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データ分析入門 Python(pandas)
グラフのきほん

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

グラフのきほん

このレッスンでできるようになること。matplotlib で図を1枚作り、そこに何が描かれたかをコードで確かめられるようになります。

表を眺めて分かることには限界があります。3店舗6ヶ月なら18個の数字ですが、これを見て「渋谷店は3月から伸びている」と言い当てるのは大変です。図にすれば一目です。可視化は飾りではなく、人間の認知に合わせて数字を並べ替える作業です。

matplotlib の使い方には流儀が2つありますが、このコースでは図と軸を明示的に受け取る書き方に統一します。

Python

import matplotlib matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot(["2026-01", "2026-02", "2026-03"], [12000, 8000, 15000])

3行目までがおまじないに見えるかもしれませんが、意味があります。matplotlib.use("Agg") は、画面を持たない環境で図を描くための指定です。サーバー上で動かす場合はこれが無いと落ちます。必ず pyplot を import する前に書いてください。

plt.subplots() は、図全体を表す fig と、実際に描く領域を表す ax の2つを返します。以降の描画はすべて ax に対して行います。ax を経由すると、後で図を2枚並べたくなったときも同じ書き方が使えます。日本語のラベルはそのまま表示できるので、店舗名やカテゴリ名をローマ字に直す必要はありません。

さて、このコースでの採点の考え方をここで説明しておきます。図の見た目そのものを機械で判定するのは難しく、また意味もありません。代わりに、描いた図から数字を読み返して確かめます。折れ線なら ax.get_lines() で線を取り出し、line.get_ydata().tolist() でその線が持っている値の並びが分かります。タイトルは ax.get_title() で取り出せます。

Python

values = ax.get_lines()[0].get_ydata().tolist()

この読み返しは、採点のためだけの技ではありません。自分の書いたコードが本当に意図した数字を描いているかを、目視ではなくコードで確かめられるということです。グラフの軸を取り違えて発表してしまう事故は現場でも起こります。読み返す癖は、そのまま身を守る技術になります。

要件

  1. matplotlib.use("Agg") を pyplot の import より前に書く
  2. fig, ax = plt.subplots() の形で軸を受け取る
  3. 売上日ごとに 金額 を合計し、古い順に並べる
  4. ax.plot で折れ線を1本描く
  5. y は ax.get_lines() から読み返した値を int にしたリスト

入出力例

draw_first_line("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,1,7800 2026-01-07,大宮店,積み重ね収納ボックス,収納,3,4500 ") → {"labels":["2026-01-05","2026-01-06","2026-01-07"],"line_count":1,"y":[3600,7800,4500]} draw_first_line("売上日,店舗,商品名,カテゴリ,数量,金額 2026-02-04,大宮店,白磁のマグカップ,食器,5,9000 2026-02-03,渋谷店,鋳物ホーロー鍋,調理器具,1,16800 2026-02-03,横浜店,布製収納バスケット,収納,2,3000 ") → {"labels":["2026-02-03","2026-02-04"],"line_count":1,"y":[19800,9000]}

ヒント

df.groupby("売上日")["金額"].sum().sort_index() が土台です

ax.get_lines()[0].get_ydata() で線の値が取れます

get_ydata() の結果は tolist() でリストにできます

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

  • 棒グラフ

    比較を棒で見せられる

  • 折れ線グラフ

    時系列の推移を見せられる

  • ヒストグラム

    分布を見せられる

  • 複数系列

    重ねて比較できる

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。

  • サーバークライアント(ブラウザなど)がリクエストを送り、サーバーがレスポンスを返す。
  • グラフノード(頂点)とエッジ(辺)で構成されるデータ構造。
  • リスト順序付きで複数の値を扱うデータ構造
main.py
学習モード
エディタを読み込んでいます

メモ

グラフのきほん

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