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データ分析入門 Python(pandas)
複数条件

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

複数条件

このレッスンでできるようになること。2つ以上の条件を組み合わせて行を絞れるようになります。

「渋谷店の、食器カテゴリの売上だけ」のように、条件が2つ以上になる場面はすぐに来ます。pandas では次の3つの記号で組み合わせます。

  • & は両方に当てはまる行を残します。and にあたります
  • | はどちらかに当てはまる行を残します。or にあたります
  • ~ は条件を反転します。not にあたります

Python

import pandas as pd df = pd.read_csv("sales.csv") target = df[(df["店舗"] == "渋谷店") & (df["カテゴリ"] == "食器")]

ここで必ず守る決まりが2つあります。1つ目は、それぞれの条件を丸かっこで囲むことです。囲まないと & のほうが == より先に計算されてしまい、意味不明なエラーになります。この間違いは pandas を使う人がほぼ全員1度は踏みます。2つ目は、Python の and と or を使わないことです。and は1つの真偽値を求める記号なので、True と False が何行も並んだ Series を渡すと「真偽値があいまいです」というエラーになります。記号のほうを使ってください。

条件が3つ以上でも同じです。(A) & (B) & (C) のようにつなげます。読みにくくなってきたら、条件に名前を付けて分けるのが安全です。

Python

is_shibuya = df["店舗"] == "渋谷店" is_tableware = df["カテゴリ"] == "食器" target = df[is_shibuya & is_tableware]

範囲で絞るときも同じ形になります。「3000円以上7000円未満」なら (df["金額"] >= 3000) & (df["金額"] < 7000) です。pandas には between という書き方もありますが、こちらは両端を含むので、意図と合うか確かめてから使ってください。この演習では、かつ と または の両方を書きます。

要件

  1. 渋谷店かつ調理器具の行を & で絞る
  2. その件数を and_count、金額の合計を and_total に int で入れる
  3. 食器または収納の行を | で絞り、件数を or_count に int で入れる
  4. それぞれの条件は丸かっこで囲む

入出力例

filter_multi("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 2026-01-08,渋谷店,木製カッティングボード,調理器具,1,4200 2026-01-09,横浜店,白磁のマグカップ,食器,4,7200 2026-02-03,渋谷店,鋳物ホーロー鍋,調理器具,1,16800 2026-02-04,大宮店,白磁のマグカップ,食器,5,9000 2026-02-05,渋谷店,布製収納バスケット,収納,2,3000 ") → {"and_count":2,"and_total":21000,"or_count":5} filter_multi("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 2026-01-08,渋谷店,木製カッティングボード,調理器具,1,4200 ") → {"and_count":1,"and_total":4200,"or_count":2}

ヒント

(条件A) & (条件B) の形で、かっこを忘れないでください

Python の and や or は使えません。& と | を使います

件数は len() で数えます

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

  • 並べ替える

    昇順降順で整列できる

  • つくる:抽出レポート

    抽出→整列→保存を通せる

  • 第2章クイズ

    章の理解を確認できる

  • 欠損を見つける

    isnaで欠損を数えられる

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メモ

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