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データ分析入門 Python(pandas)
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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

縦に積む

このレッスンでできるようになること。concat を使い、店舗ごとに分かれた売上ファイルを1つの表に積み上げられるようになります。

マイショップ・チェーンの売上データは、実際には店舗ごとに別のファイルで届きます。渋谷店のCSV、横浜店のCSV、大宮店のCSV、という具合です。分析するには、これを1つの表にまとめる必要があります。merge が横につなぐ操作だったのに対し、concat は縦に積む操作です。

Python

all_sales = pd.concat([shibuya, yokohama, omiya], ignore_index=True)

merge と concat の違いをはっきりさせておきます。merge は「同じ行に別の情報を足す」、concat は「同じ形の表に別の行を足す」操作です。列の構成が同じ表を並べるなら concat、鍵でつなぐなら merge です。

ignore_index=True は必ず付けてください。付けないと、それぞれの表が持っていた0から始まる行番号がそのまま残り、結合後の表に0が3つ並ぶことになります。あとで loc で行を取り出そうとしたときに、意図しない複数行が返ってきて混乱します。

列がずれている場合の挙動も知っておく価値があります。片方の表にだけ 備考 という列があると、concat した結果には 備考 列ができ、持っていなかった側の行は NaN になります。列が消えるのではなく増える方向に働くので、データは失われません。ただし、列名の表記ゆれ(金額 と 売上金額 など)があると別々の列として扱われ、値がばらけます。積む前に列名を揃えておくのが安全です。

積んだあとに必ずやることが2つあります。1つは行数の確認です。元の3つの表の行数の合計と一致していれば、取りこぼしはありません。もう1つは、店舗を表す列があるかの確認です。ファイル名でしか店舗を区別していなかった場合、積んだ瞬間にどの行がどの店舗のものか分からなくなります。届いたCSVに 店舗 列が無いなら、積む前に自分で足す必要があります。この一手間が、次のレッスンで作る統合データセットの前提になります。

要件

  1. 各店舗の表に 店舗 列を足してから積む
  2. concat に ignore_index=True を渡す
  3. columns は昇順に並べたリストにする
  4. by_store は積んだあとの表から groupby で求める

入出力例

stack_stores({"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\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"}) → {"by_store":{"横浜店":7800,"渋谷店":7800},"columns":["カテゴリ","商品名","売上日","店舗","数量","金額"],"rows":3} stack_stores({"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\n2026-04-01,白磁のマグカップ,食器,4,7200\n"}) → {"by_store":{"大宮店":14700},"columns":["カテゴリ","商品名","売上日","店舗","数量","金額"],"rows":3}

ヒント

df["店舗"] = 店舗名 で列を足せます

pd.concat([...], ignore_index=True) で縦に積めます

sorted(merged.columns.tolist()) で列名を昇順にできます

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

  • つくる:統合データセット

    結合・連結で分析基盤を作れる

  • 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

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
  • リスト順序付きで複数の値を扱うデータ構造
main.py
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メモ

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