データ主導の業務が一般化している現在、Python 開発者にとって「リスト（Python の基本データ構造）を Excel へ変換する」作業は非常に一般的です。Excel は多くの業界で、データの可視化・共有・レポート作成の標準ツールとして広く利用されています。レポート生成、分析前の前処理、非エンジニアへのデータ共有など、Python のリストを Excel に出力するスキルは欠かせません。 pandas のような軽量ライブラリでも基本的な出力は可能ですが、Spire.XLS for Python は Excel の書式設定、スタイル、ファイル生成を細かく制御でき、Microsoft Excel のインストールも不要です。このガイドでは、さまざまなリスト構造を Excel へ変換する方法を、実例とベストプラクティスとともに解説します。 なぜ Python のリストを Excel に変換するのか インストール手順 基本：一次元リストを Excel に書き込む 二次元リスト（ネストされたリスト）を Excel に変換する 辞書型（dict）のリストを Excel に変換する Excel 出力を最適化する 4 つのポイント まとめ FAQ なぜ Python のリストを Excel に変換するのか Python のリストは柔軟にデータを保持できますが、Excel には次のような利点があります： 共同作業：Excel は広く利用されており、Python を知らなくても並べ替え・フィルター・編集が可能。 レポート作成：書き出した後にグラフやピボットテーブルを追加できる。 コンプライアンス：多くの業界で Excel 形式が監査や保存の基準とされている。 可視化：色・枠線・ヘッダーなどの Excel の書式設定により、リストより読みやすい。 売上データ、ユーザー情報、アンケート結果など、Excel に書き出すことでデータの共有性と実用性が大幅に向上します。 インストール手順 Spire.XLS for Python を使用するには、pip でインストールします： pip install Spire.XLS Excel（.xls/.xlsx）形式の読み書きに対応し、太字、列幅、色などの書式設定が自由に行えます。 本番レベルの Excel 出力に最適なライブラリです。 さらに多くの機能を試すには、30日間の無料評価ライセンスを取得できます。 基本：一次元の Python リストを Excel に変換する 一次元リストを Excel に書き込む場合、リストをループし、1 列に順番に挿入します。 以下のコード例では、文字列のリストを 1 列に書き込みます。 数値リストの場合は、保存前に数値書式を設定できます。 from spire.xls import * from spire.xls.common import * # Workbook オブジェクトを作成します workbook = Workbook() # 既定で作成されるワークシートをすべて削除します workbook.Worksheets.Clear() # 新しいワークシートを追加します worksheet = workbook.Worksheets.Add("シンプルなリスト") # サンプルデータ（文字列のリスト） data_list = ["佐藤", "鈴木", "高橋", "田中", "伊藤"] # リストの内容を Excel セルに書き込みます（1行目・1列目から開始） for index, value in enumerate(data_list): worksheet.Range[index + 1, 1].Value = value # 表示を見やすくするため、列幅を設定します worksheet.Range[1, 1].ColumnWidth = 15 # Workbook を Excel ファイルとして保存します workbook.SaveToFile("SimpleListToExcel.xlsx", ExcelVersion.Version2016) workbook.Dispose() 1 行に並べたい場合は以下のようにします： for index, value in enumerate(data_list): worksheet.Range[1, index + 1].Value = value 出力結果： きれいに整った 1 列の Excel になります。 二次元リスト（ネストされたリスト）を Excel に変換する ネストされたリスト（2D リスト）は、行列形式のデータで、Excel シートに直接マッピングできます。 以下は、従業員データ（名前・年齢・部署）を Excel テーブルへ変換する例です。 from spire.xls import * from spire.xls.common import * # Workbook オブジェクトを作成します workbook = Workbook() # 既定で作成されるワークシートをすべて削除します workbook.Worksheets.Clear() # 新しいワークシートを追加します worksheet = workbook.Worksheets.Add("社員データ") # ネストされたリスト（各行：[氏名、年齢、部署]） employee_data = [ ["氏名", "年齢", "部署"], # ヘッダー行 ["佐藤 太郎", 30, "人事部"], ["鈴木 一郎", 28, "開発部"], ["高橋 花子", 35, "マーケティング部"], ["田中 美咲", 29, "経理部"] ] # ネストされたリストの内容を Excel に書き込みます for row_idx, row_data in enumerate(employee_data): for col_idx, value in enumerate(row_data): if isinstance(value, int): worksheet.Range[row_idx + 1, col_idx + 1].NumberValue = value else: worksheet.Range[row_idx + 1, col_idx + 1].Value = value # ヘッダー行の書式を設定します worksheet.Range["A1:C1"].Style.Font.IsBold = True worksheet.Range["A1:C1"].Style.Color = Color.get_Yellow() # 列幅を設定します worksheet.Range[1, 1].ColumnWidth = 10 worksheet.Range[1, 2].ColumnWidth = 6 worksheet.Range[1, 3].ColumnWidth = 15 # Workbook を Excel ファイルとして保存します workbook.SaveToFile("NestedListToExcel.xlsx", ExcelVersion.Version2016) workbook.Dispose() ポイント 最初のサブリストはヘッダーとして扱う 二重ループで行列を Excel セルにマッピング 出力結果： ヘッダーが太字・黄色で、型が正しく保持された Excel テーブル。 