エクセルシート毎に各機械の機械稼働率を書き込みしたい

Question

実現したいこと

エクセルシート毎に各機械の機械稼働率を書き込みしたい。
以下画像は1台分の一か月稼働率ですが、シートを追加して他の機械の稼働率も入れたいと思います。

###前提
工場に加工機が7台あり、7台全てのシグナルタワーにラズベリーパイを取付し、光センサーにて稼働率を読み取っています。
当初はエクセルファイル1つに対して、1台分の一か月の稼働率を記録で進めていましたが、
1つのエクセルファイルで7台分の稼働率をシート毎に分けてほしいと要望があり、プログラム作成中です。

試したこと

追記モードにてto_excelの引数にmode='a'を入れましたが、動作していません。
追記モードなしで2台目以降をシート名を変更して書き込みしても、1台目のデータがなくなり、2台目のデータのみとなってしまいます。

TypeError: to_excel() got an unexpected keyword argument 'mode'

該当のソースコード

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
import glob

t=input('更新したい月を入力してください')
file_list1=glob.glob('//192.168.3.141/pi/mydata'+t+'*')
file_list2=glob.glob('//192.168.3.140/pi/mydata'+t+'*')
file_list3=glob.glob('//192.168.3.139/pi/mydata'+t+'*')
file_list4=glob.glob('//192.168.3.135/pi/mydata'+t+'*')
file_list5=glob.glob('//192.168.3.132/pi/mydata'+t+'*')
file_list6=glob.glob('//192.168.3.131/pi/mydata'+t+'*')
file_list7=glob.glob('//192.168.3.134/pi/mydata'+t+'*')

rcd1={'日付' : [], '稼働時間(分)': [], '無人稼働時間(分)': [], '停止時間(分)': [],'トータル時間(分)': [],'稼働率(%)': []}

for file1 in file_list1:

    a1=pd.read_csv(file1)
    d1=(file1[25:33])
    x1=a1.iloc[:,0].count()
    y1=a1.iloc[:,1].sum()
    z1=a1.iloc[:,2].sum()
    u1=x1-y1-z1
    w1=round(y1/x1*100,1)
    rcd1['日付'].append(d1)
    rcd1['稼働時間(分)'].append(y1)
    rcd1['無人稼働時間(分)'].append(z1)
    rcd1['停止時間(分)'].append(u1) 
    rcd1['トータル時間(分)'].append(x1)
    rcd1['稼働率(%)'].append(w1)
    
df1=pd.DataFrame(rcd1)
print(df1)
g1='稼働率'

monthly_file1 =g1+ f'{t}.xlsx'
try:
    df_m1 = pd.read_excel(monthly_file1,dtype={'日付': str})
    df_output1 = pd.merge(df_m1, df1,how='outer')
except FileNotFoundError:
    df_output1 = df1.copy()
    df_output1['コメント'] = None

df_output1.to_excel('//192.168.3.225/Share\工場/推進室\機械導入PJ/IOT/'+monthly_file1,sheet_name='D31',index=False)


rcd2={'日付' : [], '稼働時間(分)': [], '無人稼働時間(分)': [], '停止時間(分)': [],'トータル時間(分)': [],'稼働率(%)': []}

for file2 in file_list2:

    a2=pd.read_csv(file2)
    d2=(file2[25:33])
    x2=a2.iloc[:,0].count()
    y2=a2.iloc[:,1].sum()
    z2=a2.iloc[:,2].sum()
    u2=x2-y2-z2
    w2=round(y2/x2*100,1)
    rcd2['日付'].append(d2)
    rcd2['稼働時間(分)'].append(y2)
    rcd2['無人稼働時間(分)'].append(z2)
    rcd2['停止時間(分)'].append(u2) 
    rcd2['トータル時間(分)'].append(x2)
    rcd2['稼働率(%)'].append(w2)
    
df2=pd.DataFrame(rcd2)
print(df2)
g2='稼働率'

monthly_file1 =g2+ f'{t}.xlsx'
try:
    df_m2 = pd.read_excel(monthly_file2,dtype={'日付': str})
    df_output2 = pd.merge(df_m2, df2,how='outer')
except FileNotFoundError:
    df_output2 = df2.copy()
    df_output2['コメント'] = None

df_output2.to_excel('//192.168.3.225/Share\工場/推進室\機械導入PJ/IOT/'+monthly_file1,sheet_name='D32',mode='a',index=False)

まずは2台分で上手くいくか調整中です。

Answer 1

以下はto_excelメソッドについての公式のAPIレファレンスです。
pandas.DataFrame.to_excel — pandas 1.3.2 documentation

