Python in Excelを学べる本のおすすめ人気ランキング25選【2026年版】

そうですね、立山秀利さんはExcelやPythonの入門書で定評のある方です。この本は、Excelのデータ分析をPythonで行う際のポイントを厳選して解説していて、初心者がつまずきやすいところをしっかりカバーしています。

はい、Excelの操作に慣れていれば、Pythonの基本を学びながら進められます。ただし、唯一の注意点としては、Pythonの基礎自体は本書だけではカバーしきれない部分もあるので、必要に応じて他の入門書と併用すると良いでしょう。

でも、Excel上でPythonを使うための第一歩としては非常におすすめです。

はい。著者は多くのプログラミング入門書を手がけているので、初心者の疑問点をよく理解しています。この本では、pandasでのデータ操作、matplotlibでのグラフ作成まで、基礎から順を追って学べます。

特に、ExcelとPythonのデータのやり取りを丁寧に説明しているのがポイントです。

その通りです。本書では、Pythonでデータ処理した結果をExcelに戻す方法も解説されているので、実務ですぐに活用できます。

データ分析の入門書として完成度が高い一冊ですね。

この本は、いきなり実例を見せて、Python in Excelでこんなことができるんだ！と驚かせてくれます。

例えば、住所データの正規化とか、相関マトリックスの作成など、実際の業務に役立つ例をベースに解説しています。

いわば「料理を見てから作り方を覚える」スタイルですね。

まさにそのための本です。著者自身が「基礎の基礎から順番に積み上げる冗長な説明はしない」と宣言しています。

Python in Excelの魅力をまず体感したい方には一番おすすめです。

はい、この本はExcelユーザーが「こんな処理、Pythonでできないかな？」と思ったときにピッタリです。

特に、Excel関数とPythonをどう組み合わせるか、という視点が他書にはない特徴です。例えば、VLOOKUPの代わりにpandasでデータを結合する方法など、目から鱗です。

その通り。全部をPythonでやろうとすると逆に効率が悪いこともありますからね。本書は、Excelの強みを残しつつ、Pythonで足りない部分を補う実践的なアプローチを教えてくれます。

データ分析のレパートリーが広がる一冊です。

そうなんです。この本はPythonを全く知らなくても大丈夫。第1章で変数やループ、関数といった基本を学び、その後Python in Excelの使い方、pandasやmatplotlibでのデータ分析へと進みます。

まさにオールインワン。しかも環境構築が不要で、すぐにコードを実行できるのも初心者には嬉しいポイントです。

ええ。ただし、その分一冊でカバーする範囲が広いので、各トピックの深さは限られます。しかし、入門としては十分すぎる内容です。

まずはこの本で基礎を固めて、その後専門書に進むのが良いでしょう。

David LangerはMicrosoft Excel MVPで、多くのプロフェッショナルにPythonを教えてきた経験があります。

本書は、あなたが既に持っているExcelの知識をベースに、Pythonの概念を一つずつ対応づけて教えてくれます。

例えば、セル参照と変数、関数とVBAの関係など、非常に学習効率が高いです。データ分析のDIY的なアプローチも魅力です。

良い考えです。ただし、専門用語も多いので、中級以上の英語力が必要かもしれません。しかし、内容はとても実践的で、将来Python in ExcelでAIを活用する時代を見据えたスキルが身につきます。

英語版をお勧めできる方にはぜひ手に取っていただきたい一冊です。

ええ。『Python in Excel Data Analysis』は、単なる入門書ではなく、Excelのスプレッドシートを「自動化された知能エンジン」に変えることを目的としています。

大量データの処理、予測分析、プロフェッショナルな可視化など、現場で求められる処理をすぐに実装できるコードが満載です。

特に、手動クレンジングにうんざりしている人には救世主のような一冊です。

大丈夫。本書はコピペで使えるソリューションを提供しています。例えば、毎月の財務レポートの自動化や、カスタムデータスクレイピングなど、すぐに試せる例が豊富です。

ただし、著者が自費出版のようで、内容の検証は自己責任になりますが、実用性は高いと思います。

この本は、Python in Excelを業務で最大限活用するための総合ガイドです。Excelの概念をPythonにマッピングする基礎から、pandasによるデータ分析、可視化に加え、Power QueryやCopilotとの連携までカバーしています。

