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データ分析入門 Python(pandas)
結合の種類

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

結合の種類

このレッスンでできるようになること。merge の how を使い分け、売れていない商品も残した表を作れるようになります。SQL の OUTER JOIN にあたる話です。

前回の inner 結合では、片方にしか無い行が消えました。これは都合が良いこともあれば、致命的なこともあります。「今月1つも売れなかった商品」を知りたいとき、inner で結合するとその商品は結果に現れません。売れていない商品は明細に行が無いのですから、当然です。しかし現場で本当に見たいのは、まさにその売れていない商品だったりします。

how に何を渡すかで、どちらの表を基準にするかが決まります。

Python

left = sales.merge(products, on="商品名", how="left") right = sales.merge(products, on="商品名", how="right")

how="left" は左の表(ここでは明細)の行をすべて残します。マスタに無い商品名の行も消えず、定価が NaN になります。廃番や表記ゆれを見つけるのに向いています。SQL の LEFT OUTER JOIN と同じです。

how="right" は右の表(ここではマスタ)の行をすべて残します。1件も売れていない商品も行として残り、金額が NaN になります。売れ残りの棚卸しに使う形です。how="outer" にすれば両方を残します。

実務での使い分けは、次のように考えると迷いません。「分析の主語はどちらの表か」を決め、その表を残す側に置きます。売上を分析するなら明細が主語なので left、商品ラインナップを点検するならマスタが主語なので right です。

NaN の後始末も必要です。売れていない商品の金額は NaN のままだと合計に入らないので、fillna(0) で0にしてから集計します。ここで注意したいのは、fillna をすると列が float のままになることです。整数として扱いたいなら、返す直前に int() を通します。0で埋めるという判断そのものにも意味があります。「データが無い」と「0だった」は本来違うものですが、売上の文脈では0と読むのが自然な場面がほとんどです。何を0と決めたのかは、レポートに書き添えておくと親切です。

要件

  1. how="right" または how="outer" を使ってマスタの行を残す
  2. 鍵は on=["商品名", "カテゴリ"] にする
  3. 売上の無い商品の金額は fillna(0) などで0にする
  4. by_product の値は int にする
  5. unsold は昇順に並べる

入出力例

sales_including_unsold("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 2026-01-09,横浜店,白磁のマグカップ,食器,4,7200 2026-01-06,横浜店,鉄のフライパン,調理器具,1,7800 ", "商品名,カテゴリ,定価 白磁のマグカップ,食器,1800 鉄のフライパン,調理器具,7800 積み重ね収納ボックス,収納,1500 ") → {"by_product":{"白磁のマグカップ":10800,"積み重ね収納ボックス":0,"鉄のフライパン":7800},"unsold":["積み重ね収納ボックス"]} sales_including_unsold("売上日,店舗,商品名,カテゴリ,数量,金額 2026-02-03,渋谷店,鋳物ホーロー鍋,調理器具,1,16800 ", "商品名,カテゴリ,定価 鋳物ホーロー鍋,調理器具,16800 布製収納バスケット,収納,1500 藍染めのふきん,雑貨,600 ") → {"by_product":{"布製収納バスケット":0,"藍染めのふきん":0,"鋳物ホーロー鍋":16800},"unsold":["布製収納バスケット","藍染めのふきん"]}

ヒント

sales.merge(products, on=["商品名", "カテゴリ"], how="right") でマスタ側が残ります

groupby の前に 金額 を fillna(0) しておくと扱いやすいです

合計が0の商品名を集めれば unsold になります

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

  • 縦に積む

    期間別ファイルを連結できる

  • 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

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
  • SQLデータベースを操作するための共通言語
  • JOIN複数テーブルをくっつけて 1 つの結果に並べる SQL
  • 判断YES/NO 分岐を表す菱形
main.py
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メモ

結合の種類

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