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データ分析入門 Python(pandas)
つくる:データと対面する

データ分析入門 Python(pandas)

pandasによるデータの読み込み・抽出・前処理、groupbyによる集計、表の結合、matplotlibによる可視化、そして前月比や移動平均を使った分析の実践まで、データ分析の基礎を、毎レッスン実際にコードを書き、多店舗ショップの売上データを分析レポートに仕上げながら学べるコースです。Python入門を修了した方を対象としています。約 14.5 時間 (1 日 30 分 × 29 日) で 57 レッスンを修了でき、修了後は手元のCSVを自力で分析し、グラフと示唆のあるレポートを作れるようになります。

1
データ分析のはじめかた
01. データ分析とは15分
02. pandasとは15分
03. ノートブックの使い方15分
04. CSVを読み込む15分
05. つくる:データと対面する20分
06. 第1章クイズ10分
2
DataFrameのきほん
01. SeriesとDataFrame15分
02. 概観コマンド15分
03. 列を選ぶ15分
04. 行を選ぶ15分
05. 条件で抽出する15分
06. 複数条件15分
07. 並べ替える15分
08. つくる:抽出レポート20分
09. 第2章クイズ10分
3
データの前処理
01. 欠損を見つける15分
02. 欠損を埋める・落とす15分
03. 型を直す15分
04. 重複を消す15分
05. 表記ゆれを整える15分
06. 日付型にする15分
07. つくる:データクレンジング20分
08. 第3章クイズ10分
4
集計とグループ化
01. 集計のきほん15分
02. groupby15分
03. 複数キーで束ねる15分
04. aggで一気に15分
05. ピボットテーブル15分
06. 出現回数15分
07. つくる:月次集計表20分
08. 第4章クイズ10分
5
結合と整形
01. なぜ結合が要るか15分
02. mergeで結合する15分
03. 結合の種類15分
04. 縦に積む15分
05. つくる:統合データセット20分
06. 第5章クイズ10分
6
可視化
01. グラフのきほん15分
02. 棒グラフ15分
03. 折れ線グラフ15分
04. ヒストグラム15分
05. 複数系列15分
06. ラベルと整え15分
07. つくる:ダッシュボード4枚20分
08. 第6章クイズ10分
7
分析の実践
01. 問いの立て方15分
02. 前月比15分
03. 移動平均15分
04. 構成比15分
05. 外れ値を見つける15分
06. つくる:示唆を1枚に20分
07. 第7章クイズ10分
8
総合制作
01. 分析レポート完成20分
02. 提案を書く20分
03. 自由分析20分
04. 見せる形に整える20分
05. 完成と次のステップ20分

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

  1. StringIO と read_csv で読み込む
  2. rows に行数、cols に列数を int で入れる
  3. columns に列名のリストを入れる
  4. stores に店舗列の種類数を int で入れる
  5. 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

種類数は df["店舗"].nunique() で数えられます

先頭行の値は df["売上日"].iloc[0] で取れます

nunique の結果も int() で包んでから返します

生田 陸人
監修生田 陸人
ゆめさくエンジニア / 現役ソフトウェアエンジニア監修者プロフィールを見る →
編集 ゆめさく編集部·公開 2026/08/10

関連レッスン

  • 第1章クイズ

    章の理解を確認できる

  • SeriesとDataFrame

    2つの器を区別できる

  • 欠損を見つける

    isnaで欠損を数えられる

  • 集計のきほん

    sum/mean/countを使える

main.py
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メモ

つくる:データと対面する

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