特に、AIを活用したコーディング支援や高度な予測モデルの構築方法は、まさにこれからのExcelの使い方を先取りしています。

はい。例えば、Copilotに「このデータを分析したい」と指示するだけで、Pythonコードを提案してくれるテクニックも紹介されています。

将来のExcelはますますPythonとAIが融合していくでしょう。本書はその最前線を学べる貴重な一冊です。

ただし、英語であることと価格がやや高い点は注意が必要です。

その通り。George Mountの本は、ExcelユーザーがPythonを使って、より高度な分析に踏み込むための実践ガイドです。

例えば、統計的仮説検定、線形回帰、時系列フォーキャスト、モンテカルロシミュレーションなど、データサイエンスの基礎的な手法をExcelのシート上で実装できます。

各章は実際の分析プロジェクトのように構成されており、手を動かしながら学べます。

Excelの基本的な関数やピボットテーブルを使いこなせるレベルが望ましいです。Pythonの知識はゼロでも大丈夫ですが、統計の基礎知識があるとより理解が深まります。

とはいえ、本書は理論よりも実践を重視しているので、「まずやってみる」精神で取り組める方には最適。英語ですが、コードはシンプルで読みやすいです。

まさに決定版です。この本では、Python in Excelの中核である=PY()関数の仕組みから、Anacondaとの連携、pandasを駆使したデータ操作、そしてSeabornやMatplotlibによる高度な可視化技法（バイオリンプロット、ペアプロットなど）まで、漏れなく学べます。

また、コホート分析や財務異常値検出といった実世界のプロジェクトを通じて、ハイブリッドアナリストとしてのスキルを磨けます。

ExcelとPythonの両方を自在に操り、データ分析から可視化、自動化まで一人でこなせる人材のことです。

本書はまさにそのための教科書。理論ではなく実践に重きを置き、すぐに仕事で使える知識が詰まっています。

ただし、英語かつページ数が多いので、時間に余裕を持って取り組む必要があります。

そうなんです。中嶋英勝さんのこの本は、単なるExcel自動化ではなく、メール送信やWebスクレイピングまで含めたトータルな業務自動化を目指しています。

例えば、Webから取得したデータをExcelに保存し、それをメールで送信する、といった一連の流れをPythonで自動化する方法が学べます。VBAではここまで簡単にはできません。

大丈夫。この本はプログラミング初心者の社会人を対象に、難しい理論を使わずに解説しています。実践的な例題が多く、すぐに自分の仕事に応用できるよう工夫されています。

ただし、Python in Excelではなく、通常のPython（openpyxlなど）を使うので、Excel上で直接動かしたい場合には別の本が必要です。

金宏和實さんのこの本は、Excel業務をPythonで自動化することに特化した実用書です。特徴は、サンプルプログラムがすぐにダウンロードでき、ほとんどそのまま使えること。

例えば、部署別のデータを自動で集計してグラフ化するプログラムなど、実際の業務で頻出する処理が満載です。

プログラミングが初めてでも、解説が丁寧なので安心です。

そうなんです。これは通常のPython（openpyxl）を使います。なので、Excel上で直接コードを書くわけではありませんが、その分できることの幅が広いです。

例えば、複数のExcelファイルを一括処理したり、非表示のシートを操作したりと、Python in Excelでは制限のある処理も可能です。

環境構築が必要ですが、その手間を補って余りある自動化力を手に入れられます。

クジラ飛行机さんのこの本は、従来の自動化本とは一線を画します。まず、やりたい作業を日本語でAIに指示し、AIが生成したPythonコードをそのまま実行するという流れを解説しています。

例えば、「売上データを月別に集計してグラフにして」とAIに頼めば、コードを書いてくれるんです。もちろん、コードの修正やエラー対処もサポートしています。

その点も本書ではカバーされています。AIのコードをチェックするポイントや、動かなかったときの対処法が詳しく書かれています。

また、自動化の範囲もExcelだけでなく、PDFやWebブラウザ、OpenAI APIを使った高度な処理まで。

ただし、Pythonの基本文法は事前に理解しておく必要があります。AI入門者には少しハードルが高いかもしれませんが、自動化の可能性を広げたい方にはおすすめです。

はい、この本はExcel自動化の百科事典のような存在です。第1章ではVBAとPythonの使い分けのポイントを解説し、その後、セルの操作、書式設定、グラフ作成、シート・ブックの管理、外部データ連携など、実務で必要なすべての操作をカバーしています。

