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データ分析入門 Python(pandas)
ラベルと整え

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

ラベルと整え

このレッスンでできるようになること。タイトルと軸ラベルと単位を入れて、他人が見て分かる図に仕上げられるようになります。

ここまで描いてきた図は、自分で描いた直後なら意味が分かります。しかし1週間後の自分や、会議で初めて見る人には何も伝わりません。縦軸の数字が金額なのか数量なのか、単位が円なのか千円なのか、そもそも何の期間の話なのか。図に書いていないことは伝わらないと考えてください。

最低限入れるものは3つです。タイトル、縦軸のラベル、横軸のラベルです。系列が複数あるなら凡例も加えます。

Python

ax.set_title("店舗別の月次売上") ax.set_xlabel("店舗") ax.set_ylabel("売上金額(円)")

単位はラベルに書きます。「売上金額」だけでは、その数字が円なのか千円なのか分かりません。桁が大きくて読みにくいときは、値を千円単位に割ってからラベルに「千円」と書きます。図の中の数字を勝手に変えたのに単位を書き換え忘れる、というのが最も危険な間違いです。

タイトルの付け方には、もう一段上の作法があります。「店舗別売上」のような内容の説明ではなく、「渋谷店が全体の5割を占める」のように、その図から読み取ってほしい結論を書く方法です。報告資料ではこちらのほうが伝わります。ただし結論を書く以上、図がその結論を支えていなければなりません。図と主張が食い違っていないかを、書いたあとに必ず見直します。

仕上げの小技も2つ紹介します。横軸のラベルが重なるときは ax.tick_params(axis="x", rotation=45) で傾けます。値の桁が大きくて軸が読みにくいときは、ax.grid(True, axis="y") で横線を入れると高さを追いやすくなります。どちらも図を賑やかにするためではなく、読む労力を減らすために使います。

設定した内容は、描いたあとにコードで読み返せます。ax.get_title()、ax.get_xlabel()、ax.get_ylabel() がそれぞれ設定した文字列を返します。図の仕上げも、目視ではなく確認できるということです。

要件

  1. groupby で店舗別に集計し、店舗名の昇順のまま棒グラフを描く
  2. set_title でタイトル、set_xlabel と set_ylabel で軸ラベルを設定する
  3. xlabel は 店舗、ylabel は 売上金額(円) にする
  4. title と軸ラベルは get_title などで読み返して返す
  5. heights は ax.patches から読み返す

入出力例

decorate_chart("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 2026-02-03,渋谷店,鋳物ホーロー鍋,調理器具,1,16800 2026-01-06,横浜店,鉄のフライパン,調理器具,1,7800 ", "渋谷店が売上の大半を占める") → {"heights":[7800,20400],"title":"渋谷店が売上の大半を占める","xlabel":"店舗","ylabel":"売上金額(円)"} decorate_chart("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 ", "店舗別の売上") → {"heights":[4500,3000],"title":"店舗別の売上","xlabel":"店舗","ylabel":"売上金額(円)"}

ヒント

ax.set_title(title) で受け取った文字列をそのまま設定します

get_title() は設定した文字列をそのまま返します

棒の高さは [int(p.get_height()) for p in ax.patches] 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

  • つくる:ダッシュボード4枚

    目的別にグラフを選べる

  • 第6章クイズ

    章の理解を確認できる

  • 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

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メモ

ラベルと整え

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