プログラミング学習 - 覚え書き.com

項目	バージョン・設定内容
OS	Windows 11 Pro（64bit）
Python	3.13.7（公式版インストーラ）
pip	25.2
仮想環境	venv（C:\python_env\env）
TensorFlow	2.20.0
matplotlib	3.10.6

項目

バージョン・設定内容

Windows 11 Pro（64bit）

Python

3.13.7（公式版インストーラ）

pip

25.2

仮想環境

venv（C:\python_env\env）

TensorFlow

2.20.0

matplotlib

3.10.6

🧩 ステップ③：仮想環境の作成と有効化

プロジェクト専用の仮想環境を作成して、ライブラリの競合を防ぎます。

操作内容	コマンド
仮想環境を終了	deactivate
仮想環境を再開	cd C:\python_env && env\Scripts\activate
ライブラリ一覧確認	pip list
仮想環境の削除	rmdir /s /q C:\python_env

操作内容

コマンド

仮想環境を終了

deactivate

仮想環境を再開

cd C:\python_env && env\Scripts\activate

ライブラリ一覧確認

pip list

仮想環境の削除

rmdir /s /q C:\python_env

「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。

文法がやさしい → 初めてでも読みやすい
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
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。

スタート → Microsoft Store → 「Python」で検索
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：

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。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")
daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()
print(daily_sales)

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")

daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()

print(daily_sales)

「sample.py 」を保存したディレクトリに移動し、powershell でpython sample.pyと入力して実行すると以下の様に表示されます。

出力例：

👉 「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）

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()

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）

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

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：

pip install notebook
python -m notebook

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

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

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

Pythonは初心者でも気軽に始められる
データ分析の出力には4パターンある
1. 数字で見る（コンソール）
2. グラフで見る（可視化）
3. ファイルに保存（CSV・PNG）
4. Notebookでまとめる
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

覚え書き.com

「プログラミング学習」タグアーカイブ

🧠 Pythonで学ぶ画像認識入門：TensorFlowとKerasで手書き数字を判定する方法(1) ～環境構築編～

💻 環境例

🧩 ステップ①：公式Pythonのインストール

1️⃣ Python公式サイトへアクセス

2️⃣ 最新の「Windows installer (64-bit)」をダウンロード

3️⃣ インストーラ起動後の設定

4️⃣ Advanced Options の設定

5️⃣ 「Install」をクリックして完了！

🧩 ステップ②：インストール確認

🧩 ステップ③：仮想環境の作成と有効化

🧩 ステップ④：TensorFlowとmatplotlibをインストール

🧩 ステップ⑤：動作確認

🧩 ステップ⑥：仮想環境の管理コマンドまとめ

✅ まとめ

💬 次回予告

ゼロから学ぶ！Pythonで気軽にデータ分析入門

サンプル環境

Pythonとは？

1. Pythonをインストール

2. 動作確認

3. 必要なライブラリをインストール

4. サンプルデータ

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）

パターン② グラフ出力（見やすく可視化）

パターン③ ファイルに保存（CSV・画像）

パターン④ Notebookで出力

ステップ1: Notebookを起動

ステップ2: セルごとにコードを書く

Notebookの特徴

まとめ

「駑馬十駕」を信念に IT系情報を中心に調べた事をコツコツ綴っています。

💻 環境例

🧩 ステップ①：公式Pythonのインストール

1️⃣ Python公式サイトへアクセス

2️⃣ 最新の「Windows installer (64-bit)」をダウンロード

3️⃣ インストーラ起動後の設定

4️⃣ Advanced Options の設定

5️⃣ 「Install」をクリックして完了！

🧩 ステップ②：インストール確認

🧩 ステップ③：仮想環境の作成と有効化

🧩 ステップ④：TensorFlowとmatplotlibをインストール

🧩 ステップ⑤：動作確認

🧩 ステップ⑥：仮想環境の管理コマンドまとめ

✅ まとめ

💬 次回予告

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2. 動作確認

3. 必要なライブラリをインストール

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パターン① コンソール出力（数字で確認）

パターン② グラフ出力（見やすく可視化）

パターン③ ファイルに保存（CSV・画像）

パターン④ Notebookで出力

ステップ1: Notebookを起動

ステップ2: セルごとにコードを書く

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