中級のエラー集

基礎編のエラー講座では、「最後の2行を読む」と学びました。中級になると、関数の中から関数を呼んだり、pandas を使ったりするので、エラーの表示（トレースバック）が何行も続くようになります。まず、長いエラーを出してみましょう。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

行が増えても、読み方は同じです。上から下へ、呼ばれた順に並んでいて、いちばん下が、実際に止まった場所です。

エラー名は、暗記しなくて構いません。「こういうメッセージが出たら、ここを疑う」の目安として、辞書のように使ってください。

KeyError（CSVの列名が見つからない）

Excelで「CSV UTF-8」として保存したファイルには、先頭に目に見えない印（BOM）が付くことがあります。見た目は同じ「日付」でも、Pythonには別の名前に見えます。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

KeyError: '日付' は、「日付という見出しはない」という意味です。綴りが合っているのに出たら、列名の一覧を直接表示して確かめます。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

1つ目の '\ufeff日付' の先頭が、BOMです。utf-8-sig で開くと、取り除かれます。予防として、読み込んだ直後に print(列名の一覧) で確かめる習慣を付けましょう。

次のPythonコードで KeyError: '日付' が出ました。CSVには「日付」という列があるはずです。原因と直し方を教えてください。

【CSVの先頭2行（架空の値）】
日付,金額
2025-10-01,1200
【CSVの作り方】Excelで「CSV UTF-8」として保存した
【コード】（全体を貼る）
【エラーの全文】（全部を貼る）

IndexError（番号の範囲外）

基礎編では、リストの範囲外を、わざと出しました。中級で多いのは、絞り込みの結果が空だったときです。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

条件に合う行が0件なので、rows[0]（最初の1件）がありません。直し方は、取り出す前に、あるかどうかを確かめることです。if rows:（空でなければ）や、len(rows) の確認が使えます。予防は、絞り込みのあとに件数を表示することです。

次のコードで IndexError: list index out of range が出ました。絞り込みの結果が0件のときに出ていると思います。0件のときは「該当なし」と表示するように直してください。

【コード】（全体を貼る）
【エラーの全文】（全部を貼る）

ValueError（値の変換）

CSVの値は、すべて文字です。"1,200"（桁区切り付き）や "不明" を、int() で数字にしようとすると、出ます。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

invalid literal for int() は、「整数として読めない文字」という意味で、カッコの後ろに問題の値が表示されます。桁区切りなら replace(",", "") で取り除きます。「不明」や空欄は、try / except ValueError（Lesson 09）で、捨てた件数を数えながら飛ばします。予防は、読み込んだ列に、数字以外が混ざっていないか、先に確かめることです。

次のコードで ValueError: invalid literal for int() with base 10: '1,200' が出ました。金額の列には、桁区切りのカンマ付きの値と、「不明」や空欄が混ざっています。変換できる値は変換し、変換できない行は、件数と内容を表示してスキップするように直してください。

【コード】（全体を貼る）

UnicodeDecodeError（文字コードが合わない）

古いシステムやExcelが出力したCSVは、cp932（Shift_JIS系）で保存されていることがあります。それを utf-8 で開くと、出ます。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

「このバイトは、utf-8として読めない」という意味です。直し方は、open(..., encoding="cp932") に変えることです。分からなければ、utf-8、utf-8-sig、cp932 の順に試します（Lesson 19）。予防は、ファイルを受け取るときに、どの文字コードか、相手に確認しておくことです。

次のコードで UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x93 が出ました。CSVは、取引先のシステムから届いたものです。文字コードを判断する方法と、読み込み方を教えてください。

【コード】（全体を貼る）
【エラーの全文】（全部を貼る）

FileNotFoundError（書き込み先のフォルダがない）

基礎編では、「読むファイルがない」場合を扱いました。中級では、書き出すときにも出ます。書き込み先のフォルダが無いと、ファイルは作れません。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

直し方は、先にフォルダを作ることです。pathlib の Path("output").mkdir(exist_ok=True)（Lesson 18）を、書き出しの前に1行足します。exist_ok=True は、「すでにあっても、エラーにしない」という指定です。

次のコードで FileNotFoundError: No such file or directory: 'output/report.csv' が出ました。ファイルを書き出すときの出力フォルダが、まだありません。フォルダがなければ作ってから書き出すように、直してください。

【コード】（全体を貼る）

TypeError（return の書き忘れ）

関数に return を書き忘れると、結果は None（何もない、という値）になります。そのあとの計算で、止まります。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

'NoneType' and 'int' と出たら、どこかで None が生まれています。計算の途中の値を print して、None が出る場所をたどると、関数の return の抜けに行き着きます。直し方は return price * 1.1 です。予防は、関数を作ったら、1回呼んで、戻り値を表示してみることです。

次のコードで TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'int' が出ました。関数 add_tax の結果が None になっているようです。原因を、どの行か指摘して、直してください。

