-12")
except ValueError as e:
  print("ValueError:", e)

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この欄では、サンプルファイルが使えます。実行のたびに、ファイルは最初の状態に戻ります。

結果

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

結果を読みましょう。

9月の売上合計は 1,036,500円で、得意先別・商品別・地域別の3つの合計が、すべて明細と一致しました。一致しなければ、check_totals が止めてくれます
前月（8月）と比べると、約66%の減少です（サンプルデータの都合です）。実際の仕事で、こんなに減っていたら、まずデータの取り込み漏れや、入力の遅れを疑います
得意先では、サクラ印刷が299,000円でトップ、アサヒ建材は前月の約4.6倍（前月比で約+360%）です。8月にあって9月が0円の得意先（スミレ運輸・カエデ設計）も、表に残っています
main("2025-04") は、前月（3月）のデータが無いので、前月比が空欄になります。エラーにはならず、レポートは作れます
main("2025-12") は、データが無い月なので、分かりやすい日本語のエラーで止まります（Lesson 10）

dry_run=True（既定）なら、集計と検算だけで、ファイルは作りません。main("2025-04") のログに、その表示が出ています。ブラウザではダウンロードできないので、書き出した 月次レポート_2025-09.xlsx を読み直して確かめました。自分のパソコンで動かせば、フォルダにファイルができます。

STEP 5

自分で書く

お題① 月を指定して、その月の売上合計を返す関数 total_of(df, month) を完成させてください。7月・8月の合計と、8月の前月比（小数1桁の%）を表示します。

お題①：月の合計と、前月比pandas・サンプルファイル付き

Ctrl / ⌘ + Enter でも実行

この欄では、サンプルファイルが使えます。実行のたびに、ファイルは最初の状態に戻ります。

結果

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

ヒントを見る

df[df["年月"] == month]["売上"].sum() で合計が出ます。int(...) で整数にして、return で返します。

答えの例を見る

import pandas as pd

sales = pd.read_csv("sales_detail.csv")
df = sales.assign(売上=sales["数量"] * sales["単価"], 年月=sales["日付"].str[:7])


def total_of(df, month):
  return int(df[df["年月"] == month]["売上"].sum())


jul = total_of(df, "2025-07")
aug = total_of(df, "2025-08")
print(jul, aug)
print(f"{(aug / jul - 1):.1%}" if jul else "前月なし")

お題② 2025年8月の売上の上位3社の得意先名を、売上の多い順にリストで表示してください。（customers.csv の結合と、nlargest を使います）

お題②：8月の上位3社pandas・サンプルファイル付き

Ctrl / ⌘ + Enter でも実行

この欄では、サンプルファイルが使えます。実行のたびに、ファイルは最初の状態に戻ります。

結果

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

ヒントを見る

df[df["年月"] == "2025-08"].groupby("得意先名")["売上"].sum() のあと、.nlargest(3).index.tolist() で、名前のリストになります。

答えの例を見る

import pandas as pd

sales = pd.read_csv("sales_detail.csv")
customers = pd.read_csv("customers.csv")
df = sales.assign(売上=sales["数量"] * sales["単価"], 年月=sales["日付"].str[:7])
df = df.merge(customers[["得意先コード", "得意先名"]], on="得意先コード", how="left", validate="many_to_one")

by_customer = df[df["年月"] == "2025-08"].groupby("得意先名")["売上"].sum()
print(by_customer.nlargest(3).index.tolist())

お題③ 検算の関数 check_total(detail_total, table_total) を完成させてください。2つの合計が違うときは、ValueError("合計が合いません") を出します。

お題③：検算の関数コードは書き換えられます

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結果

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

ヒントを見る

if detail_total != table_total: のあとに、raise ValueError("合計が合いません") と書きます。

答えの例を見る

def check_total(detail_total, table_total):
  if detail_total != table_total:
      raise ValueError("合計が合いません")


for a, b in [(1036500, 1036500), (1036500, 1036000)]:
  try:
      check_total(a, b)
      print("OK")
  except ValueError as e:
      print(e)

STEP 6

振り返りと、実務に持ち帰る

import argparse


def parse_args(argv=None):
    parser = argparse.ArgumentParser(description="月次の売上レポートを作ります")
    parser.add_argument("--month", required=True, help="対象月（例 2025-09）")
    parser.add_argument("--dry-run", action="store_true", help="ファイルを書き込まずに確認だけする")
    return parser.parse_args(argv)


if __name__ == "__main__":
    args = parse_args()
    main(args.month, dry_run=args.dry_run)

python report.py --month 2025-09 --dry-run
python report.py --month 2025-09

理解チェックmain(month, dry_run) のように、対象月と dry_run を「引数」にしておく利点は？

理解チェック前月の売上が0円の商品について、前月比はどう扱うのが適切でしょう？