「Pythonでデータ分析を始めたいけど、難しそう…」
そんな初心者の方でも大丈夫！この記事では、家計簿や売上のような身近なデータを題材にして、Pythonで「データを読み込む → 集計 → グラフにする」までを体験します。
まずは小さな一歩から。ゲーム感覚で数字を扱っていくうちに、自然とデータ分析の基礎が身につきます。
サンプル環境
本記事の内容は以下の環境で動作確認しています。
| 項目 | バージョン / ツール |
|---|---|
| OS | Windows 11 Pro 24H2 |
| Python | 3.12.6 |
| pip | 24.2 |
| エディタ | PowerShell / VS Code |
| ライブラリ | pandas 2.x / matplotlib 3.x / openpyxl 3.x |
Pythonとは？
Python（パイソン） は、シンプルで分かりやすいプログラミング言語です。
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文法がやさしい → 初めてでも読みやすい
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豊富なライブラリ → 家計簿、売上管理、グラフ化などすぐ活用できる
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学習者が多い → ネットに解説記事や質問回答がたくさん
今回は「pandas」「matplotlib」を使って、データを簡単に扱う方法を学びます。
1. Pythonをインストール
Windows 11なら Microsoft Store からインストールするのが簡単です。
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スタート → Microsoft Store → 「Python」で検索
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今回は最新版の「Python 3.13」をインストールします
※ダウンロードすると自動的にインストールされます。
2. 動作確認
PowerShellで次を実行：
Python 3.13.7
3. 必要なライブラリをインストール
successfullyと上記の様に表示されればインストール正常終了してます。
4. サンプルデータ
家計簿や売上のようなシンプルなデータを用意します。
sales.csv
5. Pythonで分析！4つの出力を体験
パターン① コンソール出力（数字で確認）
ファイル名を sample.py にして、わかりやすい場所（例：C:\Users\〇〇\Documents\python\）に保存します。
👉 「今日は使いすぎた？」がすぐ分かります。
パターン② グラフ出力（見やすく可視化）
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # データを読み込み df = pd.read_csv("sales.csv") # 日付ごとの合計を集計 daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum() # 集計結果を表示 print(daily_sales) # グラフで可視化 daily_sales.plot(kind="bar", title="Daily Expenses") plt.xlabel("Date") plt.ylabel("Sales") plt.tight_layout() plt.show() |
出力イメージ：
👉 支出の増減がひと目で分かります。
パターン③ ファイルに保存（CSV・画像）
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # データを読み込み df = pd.read_csv("sales.csv") # 日付ごとの合計を集計 daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum() # 集計結果をCSVに保存 daily_sales.to_csv("result.csv") # グラフを画像ファイルに保存 daily_sales.plot(kind="bar", title="Daily Expenses") plt.xlabel("Date") plt.ylabel("Sales") plt.tight_layout() plt.savefig("daily_expenses.png") # ← PNGファイルで保存 |
👉 結果をExcelや画像にして保存すれば、あとで見返したり人に見せたりできます。
パターン④ Notebookで出力
Jupyter Notebookを使えば、
ステップ1: Notebookを起動
PowerShell で以下を実行します：
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1 2 |
pip install notebook python -m notebook |
👉 ブラウザが開くので「File → New → Notebook → Python 3」で新しいノートブックを作ります。
ステップ2: セルごとにコードを書く
セル1: データ読み込み
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import pandas as pd df = pd.read_csv("sales.csv") df # ← Notebookではprint不要。最後にdfと書けば表形式で出力される |
👉セルを選択し、Shift + Enterで実行すると表がセルの下にきれいに表示されます。
Notebookの特徴
print()不要 → 変数名だけで表や集計結果が表示される
グラフはセル下に直接描画
コード・結果・グラフが一つの画面でまとまって見やすい
✅ まとめると、記事で紹介したパターン④のコードは そのまま動きますが、Notebookではprintを省略して変数名だけ書けばOK という違いがあります。
👉 家計簿アプリ感覚で扱えて便利です。
まとめ
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Pythonは初心者でも気軽に始められる
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データ分析の出力には4パターンある
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数字で見る（コンソール）
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グラフで見る（可視化）
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ファイルに保存（CSV・PNG）
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Notebookでまとめる
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まずは「日ごとの支出」を分析してみるとイメージしやすい
