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データ分析入門 Python(pandas)
見せる形に整える

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

見せる形に整える

このレッスンでできるようになること。手元で動いたコードを、人に渡せる状態まで清書できるようになります。

分析中のコードは、たいてい散らかっています。試した集計、消し忘れた print、途中で名前を変えた変数。自分では読めますが、他人には読めません。そして1ヶ月後の自分も他人です。清書は、見た目を整える作業ではなく、再現できる状態にする作業です。

清書でやることは4つあります。

1つめは、処理を関数に分けることです。読み込みと掃除、集計、図の作成、示唆の組み立て。この単位で関数にしておくと、どこを直せばよいかがすぐ分かります。1つの関数に全部詰め込むと、集計を1つ変えたいだけで全体を読み直すことになります。

2つめは、上から順に実行すれば結果が出る形にすることです。試行錯誤のあいだは順番が前後しますが、渡すときは必ず上から下へ一方向に流れるようにします。途中のセルを飛ばすと動かないコードは、渡された人が最初につまずきます。

3つめは、数字を1か所で計算することです。同じ合計を3か所で計算していると、片方だけ直したときに食い違います。1回計算して変数に入れ、その変数を参照します。

4つめは、判断をコメントに残すことです。何をしたかはコードを読めば分かりますが、なぜそうしたかは書かないと消えます。「金額が空欄の3件は返品と判断し除外」の一行が、後から見たときに最も価値を持ちます。

Python

def load(csv_text): df = pd.read_csv(StringIO(csv_text)) # 金額が空欄の行は返品扱いのため除外する return df.dropna(subset=["金額"])

清書したら、最後に自分で通しで動かします。上から順に流して、エラーが出ず、レポートに書いた数字と一致することを確かめます。ここまでやって、初めて渡せる状態です。「私の環境では動きました」は、渡す側の言葉としては足りません。

この演習では、掃除から集計までを小さな関数に分け、それを呼び出すだけの本体を書きます。分けて書くと、それぞれが短くなって読みやすくなることを実感してください。

要件

  1. 金額が空欄(NaN)の行を除いてから集計する
  2. dropped は除いた行数、rows は残った行数
  3. by_store は掃除後の表から groupby で求める
  4. by_store の値の合計が掃除後の総売上と一致すること
  5. 数値はすべて int に直して返す

入出力例

polish_pipeline("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, 2026-02-03,渋谷店,鋳物ホーロー鍋,調理器具,1,16800 ") → {"by_store":{"渋谷店":20400},"dropped":1,"note":"金額が空欄の 1 件を除外しました","rows":2} polish_pipeline("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,横浜店,布製収納バスケット,収納,2,3000 ") → {"by_store":{"大宮店":4500,"横浜店":3000},"dropped":0,"note":"金額が空欄の 0 件を除外しました","rows":2}

ヒント

dropna(subset=["金額"]) で金額が空の行を落とせます

元の行数と掃除後の行数の差が dropped です

掃除を別の関数に切り出しておくと本体が短くなります

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

  • 完成と次のステップ

    次の学びを選べる

  • 自由分析

    自分のデータに適用できる

  • 提案を書く

    示唆を行動提案にできる

  • 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。

  • 変数データに名前をつけて参照する仕組み
  • 処理計算や代入を表す長方形
  • 関数処理に名前を付けて再利用できる単位
  • 判断YES/NO 分岐を表す菱形
  • コメント# で1行コメント。
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メモ

見せる形に整える

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