Power Query M Formula Language
Power Query 実務テンプレ | データ取込・更新系：SharePointフォルダ自動取込
Python
Python Python | 文法の基本：真偽値（bool）
真偽値の概要（bool の基本）Pythonの真偽値は True と False の2つだけで、条件分岐やループの「動かす／止める」を決める軸になります。型名は bool で、比較や論理演算の結果とし...
Python Python | 文法の基本：文字列型（str）
文字列型の概要（str の基本）Pythonの文字列型（str）は、テキストデータを表現・操作するための基本データ型です。シングルクォート（'）やダブルクォート（"）で囲むだけで作れ、画面表示やファイ...
Python Python | 文法の基本：数値型（int, float）
数値型の概要（int と float）Pythonの数値型には、主に整数を表す int と、小数を表す float があります。int は桁数の制限がなく、非常に大きな数でも桁あふれせずに扱えます。f...
Python Python | 文法の基本：変数の基本
変数とは変数は「値に名前をつけて、あとから参照したり差し替えたりできる仕組み」です。Pythonでは型の宣言なしに、名前に値を代入するだけで使い始められます。変数はプログラムの途中結果や設定値、外部か...
Python Python | 文法の基本：コメント記法
コメントとはコメントは、コードの意味や意図、注意点を「未来の自分や他人」に伝えるための説明文です。Pythonインタプリタはコメントを完全に無視するので、動作や出力には影響しません。わかりやすいコメン...
Python Python | 文法の基本：インタプリタと実行方法
インタプリタとはPythonの「インタプリタ」は、あなたが書いたコードを1行ずつ読み取り、その場で実行してくれる通訳のようなソフトウェアです。書いてすぐ試せるので、初心者が「動く感覚」を掴みやすく、失...
Python Python | 文法の基本：Python の特徴
Python の特徴Pythonは読みやすさと書きやすさを重視した言語で、初心者でも直感的にコードを書けるのが大きな魅力です。インデント（字下げ）でコードのまとまりを表すため、見た目が整理され、処理の...
Python Python Excel操作 逆引き集 | 読み込み時にカラムの変換関数を使う
「読み込んでから直す」じゃなく「読み込む瞬間に直す」Excelの生データって、だいたいこういう“ちょっとイヤな感じ”が混ざっています。前後にスペースが付いた文字列（" A001 "）全角・半角が混ざっ...
Python Python Excel操作 逆引き集 | 読み込み時に列名をリネームして取り込む
「読み込んだあとに rename」ではなく「最初からいい名前で読む」Excelの列名って、だいたいこうですよね。「日付（売上）」「売上金額（税込）」「Unnamed: 3」「No.」人間には意味がわか...
Python Python Excel操作 逆引き集 | 空白列を削除しつつ読み込む
「最初からいらない列は読まない」という発想を持つ現場のExcelには、なぜか「空白の列」「名前が付いていない列」「スペースだけの列」が平気で混ざっています。それをそのまま read_excel で読む...
Python Python Excel操作 逆引き集 | Excelから複数のヘッダー行を持つ読み込み
「ヘッダーが1行とは限らない」という発想を持つ現場のExcelって、きれいに1行だけ列名が並んでいるとは限らないですよね。例えばこんな表、見覚えありませんか？2025年1月2025年1月2025年2月...
Python Python Excel操作 逆引き集 | xls（旧形式）ファイルを読む
xls（旧形式）を読むときにまず知っておくべきこと.xls は Excel 97〜2003 の旧形式で、現在の .xlsx とは内部構造がまったく違います。そのため、pandas が .xls を読む...
Python Python Excel操作 逆引き集 | エンジン指定（openpyxl/xlrd）
「エンジンを指定する」とは何をしているのかpandas.read_excel 自体は「Excelを読む関数」ですが、実際に .xlsx や .xls の中身を開いて解析しているのは、openpyxl ...
