早見表

書き方を、
1ページで見返す。

「やりたいこと」から探せる早見表です。覚えるためのものではなく、思い出すためのものです。各項目の「Lesson 番号」のリンクから、くわしい説明のレッスンに戻れます。コードの中の df は pandas の表、pd は pandas、np は numpy のことです。

CHAPTER 1書き方を一段上げる

条件に合うものだけでリストを作る
```
[s for s in sales if s >= 300000]
```
Lesson 01
全部を変換したリストを作る
```
[s // 10000 for s in sales]
```
Lesson 01

条件で2通りに分ける

["達成" if s >= 300000 else "未達" for s in sales]

Lesson 01

金額に桁区切りを付ける
```
f"{amount:,}円"   # 1,234,567円
```
Lesson 02
ゼロ埋め・桁そろえ・パーセント
```
f"{n:05d}"   f"{text:>10}"   f"{rate:.1%}"
```
Lesson 02

全角・半角をそろえる

import unicodedata
unicodedata.normalize("NFKC", text)

Lesson 02

文字を日付にする／日付を文字にする

from datetime import datetime
d = datetime.strptime("2025-09-30", "%Y-%m-%d").date()
d.strftime("%Y年%m月%d日")

Lesson 03

日数の差を出す
```
(date2 - date1).days
```
Lesson 03

月末の日を出す

import calendar
calendar.monthrange(2025, 2)[1]   # 28

Lesson 03

端数を切り捨てる（お金）

from decimal import Decimal, ROUND_DOWN
Decimal("1234.5").quantize(Decimal("1"), rounding=ROUND_DOWN)

Lesson 04

金額の大きい順に並べる

sorted(rows, key=lambda r: r["金額"], reverse=True)

Lesson 05

2つのリストを組み合わせる／番号を付ける
```
zip(names, amounts)
enumerate(items, start=1)
```
Lesson 05

CHAPTER 2データ構造を使いこなす

出現回数を数える

from collections import Counter
Counter(items).most_common(3)

Lesson 06

ないキーでも止まらず、既定値を返す
```
totals.get(key, 0)
```
Lesson 06

キーごとに足し込む

from collections import defaultdict
totals = defaultdict(int)
totals[key] += amount

Lesson 06

2つの一覧の差・共通部分

set(billed) - set(paid)   # 差
set(a) & set(b)           # 共通

Lesson 07

入れ子のデータから取り出す
```
order["customer"]["name"]
order.get("memo")
```
Lesson 08

CHAPTER 3エラーに強いコード

エラーが出ても止まらない

try:
    n = int(text)
except ValueError:
    n = None

Lesson 09

自分でエラーを出す

if amount < 0:
    raise ValueError("金額がマイナスです")

Lesson 10

途中の値を確かめる
```
print(repr(x), type(x))
```
Lesson 11

ログを残す

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.warning("金額が空欄です")

Lesson 12

CHAPTER 4コードを整理して育てる

初期値つきの関数と説明文

def add_tax(price, rate=0.10):
    """税込み金額を返す"""
    return price + price * rate

Lesson 13

別のファイルの関数を使う
```
from tools import add_tax
```
Lesson 14
直接実行されたときだけ動かす
```
if __name__ == "__main__":
    main()
```
Lesson 14

データ用のクラスを短く作る

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Line:
    code: str
    amount: int

Lesson 16

CHAPTER 5ファイルとテキストの実践

フォルダの中のファイルを探す

from pathlib import Path
for p in Path("invoices").glob("*.txt"):
    print(p.stem)

Lesson 18

Excelで文字化けしないCSVを書く

open("out.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig")

Lesson 19

JSONを読みやすく書き出す

json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)

Lesson 19

文章から請求番号を取り出す

import re
re.search(r"INV-\d{4}-\d{4}", text)

Lesson 20

ファイルを1行ずつ流して処理する

with open("app.log", encoding="utf-8") as f:
    errors = (line for line in f if "ERROR" in line)

Lesson 21

CHAPTER 6pandas を一歩進める

文字を数値にする（変換できないものは空欄に）
```
pd.to_numeric(df["金額"], errors="coerce")
```
Lesson 22
欠損の数を確認する
```
df.isna().sum()
```
Lesson 22

表と表を結合する（VLOOKUPの代わり）

pd.merge(sales, customers, on="得意先コード", how="left")

Lesson 23

クロス集計（ピボットテーブル）

df.pivot_table(index="地域", columns="商品名", values="金額", aggfunc="sum")

Lesson 24

月ごとに集計する

df.groupby(df["日付"].dt.to_period("M"))["金額"].sum()

Lesson 25

条件で値を入れ分ける（IFの代わり）
```
np.where(df["金額"] >= 100000, "高額", "通常")
```
Lesson 26

複数シートのExcelを書き出す

with pd.ExcelWriter("report.xlsx") as w:
    summary.to_excel(w, sheet_name="集計", index=False)

Lesson 27

CHAPTER 7品質を守る

答えを確かめる
```
assert add_tax(1000) == 1100
```
Lesson 28

本番の前に、何が起きるかだけ表示する

if DRY_RUN:
    print(f"{old} -> {new}")
else:
    old.rename(new)

Lesson 29

CHAPTER 8仕事で使える形にする

仮想環境を作って有効にする（Windows）
```
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
```
Lesson 30

必要な道具を入れる／書き出す

pip install pandas openpyxl
pip freeze > requirements.txt

Lesson 30

コマンドから条件を渡す

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--month")
args = parser.parse_args()

Lesson 31

パスワードやキーを、環境変数から読む
```
import os
key = os.environ["API_KEY"]
```
Lesson 32

APIを呼ぶ（自分のパソコンで）

import requests
r = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
r.raise_for_status()
data = r.json()

Lesson 33

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