各レシピは「こんなとき」に「どう書くか」が明確で、コードの解説も一行一行丁寧です。

まさにその用途に最適です。「特定のセルの値を取得したい」「複数のブックをまとめたい」といった困ったときに、目次から該当レシピを探してコピペするだけ。

ただし、Python in Excelには対応していないので、通常のPython環境が必要です。また、初心者には情報量が多すぎるかもしれませんが、中級者以上には強力なリファレンスになります。

その通りです。この本は、Pythonを使ってExcelとGoogleスプレッドシートの両方を自動化する方法を解説しています。

プログラミングが初めての人でもわかるように、コードの書き方から始まり、グラフ作成やデータ分析まで一通りの業務をカバー。

特に、スプレッドシートを触る機会が多い人には嬉しい一冊です。

ええ、入門書として非常に良くできています。ただし、内容は基礎的なので、より高度な自動化を目指す方には物足りないかもしれません。

また、こちらもPython in Excelではなく、通常のPythonライブラリ（openpyxlなど）を使います。

まずはこの本でPythonに慣れてから、他の専門書に進むのがいいでしょう。

その通りです。この本は学習者が挫折しないように設計されています。まず、Pythonのインストールから基本構文、そしてExcelファイルの読み書き、シート操作、グラフ作成まで、順を追って学習します。

特筆すべきは、プログラム1行1行の動作を解説し、よく起こるエラーとその対処法を随所で紹介している点。

最後の実践章では、売上レポートを自動生成するプログラムを作成します。

ええ、その点が本書の最大の強みです。また、各章の終わりには実習問題があり、解答例も丁寧に解説されています。

これにより、ただ読むだけでなく、実際に手を動かして学べます。ただし、こちらも通常のPython（openpyxl）を使用するので、Python in Excelを学びたい方には別の本が必要ですが、基礎を固めるには最適の一冊です。

はい、著者は専門学校でも教える教育系YouTuberで、難しい概念をやさしく解説するのが得意です。本書は、Excelの単純作業（コピペ、分類、データ入力など）をPythonで自動化する方法を、細かい章立てと図解で説明しています。

プログラミングを全く知らなくても、ステップバイステップで理解できるよう工夫されています。

マクロVBAと比べると、Pythonはより汎用性が高く、大量データの処理や他システムとの連携に優れています。

ただし、Excel内で完結する簡単な自動化ならVBAのほうが手軽な場合もあります。本書はPythonのメリットを強調しつつ、実際の業務で役立つ自動化の手法を紹介しています。

初心者にはおすすめですが、より高度な内容を求める方には物足りないかもしれません。

リブロワークスさんのこの本は、個人の効率化だけでなく、作ったツールを職場の同僚に配布して使ってもらうところまでを視野に入れています。

例えば、Pythonがインストールされていない環境でも動くようにする方法や、わかりやすいエラーメッセージの書き方、Excelファイルで入力設定を行う手法などが解説されています。

つまり、一人のためではなく、チーム全体の生産性向上を目指しているんです。

その通りです。本書では、Excelテンプレートのコピー自動化や、名前のランダムグループ分け、ファイル検索置換など、実際の業務で使えるツールを例に挙げながら、誰でも使えるようにする工夫を学べます。