【コード】（全体を貼る）
【エラーの全文】（全部を貼る）

AttributeError（None に対する操作）

もう1つ、None が原因のエラーです。「ない」データ（memo が空、など）に、文字の操作をすると出ます（Lesson 08）。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

「None には、strip という機能がない」という意味です。直し方は、先に None かどうかを確かめることです。(order["memo"] or "").strip() と書くと、None のときは空の文字として扱えます。予防は、外から届くデータには、「ない」場合がある、と考えておくことです。

次のコードで AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'strip' が出ました。JSONの memo が null（None）の注文があります。None のときは空の文字として扱うように直してください。

【JSONの例（架空の値）】
{"id": "O-1001", "memo": null}
【コード】（全体を貼る）

ModuleNotFoundError（部品が見つからない）

import した名前の部品が、見つからないときに出ます。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

No module named 'panda' は、「panda という部品はない」という意味です。pandas の綴り違いでした。綴りが合っているのに出たら、部品が入っていないことが考えられます。自分のパソコンでは、pip install pandas（Lesson 30）で入れます。もう1つの落とし穴は、自分のファイルに部品と同じ名前を付けた場合です。pandas.py や csv.py というファイルを作ると、本物の代わりに読み込まれて、おかしくなります。

自分のパソコン（Windows、Python 3.12）で、次のコードを実行したら ModuleNotFoundError: No module named 'openpyxl' が出ました。インストールの手順を、初心者向けに教えてください。仮想環境を使っています。

【エラーの全文】（全部を貼る）

IndentationError（字下げのずれ）

AIのコードをコピーしたり、手で直したりしたときに、よく出ます。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

unindent does not match any outer indentation level は、「字下げの深さが、どの段にも合っていません」という意味です。return を、for と同じ深さ（4つ）にそろえれば直ります。予防は、エディタの設定で、タブをスペース4つにすることです。

次のコードで IndentationError: unindent does not match any outer indentation level が出ました。字下げをそろえて、全体を貼り直してください。内容は変えないでください。

【コード】（全体を貼る）

SettingWithCopyWarning（pandas の注意）

これはエラーではなく、警告です。結果は出ますが、「その書き方は、思ったとおりに動かないかもしれません」という知らせです。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

big は、df から絞り込んだコピーなので、そこへ列を足すと、警告が出ます。コピーであることをはっきりさせるため、.copy() を付けます。

big = df[df["金額"] >= 100000].copy()
big["区分"] = "大口"

予防は、絞り込んだ表を新しく編集するときは、.copy() を付けることです（Chapter 6 の pandas のレッスンでも出てきます）。

pandas で次のコードを実行すると、SettingWithCopyWarning が出ます。警告が出ない、正しい書き方に直してください。結果が変わらないことも説明してください。

【コード】（全体を貼る）
【警告の全文】（全部を貼る）

MergeError と、行が増える問題（結合）

結合（merge）では、キーの重複に注意します。エラーにならずに行が増えることのほうが、危険です。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

「田中」が branches に2回あるため、田中の注文が2倍になり、12行が15行に増えました。売上の合計も、増えてしまいます。validate="many_to_one" を付けると、重複を見つけて MergeError で止まります。予防は、結合の前後で行数を表示することと、validate を付けることです（Lesson 23）。

pandas で2つの表を merge したら、行数が12行から15行に増えました。右側の表のキー「担当」に重複があると思います。重複している行を表示するコードと、validate="many_to_one" を付けた書き方を教えてください。

【コード】（全体を貼る）

InvalidOperation（Decimal に変換できない）

お金の計算で使う Decimal（Lesson 04）は、桁区切りのカンマを読めません。エラーの名前が少し違います。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

ConversionSyntax は、「数字の書き方として読めない」という意味です。Decimal("1,200".replace(",", "")) のように、カンマを取ってから渡します。予防は、Decimal に渡す前の値を、print(repr(値)) で確かめることです。

次のコードで decimal.InvalidOperation: [<class 'decimal.ConversionSyntax'>] が出ました。金額の文字に、桁区切りのカンマや空欄が混ざっています。Decimal に渡す前に整える関数を書いてください。変換できない値は None を返してください。

【コード】（全体を貼る）

基礎編で学んだ「やりたいこと・コード全体・エラーの全文」の3点セットは、中級でも変わりません。次の3つを足すと、答えの精度が上がります。

1. データの例：CSVやJSONの先頭の2〜3行を、架空の値に置き換えて添える（列名と形が伝わります）
2. 試したこと：すでに試した直し方と、その結果
3. 環境：Windows／Mac、Pythonのバージョン、自分のパソコンか、ブラウザの実行欄か

• 長いエラーは、最後の1行と、自分のコードの行を読む
• None が原因のエラー（TypeError／AttributeError）は、None が生まれた場所をたどる
• データ由来のエラー（KeyError／ValueError／UnicodeDecodeError）は、値そのものを print して確かめる
• pandas は、警告や行数の変化に気づく。結合の前後で、行数を確かめる
• 直せないときは、データの例・試したこと・環境を添えて、AIに渡す