Examples（コード例）のところを見てもらうと、

ひとつのワークブック内に複数のシートを一度に書き込む場合は、

df2 = df1.copy()
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:  
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet_name_1')
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet_name_2')

また既存のエクセルファイルにシートを追加する場合は、

with pd.ExcelWriter('output.xlsx',
                    mode='a') as writer:  
    df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet_name_3')

Comments

[F91_]

ありがとうございます。まずは試してみます。

[F91_]

上手くいきましたので、自己解決の所に入れておきます。ただ、毎度のことですが関数で可能な限りまとめたいと思います。

[F91_]

現場担当者の方が何かトラブルが発生した場合にエクセルのコメント欄に手入力で理由を記載し、
更新されても消去されないプログラムにしましたが、上手くいっておりません。
別の問題かもしれませんので、解決しない場合は再投稿致します。

[F91_]

コメント欄に手入力し、更新されても消去されないプログラムも上手くいきました。
再度プログラムは修正して投稿しておきました。自宅のPCで試しただけなので、明日会社で試して上手くいけばとりあえずは一段落しそうです。

[etherbeg]

本番環境で稼働しながら要望に応えて改修とはハードですね。家で作業されてる分は給料出ませんよね…

[F91_]

家での作業は給料は出ないですね・・・私の会社での評価が低いが為に大きな改善でアピールをしている所です。プログラミングもここ一年で独学でなんとかしました。
転職した方が良いかもしれませんが　笑

そして何度もすみません。
新たな問題が発生していまして、一日に二度プログラムを実行すると、当日分のデータがダブルという点です。mergeメソッドでhow='outer'で結合しているので、計測中である当日分が
プログラム実行前とプログラム実行後のデータが違うため二つとなります。
解決策としては当日分を計算しないプログラムにするか、コメントの取り方を変更するか検討しています。
他にもプログラム以外で会社の課題がありましてそちらを進めないと間に合わないので、
どうか知恵を貸していただけないでしょうか？
質問として投げようかと思っていますが、やってほしいことを投げているだけだとクレームがきますので悩んでいます。

[etherbeg]

手元のサンプルデータで再現できました。
当日分を計算するんだったら、1日に2度実行したときは最新の方のデータだけ有効になって欲しいってことですよね。
もし当日分を計算する場合、当日分にコメントが書き込まれることはあり得ますか？
あと解決策として、当日分を計算しないプログラムにするっていうのは分かりますが、コメントの取り方を変更するっていうのはどういう意味ですか？

[F91_]

ご回答ありがとうございます。
最新の方のデータだけ有効になって欲しいってことで合っています。
当日分にコメントが書き込まれる事が多いと思います。
17時に定時退社の場合、その日に何かトラブルがあった場合はコメントを残そうというルールで考えています。なのでエクセルにコメントを書き込んで保存して帰宅というパターンになるかと思います。こうなってくると当日分を計算しないはＮＧかもしれませんね・・・
コメントの取り方の変更とは、すでに保存済みのエクセルのコメント行のみ引っ張り、
計算されたデータを結合する方法です。今はhow='outer'で結合していますが、結合方法の変更です。

[etherbeg]

なるほど、なるほど。
となると単純に新しい方のデータを残す方法では対応できないですね。
保存されたエクセルからはコメント行のみ取得するようにして、計算されたデータと結合する、というのは確かにひとつの手ですね。
私もちょっと考えてみますね。

[etherbeg]

「pythonプログラムにてエクセル更新をしても手入力したコメントはそのままにするプログラムを作成したい」
https://teratail.com/questions/350487
に新しく回答を追加する形で、コード例を投稿しました。

[F91_]

ありがとうございます。

Answer 2

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
import glob
import datetime

today = datetime.date.today()
year = today.year
month = today.month

input_value= input("{}年{:02}月分の集計を行います。Enterを押してください。 (別の月を集計する場合は6桁で年月を入力し、Enterを押してください) > ".format(year, month))
if not input_value:
   input_value =  "{}{:02}".format(year, month)

file_list1=glob.glob('//192.168.3.141/pi/mydata'+input_value+'*')
file_list2=glob.glob('//192.168.3.140/pi/mydata'+input_value+'*')
file_list3=glob.glob('//192.168.3.139/pi/mydata'+input_value+'*')
file_list4=glob.glob('//192.168.3.135/pi/mydata'+input_value+'*')
file_list5=glob.glob('//192.168.3.132/pi/mydata'+input_value+'*')
file_list6=glob.glob('//192.168.3.131/pi/mydata'+input_value+'*')
file_list7=glob.glob('//192.168.3.134/pi/mydata'+input_value+'*')