Excel ファイルをよりプロフェッショナルな仕上がりにするために、Spire.XLS for Python を使用して、セルの罫線を追加したり、条件付き書式を設定したり、その他の書式設定オプションを適用したりできます。 辞書型（dict）のリストを Excel に変換する 辞書型のリストは、フィールド名付きのデータ構造を扱う際に一般的です。 以下の例では、顧客情報のリストを Excel に書き出します。 from spire.xls import * from spire.xls.common import * # Workbook オブジェクトを作成します workbook = Workbook() # 既定で作成されるワークシートをすべて削除します workbook.Worksheets.Clear() # 新しいワークシートを追加します worksheet = workbook.Worksheets.Add("顧客データ") # 辞書のリスト customers = [ {"ID": 101, "氏名": "山田 太郎", "メールアドレス": "このメールアドレスはスパムボットから保護されています。閲覧するにはJavaScriptを有効にする必要があります。 "}, {"ID": 102, "氏名": "佐藤 花子", "メールアドレス": "このメールアドレスはスパムボットから保護されています。閲覧するにはJavaScriptを有効にする必要があります。 "}, {"ID": 103, "氏名": "鈴木 一郎", "メールアドレス": "このメールアドレスはスパムボットから保護されています。閲覧するにはJavaScriptを有効にする必要があります。 "} ] # 辞書のキーからヘッダーを取得します headers = list(customers[0].keys()) # ヘッダーを 1 行目に書き込みます for col, header in enumerate(headers): worksheet.Range[1, col + 1].Value = header worksheet.Range[1, col + 1].Style.Font.IsBold = True # ヘッダーを太字に設定します # データ行を書き込みます for row, customer in enumerate(customers, start=2): # 2 行目から開始します for col, key in enumerate(headers): value = customer[key] if isinstance(value, (int, float)): worksheet.Range[row, col + 1].NumberValue = value else: worksheet.Range[row, col + 1].Value = value # 列幅を自動調整します worksheet.AutoFitColumn(2) worksheet.AutoFitColumn(3) # Workbook を Excel ファイルとして保存します workbook.SaveToFile("CustomerDataToExcel.xlsx", ExcelVersion.Version2016) workbook.Dispose() メリット ヘッダーを自動抽出：手動で列名を定義する必要なし 列幅自動調整：内容に合わせて最適化 大規模データでも対応可能 出力結果：ヘッダーが自動生成され、データ型が保持され、列幅が自動調整された Excel ファイル。 Excel 出力を最適化する 4 つのポイント データ型を保持する：数値には NumberValue を使用（Excel 内で計算が正しく機能） 列幅を自動調整する：AutoFitColumn() で手動設定の手間を軽減 シート名を分かりやすくする："Sheet1" ではなく "Q3 Sales" などに変更 Workbook を破棄する：大量データでは Dispose() によるメモリ解放が重要 まとめ Python のリストを Excel に変換する作業はデータ処理の基本スキルです。 Spire.XLS を利用することで、簡単なリストから複雑な入れ子構造、辞書型データまで、きれいで実用的な Excel ファイルを簡単に生成できます。 より高度な操作（グラフ、数式追加など）については、公式ドキュメントをご覧ください。 FAQs：リストから Excel への変換 Q1: pandas と Spire.XLS の違いは？ A: pandas は素早い基本出力に適していますが、書式設定の自由度は低めです。 Spire.XLS は以下の用途に向いています： 色・フォント・罫線などの高度な書式設定 ウィンドウ枠の固定、条件付き書式、グラフなどの Excel 機能を利用 Excel のインストール不要で 単独動作 Q2: Excel ファイルを別形式で保存する方法は？ workbook.SaveToFile("output.xlsx", ExcelVersion.Version2016) workbook.SaveToFile("output.xls", ExcelVersion.Version97to2003) Q3: Spire.XLS はデータ型をどのように扱う？ .Text：文字列 .NumberValue：数値 .DateTimeValue：日付 .BooleanValue：True/False Q4: なぜデフォルトのワークシートを削除するのですか？ A: Workbook を作成すると空のシートが自動生成されるため、 Workbook.Worksheets.Clear() を呼ばないと不要なシートが残ります。 Q5: Excel に正しく表示されない場合の原因は？ A: 主な原因は次の通りです： Excel のセルは 1 から始まるインデックスを使用している データ型が適切に設定されていない 保存前に Workbook.Dispose() を呼んでいない
