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データ分析入門 Python(pandas)
つくる:月次集計表

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:月次集計表

このレッスンでできるようになること。この章で覚えた集計だけを組み合わせて、マイショップ・チェーンの月次集計表を1つの関数で作れるようになります。新しい文法は出てきません。

月次集計表に必要なものは、たいてい次の4つです。全体の総売上、店舗別の合計、店舗×月のマトリクス、そして売れ筋カテゴリのランキングです。総売上は規模を伝え、店舗別は比較を作り、マトリクスは推移を見せ、ランキングは中身を説明します。この4点が揃って初めて、報告を受けた人が状況を理解できます。

作るときの順番は、粗いものから細かいものへ進めるのが安全です。まず全体の合計を出し、それが想像どおりの桁かを確かめます。次に店舗別に分け、合計が全体と一致するかを見ます。ここが合わないなら、掃除の段階に取りこぼしがあります。集計は必ず足し算が閉じているかを確認しながら進めてください。

Python

total = int(df["金額"].sum()) by_store = df.groupby("店舗")["金額"].sum()

組み立てるうえでの約束を3つ確認します。1つめは、同じ表から何度も集計してよいということです。groupby は元の df を変えないので、軸を変えて何度でも掛けられます。2つめは、pivot_table には aggfunc="sum" と fill_value=0 を必ず渡すことです。片方でも忘れると、平均になったり NaN が残ったりします。3つめは、返す直前にすべての数値を素の型へ直すことです。int64 が1つでも混ざると、正しい数字を出していても受け渡しの段階で落ちます。

表が完成したら、必ず声に出して読んでみてください。「渋谷店が全体の半分を占めていて、2月に落ちている」というように、表から1文が出てくるかどうかが完成の基準です。数字が並んでいるだけで何も言えないなら、軸の選び方を見直す余地があります。この読む練習が、7章の示唆出しにそのままつながります。

要件

  1. total は 金額 の合計を int にしたもの
  2. by_store は groupby("店舗") の合計を辞書にしたもの
  3. matrix は pivot_table で作り、aggfunc="sum" と fill_value=0 を渡す
  4. top_category は value_counts の先頭のカテゴリ名
  5. すべての数値は int に直してから返す

入出力例

build_monthly_report("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 2026-01-08,渋谷店,木製カッティングボード,調理器具,1,4200 2026-02-03,渋谷店,鋳物ホーロー鍋,調理器具,1,16800 2026-02-06,横浜店,鉄のフライパン,調理器具,1,7800 ") → {"by_store":{"横浜店":7800,"渋谷店":24600},"matrix":{"横浜店":{"1":0,"2":7800},"渋谷店":{"1":7800,"2":16800}},"top_category":"調理器具","total":32400} build_monthly_report("売上日,店舗,商品名,カテゴリ,数量,金額 2026-03-01,大宮店,積み重ね収納ボックス,収納,3,4500 2026-03-02,大宮店,布製収納バスケット,収納,2,3000 2026-04-01,横浜店,白磁のマグカップ,食器,4,7200 ") → {"by_store":{"大宮店":7500,"横浜店":7200},"matrix":{"大宮店":{"3":7500,"4":0},"横浜店":{"3":0,"4":7200}},"top_category":"収納","total":14700}

ヒント

4つの集計はそれぞれ独立に df へ掛けて構いません

月は df["売上日"] を日付型にしてから dt.month で取り出します

value_counts().index[0] が最も件数の多いカテゴリ名です

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4章クイズ

    章の理解を確認できる

  • なぜ結合が要るか

    表を分ける理由を説明できる

  • グラフのきほん

    図を描いて表示できる

  • 問いの立て方

    分析を問いから始められる

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メモ

つくる:月次集計表

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