g='三課伸線稼働率(全機械)'
monthly_file =g+ f'{input_value}.xlsx'

rcd1={'日付' : [], '稼働時間(分)': [], '無人稼働時間(分)': [], '停止時間(分)': [],'トータル時間(分)': [],'稼働率(%)': []}

for file1 in file_list1:
    a1=pd.read_csv(file1)
    d1=(file1[25:33])
    x1=a1.iloc[:,0].count()
    y1=a1.iloc[:,1].sum()
    z1=a1.iloc[:,2].sum()
    u1=x1-y1-z1
    w1=round(y1/x1*100,1)
    rcd1['日付'].append(d1)
    rcd1['稼働時間(分)'].append(y1)
    rcd1['無人稼働時間(分)'].append(z1)
    rcd1['停止時間(分)'].append(u1) 
    rcd1['トータル時間(分)'].append(x1)
    rcd1['稼働率(%)'].append(w1)

df1=pd.DataFrame(rcd1)

rcd2={'日付' : [], '稼働時間(分)': [], '無人稼働時間(分)': [], '停止時間(分)': [],'トータル時間(分)': [],'稼働率(%)': []}
    
for file2 in file_list2:
    a2=pd.read_csv(file2)
    d2=(file2[25:33])
    x2=a2.iloc[:,0].count()
    y2=a2.iloc[:,1].sum()
    z2=a2.iloc[:,2].sum()
    u2=x2-y2-z2
    w2=round(y2/x2*100,1)
    rcd2['日付'].append(d2)
    rcd2['稼働時間(分)'].append(y2)
    rcd2['無人稼働時間(分)'].append(z2)
    rcd2['停止時間(分)'].append(u2) 
    rcd2['トータル時間(分)'].append(x2)
    rcd2['稼働率(%)'].append(w2)
    
df2=pd.DataFrame(rcd2)

rcd3={'日付' : [], '稼働時間(分)': [], '無人稼働時間(分)': [], '停止時間(分)': [],'トータル時間(分)': [],'稼働率(%)': []}

for file3 in file_list3:
    a3=pd.read_csv(file3)
    d3=(file2[25:33])
    x3=a3.iloc[:,0].count()
    y3=a3.iloc[:,1].sum()
    z3=a3.iloc[:,2].sum()
    u3=x3-y3-z3
    w3=round(y2/x2*100,1)
    rcd3['日付'].append(d3)
    rcd3['稼働時間(分)'].append(y3)
    rcd3['無人稼働時間(分)'].append(z3)
    rcd3['停止時間(分)'].append(u3) 
    rcd3['トータル時間(分)'].append(x3)
    rcd3['稼働率(%)'].append(w3)
    
df3=pd.DataFrame(rcd3)

rcd4={'日付' : [], '稼働時間(分)': [], '無人稼働時間(分)': [], '停止時間(分)': [],'トータル時間(分)': [],'稼働率(%)': []}

for file4 in file_list4:
    a4=pd.read_csv(file4)
    d4=(file4[25:33])
    x4=a4.iloc[:,0].count()
    y4=a4.iloc[:,1].sum()
    z4=a4.iloc[:,2].sum()
    u4=x4-y4-z4
    w4=round(y2/x2*100,1)
    rcd4['日付'].append(d4)
    rcd4['稼働時間(分)'].append(y4)
    rcd4['無人稼働時間(分)'].append(z4)
    rcd4['停止時間(分)'].append(u4) 
    rcd4['トータル時間(分)'].append(x4)
    rcd4['稼働率(%)'].append(w4)
    
df4=pd.DataFrame(rcd4)

rcd5={'日付' : [], '稼働時間(分)': [], '無人稼働時間(分)': [], '停止時間(分)': [],'トータル時間(分)': [],'稼働率(%)': []}
            
for file5 in file_list5:
    a5=pd.read_csv(file5)
    d5=(file5[25:33])
    x5=a5.iloc[:,0].count()
    y5=a5.iloc[:,1].sum()
    z5=a5.iloc[:,2].sum()
    u5=x5-y5-z5
    w5=round(y2/x2*100,1)
    rcd5['日付'].append(d5)
    rcd5['稼働時間(分)'].append(y5)
    rcd5['無人稼働時間(分)'].append(z5)
    rcd5['停止時間(分)'].append(u5) 
    rcd5['トータル時間(分)'].append(x5)
    rcd5['稼働率(%)'].append(w5)
df5=pd.DataFrame(rcd5)

