つくる:データと対面する
このレッスンでできるようになること。新しいデータを渡されたとき、集計を始める前に全体像を掴む手順を自分の手で通せるようになります。
新しい知識は出てきません。1章で覚えた read_csv と shape と columns を、実務の順番でつなぎます。
データ分析でいちばんよくある事故は、中身を確かめないまま集計に進むことです。読み込んだつもりのファイルが去年のもので、集計を全部やり直した、という話はどこの現場にもあります。それを防ぐのがデータとの対面という最初の5分です。
対面で確かめるのは次の4つです。行数を見て、想定と桁が合っているかを確かめます。3店舗×6ヶ月の売上なら、数百から数千行が自然です。3行しかなければファイルが途中で切れています。列名を見て、必要な列が揃っているかを確かめます。金額の列が無ければ売上分析はできません。先頭の数行を head() で見て、値の形を掴みます。日付が 2026-01-05 なのか 2026/1/5 なのかで、あとの処理が変わります。店舗の数のように、分析の軸になる列に何種類の値があるかも見ておきます。nunique() がその数を返します。
Python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("sales.csv")
print(df.shape)
print(df.columns.tolist())
print(df["店舗"].nunique())この4つをメモに残すところまでが対面です。「1200行、6列、店舗は3つ、日付は2026-01-05形式」と書いておけば、あとで結果がおかしくなったときに、どこから狂ったのかを追えます。
この演習では、対面の結果をそのまま辞書にして返します。分析の第一歩を、コードとして形にしましょう。
要件
- StringIO と read_csv で読み込む
- rows に行数、cols に列数を int で入れる
- columns に列名のリストを入れる
- stores に店舗列の種類数を int で入れる
- first_date に先頭行の売上日を文字列で入れる
入出力例
first_look("売上日,店舗,商品名,カテゴリ,数量,金額
2026-01-05,渋谷店,白磁のマグカップ,食器,2,3600
2026-01-06,横浜店,鉄のフライパン,調理器具,1,7800
2026-01-07,大宮店,積み重ね収納ボックス,収納,3,4500
2026-01-08,渋谷店,木製カッティングボード,調理器具,1,4200
2026-01-09,横浜店,白磁のマグカップ,食器,4,7200
") → {"cols":6,"columns":["売上日","店舗","商品名","カテゴリ","数量","金額"],"first_date":"2026-01-05","rows":5,"stores":3}
first_look("売上日,店舗,商品名,カテゴリ,数量,金額
2026-02-01,渋谷店,木製カッティングボード,調理器具,1,4200
2026-02-02,渋谷店,白磁のマグカップ,食器,4,7200
") → {"cols":6,"columns":["売上日","店舗","商品名","カテゴリ","数量","金額"],"first_date":"2026-02-01","rows":2,"stores":1}ヒント
編集 ゆめさく編集部