Python Python Excel操作 逆引き集 | チャンクで読み込む（大ファイル）
「一気に全部読まない」という武器を持つ行数が何十万、何百万あるExcelを、read_excel で一気に読み込もうとすると、メモリがパンパンになって固まる——これはよくあるパターンです。そこで出てく...
Python Python Excel操作 逆引き集 | 既存のExcelをDataFrameの辞書で読み込む
「Excel全体を一気に読む」という発想を持つふつうの read_excel("file.xlsx") は、デフォルトで「最初のシートだけ」を DataFrame にします。でも、実務の Excel ...
Python Python Excel操作 逆引き集 | コメント行（#など）を無視して読み込む
まず大事な前提：「comment='#' は read_excel では使えない」ここが一番重要なポイントです。comment='#' という引数は pandas.read_csv にはありますが、p...
Python Python Excel操作 逆引き集 | NA文字を指定して欠損扱いにする
「これは空欄と同じだよ」と教えてあげる発想Excelの現場データには、本当は「値がない」だけなのに、いろんな書き方が混ざります。NA-なし未入力人間は「これは空欄みたいなものだな」とすぐわかりますが、...
Python Python Excel操作 逆引き集 | インデックス列として読み込む
「インデックスとして読む」とは何をしているのかpandas の DataFrame には「行番号」を表すインデックスがあります。何も指定しないと 0,1,2,3,… という単なる連番ですが、「日付」や...
Python Python Excel操作 逆引き集 | 日付列を自動でパースする
なぜ「日付を自動でパースする」がそんなに大事なのかExcelから読み込んだ日付を文字列のまま扱うと、「月ごとに集計したい」「期間で絞り込みたい」ときに、毎回 to_datetime を書くことになりま...
Python Python Excel操作 逆引き集 | 読み込み時にデータ型を指定する
「型を決めてから読む」という発想を持つExcelは何でも受け入れてくれるので、同じ列に数字・文字・空白が混ざっていることがよくあります。そのまま read_excel に任せると、pandasが「たぶ...
Python Python Excel操作 逆引き集 | 部分行だけ読み込む（nrows）
「全部の行はいらない」という発想を持つExcelをそのまま read_excel すると、シートの全行がDataFrameに入ります。でも、実務や検証では「とりあえず先頭だけ見たい」「巨大ファイルなの...
Python Python Excel操作 逆引き集 | 読み込み時に先頭行をスキップする
なぜ「先頭行をスキップする」がこんなに大事なのか現場のExcelは、いきなり表が始まってくれません。会社ロゴ、レポートタイトル、出力日、担当者名、空行…そのあとにようやく「本当のデータ」が出てきます。...
Python Python Excel操作 逆引き集 | 読み込み時に特定列だけ選ぶ
「全部の列はいらない」がデフォルトだと思ってほしいExcelをそのまま read_excel すると、シートの全列がDataFrameに入ります。でも、実務で「全部の列を本当に使う」ことはほとんどあり...
Python Python Excel操作 逆引き集 | 読み込み時に列名がない場合の処理
「列名がないExcel」をどう読むかという発想現場のExcelには、最初の行に列名が書かれていないものが普通にあります。例えば、いきなりこういう表から始まるパターンです。| 2025/01/01 | ...
Python Python Excel操作 逆引き集 | 特定シートだけ読み込む
なぜ「特定シートだけ読む」を意識すべきかExcelファイルは、1つのファイルの中に複数のシートを持てます。でも、実務で「全部のシートを毎回読む」ことはほとんどありません。欲しいのはたいてい「このシート...
Python Python Excel操作 逆引き集 | Excelファイルを複数シート読み込む
複数シート読み込みの全体像をつかむpandas.read_excel("file.xlsx", sheet_name=None) は、「Excelファイルの全シートを、一気に読み込んで、dict（辞書...
Python Python Excel操作 逆引き集 | Excelファイルを読み込む
pandas.read_excel とは何かpandas.read_excel は、「Excelファイル → DataFrame」に変換するための入り口です。一度 DataFrame にしてしまえば、...
