セルの値の参照

　Pythonコード内でセルの値を参照することができます。

　セルの値を直接参照する場合は、以下のようにマウスでセルB2を選択すると、Pythonコードに xl("B2") と表示されます。xlの中にエクセルのセルのアドレスを入れることになります。

　エクセルのセル参照と同様に、セルをコピーするとセルのアドレスが相対的に変化します。

範囲参照

　範囲の指定も、マウスで選択することができます。len関数で件数を求めてみます。

　ただし、範囲選択で作成されるのは DataFrame です。そのままsumで合計を出すことができません。

　そこで、データフレームをリストに変換して計算することになります。

　範囲選択の時、ヘッダーも含めて選択すると、以下のような書き方ができます。

計算	式
件数	`len(xl("A1:B6", headers=True))`
合計	`sum(xl("A1:B6", headers=True).Age)`

　この方が、はるかにわかりやすいでしょう。

　データをテーブルに変換してから選択すると、ヘッダーを取得することができません。

　ここで、１つおまじないを付け加えてやる必要があります。

　テーブルを選択するとき、テーブルの左上で斜め下矢印が出た状態でダブルクリックします。すると、Pythonコードには xl("テーブル2[#すべて]", headers=True) と表示されます。これでヘッダー情報も含めたデータフレームを作成することができます。

　この状態で、以下のように計算式を書きます。

計算	式
件数	`len(xl("テーブル2[#すべて]", headers=True))`
合計	`ssum(xl("テーブル2[#すべて]", headers=True).Age)`

　範囲選択を行うと、DataFrame型になると説明しました。この型は、Pandasの型です。したがって、このDataFrameに対して、すぐにPandasの操作を行うことができます。

計算	式
合計	xl("テーブル2[#すべて]", headers=True).Age.sum()
平均	xl("テーブル2[#すべて]", headers=True).Age.mean()
最大	xl("テーブル2[#すべて]", headers=True).Age.max()
最小	xl("テーブル2[#すべて]", headers=True).Age.min()
件数	xl("テーブル2[#すべて]", headers=True).Name.count()