rcd6={'日付' : [], '稼働時間(分)': [], '無人稼働時間(分)': [], '停止時間(分)': [],'トータル時間(分)': [],'稼働率(%)': []}
    
for file6 in file_list6:
    a6=pd.read_csv(file6)
    d6=(file6[25:33])
    x6=a6.iloc[:,0].count()
    y6=a6.iloc[:,1].sum()
    z6=a6.iloc[:,2].sum()
    u6=x6-y6-z6
    w6=round(y2/x2*100,1)
    rcd6['日付'].append(d6)
    rcd6['稼働時間(分)'].append(y6)
    rcd6['無人稼働時間(分)'].append(z6)
    rcd6['停止時間(分)'].append(u6) 
    rcd6['トータル時間(分)'].append(x6)
    rcd6['稼働率(%)'].append(w6)

df6=pd.DataFrame(rcd6)
    
rcd7={'日付' : [], '稼働時間(分)': [], '無人稼働時間(分)': [], '停止時間(分)': [],'トータル時間(分)': [],'稼働率(%)': []}

for file7 in file_list7:
    a7=pd.read_csv(file7)
    d7=(file7[25:33])
    x7=a7.iloc[:,0].count()
    y7=a7.iloc[:,1].sum()
    z7=a7.iloc[:,2].sum()
    u7=x7-y7-z7
    w7=round(y2/x2*100,1)
    rcd7['日付'].append(d7)
    rcd7['稼働時間(分)'].append(y7)
    rcd7['無人稼働時間(分)'].append(z7)
    rcd7['停止時間(分)'].append(u7) 
    rcd7['トータル時間(分)'].append(x7)
    rcd7['稼働率(%)'].append(w7)

df7=pd.DataFrame(rcd7)

try:
    df_m1 = pd.read_excel(monthly_file,sheet_name=0,dtype={'日付': str})
    df_output1 = pd.merge(df_m1, df1,how='outer')
except FileNotFoundError:
    df_output1 = df1.copy()
    df_output1['コメント'] = None

try:
    df_m2 = pd.read_excel(monthly_file,sheet_name=1,dtype={'日付': str})
    df_output2 = pd.merge(df_m2, df2,how='outer')
except FileNotFoundError:
    df_output2 = df2.copy()
    df_output2['コメント'] = None
    
try:
    df_m3 = pd.read_excel(monthly_file,sheet_name=2,dtype={'日付': str})
    df_output3 = pd.merge(df_m3, df3,how='outer')
except FileNotFoundError:
    df_output3 = df3.copy()
    df_output3['コメント'] = None

try:
    df_m4 = pd.read_excel(monthly_file,sheet_name=3,dtype={'日付': str})
    df_output4 = pd.merge(df_m4, df4,how='outer')
except FileNotFoundError:
    df_output4 = df4.copy()
    df_output4['コメント'] = None
    
try:
    df_m5 = pd.read_excel(monthly_file,sheet_name=4,dtype={'日付': str})
    df_output5 = pd.merge(df_m5, df5,how='outer')
except FileNotFoundError:
    df_output5 = df5.copy()
    df_output5['コメント'] = None

try:
    df_m6 = pd.read_excel(monthly_file,sheet_name=5,dtype={'日付': str})
    df_output6 = pd.merge(df_m6, df6,how='outer')
except FileNotFoundError:
    df_output6 = df6.copy()
    df_output6['コメント'] = None

try:
    df_m7 = pd.read_excel(monthly_file,sheet_name=6,dtype={'日付': str})
    df_output7 = pd.merge(df_m7, df7,how='outer')
except FileNotFoundError:
    df_output7 = df7.copy()
    df_output7['コメント'] = None

    
with pd.ExcelWriter('//192.168.3.225/Share\石岡工場/ＩＮＶ推進室\機械導入PJ/IOT/'+monthly_file) as writer:    
    df_output1.to_excel(writer,sheet_name='D31',index=False)
    df_output2.to_excel(writer,sheet_name='D32',index=False)
    df_output3.to_excel(writer,sheet_name='D33',index=False)
    df_output4.to_excel(writer,sheet_name='D34',index=False)
    df_output5.to_excel(writer,sheet_name='D35',index=False)
    df_output6.to_excel(writer,sheet_name='D36',index=False)
    df_output7.to_excel(writer,sheet_name='D37',index=False)

Answer 3

重複してしまいましたが、削除が出来ないので残ってしまっています。