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Python Kurs für Excel-Anwender: Berichte automatisieren

Python für Excel 'ianer: Berichte mit pandas und openpyxl automatisieren

Dauer: ab 1 Tag (8 UE) | Preis: ab 900 EUR (netto) | Live online oder vor Ort | Termin nach Vereinbarung

Sie lesen Excel-Arbeitsmappen mit pandas ein, bereinigen und verdichten die Daten in Python und schreiben fertig formatierte Berichte mit Tabellen, bedingter Formatierung und Diagrammen zurück nach Excel.

Gesamtpreis für bis zu 3 Teilnehmende · Unverbindliche Anfrage · Keine Vorkasse

Was tun, wenn der Monatsbericht in Excel jedes Mal einen halben Tag Kopierarbeit kostet?

Excel bleibt in den meisten Fachabteilungen das Werkzeug für Berichte, Planungen und Auswertungen – und das ist gut so, denn Kolleg:innen und Führungskräfte können damit umgehen. Mühsam wird es dort, wo dieselben Schritte jeden Monat von Hand wiederholt werden: Exporte aus mehreren Systemen zusammenführen, Spalten bereinigen, Pivot-Tabellen neu aufbauen, Formatierungen nachziehen. Python übernimmt genau diesen Teil. Die Arbeitsmappe am Ende sieht aus wie vorher, entsteht aber per Skript, nachvollziehbar und in Sekunden statt Stunden.

Der Kurs richtet sich an Menschen, die Excel gut kennen und Python gezielt für ihre Tabellenarbeit einsetzen wollen. Wir arbeiten in Jupyter-Notebooks und beginnen mit pandas: Arbeitsmappen und einzelne Blätter laden, Datentypen prüfen, filtern, gruppieren, zusammenführen und mit Datums- und Zeitwerten rechnen. Im zweiten Teil steuern Sie mit openpyxl die Arbeitsmappe selbst – Zellen, Bereiche, Formate, Namen und Excel-Tabellen. Der dritte Teil gilt dem fertigen Bericht: mehrere Blätter, große Datenmengen, bedingte Formatierung, native Excel-Diagramme und eingebettete Grafiken aus Matplotlib. Ergänzend ordnen wir ein, wann sich die Funktion =PY() von Python in Excel (regulär in Microsoft 365 Business und Enterprise), wann xlwings für eine geöffnete Arbeitsmappe und wann ein eigenständiges Skript eignet.

Für die Arbeit mit einem KI-Assistenten nutzen wir GitHub Copilot in VS Code direkt im Notebook. Copilot schlägt pandas-Ketten mit groupby und pivot_table schnell vor, verwechselt aber gern Spaltennamen oder vergisst, dass openpyxl Formeln beim Speichern nicht berechnet. Sie lernen deshalb, jeden Vorschlag zellenweise auszuführen und Zeilenzahlen sowie Summen gegen die Ausgangsdatei abzugleichen. Echte Kunden- oder Personaldaten bleiben dabei außen vor: Geübt wird mit anonymisierten Kopien.

Python-Vorkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend; die nötigen Sprachgrundlagen holen wir am ersten Vormittag am Beispiel von Tabellendaten nach. Wenn Sie eigene Exporte oder einen bestehenden Bericht mitbringen, bauen wir die Übungen daran auf – so verlassen Sie den Kurs mit einem Skript, das Ihren nächsten Monatsabschluss bereits erledigt.

Die beste Python-Lösung für ein Excel-Team ist eine, bei der das Team weiter Excel öffnet. Ich habe Projekte gesehen, in denen ein Skript großartige Auswertungen erzeugt hat, die niemand las, weil sie als CSV im Netzlaufwerk lagen. Sobald derselbe Inhalt als gewohnte Arbeitsmappe mit Tabellen, Ampelfarben und Diagramm im Postfach ankam, war er Gesprächsthema im nächsten Meeting. Python soll die Fleißarbeit übernehmen, nicht das Format wechseln, das alle kennen.

Was Sie danach können

  • Sie laden Excel-Arbeitsmappen mit pandas, prüfen Datentypen und bereinigen fehlerhafte Einträge
  • Sie ersetzen manuelle SVERWEIS- und Pivot-Schritte durch merge, groupby und pivot_table
  • Sie erzeugen mit openpyxl Arbeitsmappen mit Formaten, Excel-Tabellen, bedingter Formatierung und Diagrammen
  • Sie verarbeiten Datenmengen, die Excel allein nicht mehr bewältigt, und schreiben nur das Ergebnis zurück
  • Sie wählen begründet zwischen Python in Excel, xlwings und einem eigenständigen Berichtsskript

Zielgruppe und Voraussetzungen

  • Controller:innen, Analyst:innen und Sachbearbeiter:innen, die regelmäßig Excel-Berichte erstellen
  • Excel-Power-User, die VBA-Makros durch Python ablösen möchten
  • Entwickler:innen, die Excel-Dateien in Datenprozessen lesen und erzeugen müssen
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Python für Excel 'ianer: Berichte mit pandas und openpyxl automatisieren

