【Colab】複数のExcel ファイルを読み込んで Plotly で可視化する方法【xls/xlsx 混在対応】

# Googleドライブのマウント
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

! pip install xlrd==2.0.0

filelistInGoogleDrive = [
  "jinsui_2019_zuhyou3_data.xlsx",
  "jinsui_2018_zuhyou3_data.xls",
  "jinsui_2017_zuhyou3_data.xls",
  "jinsui_2016_zuhyou3_data.xls",
  "jinsui_2014_zuhyou3_data.xls",
  "jinsui_2013_zuhyou3_data.xls",
  "jinsui_2012_zuhyou3_data.xls",
  "jinsui_2011_zuhyou3_data.xls",
  "jinsui_2009_zuhyou3_data.xls",
  "jinsui_2008_zuhyou3_data.xls",
  "jinsui_2007_zuhyou3_data.xls"
]
_basepath = r"/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/data/"
filepathlistInGoogleDrive = []
for filename in filelistInGoogleDrive:
  filefullpath = _basepath + filename
  filepathlistInGoogleDrive.append(filefullpath)

# ダウンロードしたExcelファイルの読み込み
import os
import pandas as pd
dfs = {}

# カラム名を指定
colnames=[
          "A",
          "B_県index",
          "C_県",
          "D",
          "E_男女計_15歳未満",
          "F_男女計_15～64歳",
          "G_男女計_65歳以上",
          "H_男女計_65歳以上_うち75歳以上",
          "I_男_15歳未満",
          "J_男_15～64歳",
          "K_男_65歳以上",
          "L_男_65歳以上_うち75歳以上",
          "M_女_15歳未満",
          "N_女_15～64歳",
          "O_女_65歳以上",
          "P_女_65歳以上_うち75歳以上"
]

i=0
for _path in filepathlistInGoogleDrive:
  print(_path)

  # 14行目から読み込む
  skip_rows = range(0,13)
  _filename, ext = os.path.splitext(os.path.basename(_path))
  df_temp = pd.read_excel(_path, header=None, skiprows=skip_rows, names=colnames)
  
  # 一番左に列を追加しファイル名を格納
  df_temp.insert(0, 'filename', _filename)
  
  # "C:県"に格納されている値にtrimを実施
  # ※桁数を揃えるために空白が格納されているため
  df_temp["C_県"] = df_temp["C_県"].str.strip()

  # 1つのDataFrameに集約
  if i==0:
    df = df_temp
  else:
    df = pd.concat([df, df_temp])
  i+=1

import plotly.express as px
from plotly.offline import iplot, plot, download_plotlyjs, init_notebook_mode
import plotly.graph_objs as go

# ファイル名から年度を取得
df["year"]=df["filename"].str.replace("jinsui_","")
df["year"]=df["year"].str.replace("_zuhyou3_data","")
df["year"]=df["year"].astype(int)

# 全人口における15～64歳の割合を算出
df["wariai"]=df["F_男女計_15～64歳"]/(df["E_男女計_15歳未満"]+df["F_男女計_15～64歳"]+df["G_男女計_65歳以上"])

# 三重県、奈良県、福岡県、東京都のみ抽出
df2 = df[df['C:県'].isin(["三重県","奈良県","福岡県","東京都"])]

# 可視化
fig = px.line(df2, x="year", y="wariai", color='C:県',log_y=False)
fig.show()