openpyxl条件付き書式：IconSetRuleでデータ評価を視覚化する

はじめに：PythonでExcelデータを「評価」し「視覚化」する
IconSetRule：データ評価ルールの定義体
1. IconSetRuleを構成する主要パラメータ
実践①：パフォーマンススコアを「信号機」で評価する
1. Step 1: 評価対象のデータを用意する
2. Step 2: IconSetRuleで評価ルールを定義・適用する
実践②：データの増減傾向を「矢印」で視覚化する
評価ルールの詳細設計
まとめ：IconSetRuleでデータに評価という「文脈」を与える

はじめに：PythonでExcelデータを「評価」し「視覚化」する

Pythonとopenpyxlを用いてExcelレポートを自動生成する際、単に数値を並べるだけでは、そのデータが持つ本当の意味は伝わりにくいものです。特に、KPIの達成状況やパフォーマンススコアなど、「評価」を伴うデータは、視覚的な補助がなければ読み解くのに時間がかかります。

この課題を解決する強力なツールが、openpyxlの条件付き書式機能、その中でも特に**IconSetRule**クラスです。IconSetRuleを使いこなせば、データの良し悪しや傾向をアイコンで表現し、単なる数値の羅列を、直感的に理解できる「評価レポート」へと昇華させることができます。

この記事では、IconSetRuleの仕組みから具体的な実装方法までを掘り下げて解説します。

IconSetRule：データ評価ルールの定義体

openpyxlにおいて、アイコンセットによる条件付き書式はIconSetRuleクラスによって定義されます。これは、どのようなアイコンを、どのようなルールに基づいて表示するかを決定する、いわば**「データ評価の設計図」**です。

このIconSetRuleオブジェクトを生成し、ワークシートのconditional_formatting.add()メソッドで適用したい範囲を指定することで、データ評価の視覚化が実現します。

IconSetRuleを構成する主要パラメータ

IconSetRuleを定義する上で、特に重要なパラメータは以下の通りです。

icon_style: 表示するアイコンのスタイルを文字列で指定します（例: '3TrafficLights1', '3Arrows'）。これにより、視覚化の目的（状態評価、傾向表示など）に合わせたアイコンを選択します。
type: ルールの閾値を何に基づいて決定するかを指定します。主に'percent'（パーセント）、'num'（数値）、'percentile'（パーセンタイル）が使われます。
values: typeで指定した基準に基づき、アイコンを切り替える閾値をリストで指定します。

これらのパラメータを組み合わせることで、精度の高い評価ルールをプログラム上で構築できます。

実践①：パフォーマンススコアを「信号機」で評価する

最も一般的なユースケースとして、数値スコアを「良/中/不良」の3段階で評価する信号機アイコンを実装してみましょう。

Step 1: 評価対象のデータを用意する

まず、評価対象となるスコアデータを持つExcelファイルを用意します。

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "PerformanceReview"
ws.append(["EmployeeID", "Score"])
scores = [("EMP001", 92), ("EMP002", 75), ("EMP003", 81), 
          ("EMP004", 55), ("EMP005", 68), ("EMP006", 40)]
for row in scores:
    ws.append(row)
wb.save("performance_scores.xlsx")
print("評価対象のデータファイルを作成しました。")

Step 2: IconSetRuleで評価ルールを定義・適用する

次に、スコアが80点以上を「良（緑）」、60点以上を「中（黄）」、それ未満を「不良（赤）」とする評価ルールを定義し、適用します。

from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.formatting.rule import IconSetRule

wb = load_workbook("performance_scores.xlsx")
ws = wb.active

# 評価ルールを定義
# 80以上(緑)、60以上(黄)、それ未満(赤)
rule = IconSetRule(
    icon_style='3TrafficLights1', 
    type='num',            # 閾値の基準を「数値」に設定
    values=[0, 60, 80]     # アイコンの切り替えポイント
)

# B2:B7の範囲に評価ルールを適用
ws.conditional_formatting.add('B2:B7', rule)

wb.save("performance_scores_evaluated.xlsx")
print("評価を視覚化したファイルを保存しました。")

生成されたperformance_scores_evaluated.xlsxを開くと、各スコアの横に評価アイコンが表示され、誰が高いパフォーマンスで、誰が要改善なのかが一目瞭然になります。

実践②：データの増減傾向を「矢印」で視覚化する

前月比や前年比など、データの増減傾向を視覚化したい場合は、矢印アイコンが最適です。

from openpyxl import Workbook, load_workbook
from openpyxl.formatting.rule import IconSetRule

# 前月比データを作成
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.append(["Product", "MoM Growth (%)"])
growth_data = [("A", 5.2), ("B", -2.1), ("C", 0.5), ("D", 10.8), ("E", -8.5)]
for row in growth_data:
    ws.append(row)

# 傾向評価ルールを定義
# 1以上(上昇)、-1未満(下降)、その間(横ばい)
rule = IconSetRule(
    icon_style='3Arrows',
    type='num',
    values=[-1, 1]  # 0をまたぐ設定の場合は2つの閾値で3分割する
)

ws.conditional_formatting.add('B2:B6', rule)
wb.save("growth_trends.xlsx")
print("増減傾向を視覚化したファイルを保存しました。")

この例では、正の値を「上昇」、負の値を「下降」、ゼロ近辺を「横ばい」として3種類の矢印で視覚化しています。

評価ルールの詳細設計

IconSetRuleはさらに細かいカスタマイズが可能です。

アイコンスタイルの選択: '5Arrows'（5段階評価の矢印）や'5Rating'（5つ星評価）など、評価の粒度に合わせた多くのicon_styleが用意されています。
数値とパーセンタイルの使い分け: type='percentile'を使えば、絶対値ではなく、データセット全体の中での相対的な位置（例：上位20%）に基づいてアイコンを割り当てることができます。
アイコンのみ表示: IconSetRuleのshowValue属性をFalseに設定すると、数値は非表示になり、アイコンのみが表示された、よりシンプルな評価シートを作成できます。