1. test 1
  2. test 2
コース一覧
データ分析入門 Python(pandas)
つくる:統合データセット

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:統合データセット

このレッスンでできるようになること。concat と merge を続けて掛け、3店舗の明細と商品マスタから分析用の統合データセットを組み立てられるようになります。新しい文法は出てきません。

第5章でやってきたことを1本につなぎます。手順は3段階です。まず店舗ごとに分かれた明細に 店舗 列を足して縦に積み、次に商品マスタを横に結合し、最後に定価まで入った1枚の表として集計できる状態にします。この表が、6章以降のグラフと分析の入力になります。

順番には理由があります。先に積んでから結合するほうが、マスタとの突き合わせが1回で済みます。逆にすると店舗の数だけ結合を書くことになり、片方だけ how を書き忘れるといった食い違いが起きます。同じ処理は1回だけ書く、という原則はデータ処理でも同じです。

Python

all_sales = pd.concat(frames, ignore_index=True) merged = all_sales.merge(products, on=["商品名", "カテゴリ"], how="left")

how="left" を選ぶ理由も確認しておきます。ここでの主語は売上明細です。マスタに載っていない商品名があっても、その売上は実際に立っているのですから、行を消してはいけません。inner にすると総売上が静かに減ります。定価が空になるほうが、行が消えるよりはるかに安全です。

仕上げに、統合できたかどうかを自分で点検します。点検の観点は3つです。1つめは行数で、積んだ明細の合計と一致していること。2つめはマスタとの突き合わせで、定価が付かなかった行が何件あるか。3つめは総売上で、店舗別の合計を足したものと一致していること。この3つが揃えば、統合データセットは信用して使えます。

点検の結果もレポートに残す価値があります。「定価が付かなかった明細が2件あり、いずれも新商品でマスタ登録が間に合っていなかった」と書いてあるだけで、読み手はその表を信用できます。数字そのものより、数字の作り方を示すほうが説得力を持つ場面は多いです。

要件

  1. 各店舗の表に 店舗 列を足して concat で積む(ignore_index=True)
  2. 商品マスタは on=["商品名", "カテゴリ"] かつ how="left" で結合し、明細の行を落とさない
  3. 定価が NaN の行数を unmatched として数える
  4. by_category は結合後の表から groupby で求める
  5. 数値はすべて int に直して返す

入出力例

build_dataset({"横浜店":"売上日,商品名,カテゴリ,数量,金額\n2026-01-06,鉄のフライパン,調理器具,1,7800\n2026-01-07,藍染めのふきん,雑貨,3,1800\n","渋谷店":"売上日,商品名,カテゴリ,数量,金額\n2026-01-05,白磁のマグカップ,食器,2,3600\n2026-01-08,木製カッティングボード,調理器具,1,4200\n"}, "商品名,カテゴリ,定価 白磁のマグカップ,食器,1800 木製カッティングボード,調理器具,4200 鉄のフライパン,調理器具,7800 ") → {"by_category":{"調理器具":12000,"雑貨":1800,"食器":3600},"rows":4,"total":17400,"unmatched":1} build_dataset({"大宮店":"売上日,商品名,カテゴリ,数量,金額\n2026-03-01,積み重ね収納ボックス,収納,3,4500\n2026-03-02,布製収納バスケット,収納,2,3000\n"}, "商品名,カテゴリ,定価 積み重ね収納ボックス,収納,1500 布製収納バスケット,収納,1500 ") → {"by_category":{"収納":7500},"rows":2,"total":7500,"unmatched":0}

ヒント

積んでから1回だけ merge するのが手順です

merged["定価"].isna().sum() で定価が付かなかった件数が出ます

by_category は明細側の カテゴリ をそのまま使えます

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5章クイズ

    章の理解を確認できる

  • 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

  • 分析レポート完成

    問い→分析→示唆を通せる

このレッスンに出てくる用語

意味があいまいなまま進んだ語は、ここから読み直せます。

  • mergeブランチを 1 本に合流させる 2 通りのやり方
  • セット重複を持たない順序なし集合
  • グラフノード(頂点)とエッジ(辺)で構成されるデータ構造。
  • 処理計算や代入を表す長方形
main.py
学習モード
エディタを読み込んでいます

メモ

つくる:統合データセット

⌘S で保存