Excel-Daten mit Python und pandas
  • Jupyter-Notebooks in JupyterLab und VS Code: Zellen, Kernel, Zwischenergebnisse
  • Projektumgebung mit venv oder uv, pandas und openpyxl installieren
  • Python-Grundlagen am Tabellenbeispiel: Listen, Dictionaries, Schleifen, Funktionen
  • Einführung in pandas: DataFrame und Series im Vergleich zu Tabellenblatt und Spalte
  • Excel-Dateien laden mit read_excel: Blattauswahl, Kopfzeilen, Spaltenbereiche, dtype
  • Alle Blätter auf einmal mit sheet_name=None, Export aus CSV mit Semikolon und Dezimalkomma
  • Ergebnisse speichern mit to_excel und ExcelWriter, Engines openpyxl und XlsxWriter
  • Daten betrachten und prüfen: head, info, describe, fehlende Werte und Duplikate
  • Plausibilitätsprüfungen: Wertebereiche, eindeutige Schlüssel, Abgleich von Summen
  • Daten bereinigen: Spalten umbenennen, Leerzeichen entfernen, Typen umwandeln
  • Filtern, Sortieren und berechnete Spalten wie in Excel, aber reproduzierbar
  • SVERWEIS in Python: Tabellen zusammenführen mit merge und concat
  • Gruppieren und verdichten mit groupby und pivot_table statt Pivot-Tabelle von Hand
  • Datums- und Zeitwerte mit to_datetime, Excel-Seriennummern und deutschen Datumsformaten
  • Rechnen mit Zeiträumen: Monate, Quartale, Kalenderwochen, resample und dt-Zugriffe
Arbeitsmappen steuern mit openpyxl
  • Arbeitsmappen öffnen, anlegen und speichern mit load_workbook und Workbook
  • Formeln oder berechnete Werte lesen: data_only und warum openpyxl nicht neu berechnet
  • Zellen, Zeilen und Spalten auswählen, Bereiche durchlaufen mit iter_rows
  • Formatierung per Code: Schriften, Füllfarben, Rahmen, Zahlenformate und Spaltenbreiten
  • Fenster fixieren, AutoFilter, Druckbereich und Kopfzeilen für den Ausdruck
  • Benannte Bereiche und Excel-Tabellen (Table) erzeugen, auf die Formeln verweisen
  • Datenüberprüfung mit Auswahllisten und Blattschutz für Eingabefelder
Berichte mit Excel und Python
  • Mehrere Blätter verwalten: anlegen, kopieren, umbenennen, je Region ein Blatt
  • Viele Arbeitsmappen aus einem Ordner zusammenführen mit pathlib
  • Große Arbeitsblätter: read_only- und write_only-Modus, nur benötigte Spalten laden
  • Schnelleres Einlesen mit der Engine calamine und Daten jenseits der Zeilengrenze von Excel
  • Bedingte Formatierung per Code: Farbskalen, Datenbalken, Regeln mit CellIsRule
  • Native Excel-Diagramme erzeugen: Säulen-, Linien- und Kreisdiagramm mit Reference
  • Diagramme mit Matplotlib erstellen und als Grafik in die Arbeitsmappe einbetten
  • Bericht als Skript ausführen und per Aufgabenplanung oder cron regelmäßig erzeugen
Python direkt in Excel
  • Python in Excel: die Funktion =PY(), Ausführung in der Microsoft-Cloud, Grenzen
  • Verfügbarkeit nach Microsoft-365-Plan, Standard- und Premium-Compute, kostenpflichtiges Add-on
  • xlwings: eine geöffnete Arbeitsmappe aus Python steuern und Makros ablösen
  • Entscheidungshilfe: Python in Excel, xlwings oder eigenständiges Skript
Excel-Automatisierung mit KI-Assistenz
  • Copilot im Notebook: pandas-Vorschlag Zelle für Zelle ausführen und Zwischenstand ansehen
  • Ergebnis gegen die Excel-Quelle abgleichen: Zeilenzahl, Summen je Spalte, Stichproben
  • Typische Assistentenfehler bei Excel: falsche Blattnamen, verlorene Formeln, data_only
  • Mit anonymisierten Kopien arbeiten, Original-Arbeitsmappen nie zum Überschreiben öffnen
  • Notebook in ein Skript überführen lassen, Test gegen eine Referenz-Arbeitsmappe
Praxisprojekt: Monatsbericht aus Filial-Exporten
  • Umsatzexporte mehrerer Filialen einlesen, Spalten vereinheitlichen und Dubletten entfernen
  • Kennzahlen je Region und Monat mit pivot_table, Abweichung zum Vorjahr berechnen
  • Arbeitsmappe mit Übersichtsblatt, Blatt je Region, Ampelformatierung und Säulendiagramm
  • Skript mit Konfigurationsdatei, das den Bericht jeden Monat neu erzeugt

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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1. Bedarf klären: Im kostenlosen Vorgespräch besprechen wir Ziele, Vorkenntnisse und Praxisaufgaben.

2. Angebot abstimmen: Inhalte, Format (live online oder vor Ort), Dauer und Preis legen wir gemeinsam fest.

3. Schulung durchführen: Sie arbeiten an Übungen aus Ihrem Alltag oder an einem neutralen Beispiel und nehmen konkrete nächste Schritte mit.

Häufige Fragen zur Schulung

Gilt der Ab-Preis pro Person oder für die Veranstaltung?

Die 900 EUR netto sind der niedrigste Gesamtpreis für eine firmeninterne Veranstaltung mit bis zu drei Teilnehmenden. Größere Gruppen und einen anderen Umfang bieten wir individuell an. Der verbindliche Preis steht in Ihrem Angebot.

Können wir eigene Aufgaben einbringen?

Ja. Welche Aufgaben sich eignen, welche Zugänge nötig sind und wie wir die Vertraulichkeit sichern, klären wir im Vorgespräch. Alternativ arbeiten wir an einem neutralen Beispiel.

Ist die Anfrage schon eine Buchung?

Nein. Sie erhalten zuerst ein abgestimmtes Angebot und entscheiden dann über die Beauftragung. Eine Vorkasse gibt es nicht.

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