また、特別製本で180度開くので、両手でキーボードを打ちながらでも読みやすいのもポイントです。チームでの自動化を推進する方に強くおすすめします。

まさにそのための本です。Excel×Pythonでよく使われる処理を126のレシピにまとめています。

「ブックを開く」「セルを読み込む」「条件付き書式を設定する」など、目的から逆引きできるので、自分の必要なコードをすぐに見つけられます。

すべてのレシピは実用的で、複雑なフィルターや集計、pandasを使った高度な処理まで含まれています。

その点は、最初の章である程度Pythonの基礎と環境構築を解説しているので、一通り読めば大丈夫です。

また、各レシピには「こんなときに使う」という説明がついているので、初心者でも目的に合ったレシピを選びやすいです。

ただし、この本はリファレンスとしての性格が強いので、体系的に学びたい方は別の入門書と併用することをおすすめします。

本当です。この本は、最初から読む必要はなく、今困っているページを開いて、パスと列名だけ書き換えて実行すれば動くよう設計されています。

例えば、複数のExcelファイルを結合する、PDFを分割する、文字化けしたCSVを変換するなど、地味に面倒な業務を40個のレシピで解決。

主人公の鈴木さんと中村さんのストーリーも親しみやすいです。

良い質問です。ネットにもコードはありますが、この本は「失敗しても元に戻せる」ように設計されている点が違います。

ファイルを削除するコードは一切なく、安心して試せます。また、各レシピの「書き換えるところ」が明示されているので、自分の環境に合わせるのも簡単。

まさに実務家のための道具箱です。Pythonの環境構築は必要ですが、基本無料のアプリを使う方法も紹介されています。

その通り。この本は、Excel自動化に必要なテクニックを余すところなく収録しています。ブックやシートの操作、セルや行列の操作、表の見た目を整える、グラフ作成、複数シートから集計シートを作るなど、実務で頻出する処理を短くシンプルなコードで示しています。

サンプルが短いので、自分の用途にアレンジしやすいのもポイントです。

確かに、固定レイアウトなのでスマートフォンでは読みにくいかもしれません。パソコンやタブレットで読むことをおすすめします。

内容自体は非常に充実しており、特にPythonライブラリ（pandasなど）との連携も解説しているので、データ分析にも応用できます。

Excel自動化の決定版として、手元に置いておきたい一冊です。

大西武さんのこの本は、従来のExcel自動化に加えて、AIの活用方法も紹介しているユニークな一冊です。

例えば、レシートをOCRで読み取って家計簿を自動生成したり、自然言語を翻訳したり、ミニトマトの消費期限を予測するといった、ちょっと遊び心のある実例が満載。

さらに、ウィンドウやボタンを使ったGUIアプリの作り方も解説しているので、作ったツールを他の人に使いやすくできます。

そうなんです。こちらは通常のPython環境が必要です。また、AI部分では機械学習の基礎を扱っていますが、深くは掘り下げていません。

まずは自動化とAIに触れてみたい、という方にちょうど良い入門書です。Excelに限らず、もっと広い自動化に挑戦したい方におすすめします。

金宏和實さんのこの本は、まさにその悩みを解決します。前作『Excel×Python最速仕事術』の姉妹書で、特に大量データの処理に焦点を当てています。

例えば、何百ものExcelファイルから必要なデータだけを抽出して集計する、重いファイルを Python で一気に処理するなど、地味に時間のかかる作業を自動化するワザが満載。

テレワークで自宅からでも、定時前に仕事を終えられるようになるでしょう。

そうです。通常のPython環境が必要ですが、本書ではその設定方法も簡単に解説しています。また、固定レイアウトの電子書籍なので、タブレットで見ながらコードを入力するには良いですが、スマートフォンでは少し厳しいかもしれません。

内容は実践的で、すぐに業務に役立つものばかりです。データ処理に追われている方はぜひ手に取ってみてください。

伊沢剛さんのこの本は、まさにPythonでできるあらゆる仕事術を一冊にまとめた大全です。Excelの自動化はもちろん、データ整理、Webリサーチ、売上予測、さらに画像処理（電子捺印、文字抽出）、動画編集といった最新テクニックまでカバー。

シンプルなコードで書かれているので、初心者でも試しやすいです。また、ありそうでなかったトラブルシューティングの章もあり、よくあるエラーとその対処法がまとめられています。

その通り。ページ数も304ページとボリュームがあり、これ一冊でかなり幅広い知識が得られます。ただし、各テーマの深さは限られているので、特定の分野を極めたい方には少し物足りないかもしれません。

Pythonを仕事に活用するための入り口として、あるいはリファレンスとしても便利です。

この本は、VBAを使ったことがある人がPythonにスムーズに移行できるよう工夫されています。著者は「簡単なGUIはVBA、複雑なデータ処理はPythonに任せる」というハイブリッドな使い方を提案。

openpyxlとwin32comの両方のライブラリを使ってExcelを操作する方法を解説しているので、VBAに慣れた人にはwin32comが馴染みやすいでしょう。

また、章末の練習問題で理解を確認できます。

そうです。ただし、本書の執筆環境がPython 3.9.0とExcel 2016とやや古いので、最新の環境では注意が必要です。

また、Python in Excelではなく従来のPythonを使います。VBAからの移行を考えている方にはおすすめですが、完全な初心者には少し難しいかもしれません。