Python Python | 「例外を使うべき場面と使うべきでない場面」チェックリスト
プログラミング初心者がよく迷うのが「この処理は例外にすべき？それとも普通の if / break / return で書くべき？」という判断です。そこで、例外を使うべき場面と使うべきでない場面を見分け...
Python Python | 「例外を使いすぎるとコードが読みにくくなる」問題と、最小限に抑える設計のコツ
初心者がよくやってしまうのが「何でもかんでも try/except で囲む」ことです。確かに例外は便利ですが、使いすぎるとコードが読みにくくなり、バグの原因を隠してしまうことがあります。ここではその問...
Python Python | 「通常の制御（break/return）」と「本当に異常なケース（例外）」の使い分け
プログラミング初心者が混乱しやすいのが、「break や return で処理を止める」場合と「例外で処理を止める」場合の違いです。実務では「普通の流れ」と「異常な流れ」を分けて書くことが大事です。1...
Python Python | 「例外（try/except）を使ってネストを脱出する」テクニック
プログラミング初心者がよく困るのが「ネストが深くなりすぎて、途中で処理を止めたいのに止められない」問題です。実務では 例外（try/except） を「非常口」として使い、複雑なネストを一気に抜けるテ...
Python Python | 実務でありがちな「ネスト脱出テク」解説（フラグ／関数化）
プログラミング初心者がよくつまずくのが「ネストが深くなってしまう」問題です。例えば、for の中に if があり、その中にさらに for があり…と繰り返すと、コードが読みにくくなります。実務では「ネ...
Python Python | ループの else 節と break の関係を図解で理解する
「for や while の else」は、初心者には直感的でないかもしれません。ポイントは一つだけです。「ループの中で break しなかったら、else が実行される」。これをテキスト図と例題で丁...
Python Python | 応用例：「レポート生成から PDF化・メール送信・クラウド共有までを一括自動化するパイプライン」
ここまでで紹介した レポート生成 → PDF化 → メール送信 → クラウド共有 を一連の流れとして自動化すれば、完全な「レポート配布パイプライン」が構築できます。これにより、データ更新から配布までを...
Python Python | 応用例：「章立てしたレポートを PDF化して配布」
章立てしたレポートを Word や PowerPoint で自動生成した後、PDF化して配布すれば、誰でも閲覧できる形式で共有できます。PDF はレイアウトが崩れにくく、メール添付やオンライン配布に最...
Python Python | 応用例：「複数のグラフや表を自動で章立てしてレポート化」
これまで「Word や PowerPoint に複数ページ・複数スライドを自動生成」する方法を紹介しました。さらに応用すると、複数のグラフや表を章立てしてレポート化できます。章立てを自動化することで、...
Python Python | 応用例：「Word や PowerPoint に複数ページ・複数スライドを自動生成して、グラフを整理して配置する」
これまで「グラフを Word や PowerPoint に挿入する」方法を紹介しました。さらに応用すると、複数ページ（Word）や複数スライド（PowerPoint）を自動生成して、グラフを整理して配...
Python Python | 応用例：「保存したグラフ画像を Word や PowerPoint に自動挿入する」
保存したグラフ画像を Word や PowerPoint に自動挿入すれば、レポートやプレゼン資料作成を効率化できます。Python では python-docx（Word用）や python-ppt...
Python Python | 応用例：「グラフを画像ファイルとして保存してレポートに利用する」
グラフを画面に表示するだけでなく、画像ファイルとして保存しておけば、レポートや資料に貼り付けたり、メールで共有したりできます。Python の matplotlib には savefig() という便...
Python Python | 応用例：「グループ化した結果を グラフ化（棒グラフや円グラフ） して可視化する」
グループ化した結果は、棒グラフや円グラフにすると「件数の比較」や「割合の把握」が直感的に理解できます。Python の matplotlib を使えば簡単に可視化できます。サンプルコード（棒グラフ＋円...
Python Python | 応用例：「統合した JSON データを特定のキーでグループ化して集計する」
複数の JSON ファイルを統合した後、特定のキーでグループ化して集計すると、データ分析やレポート作成に役立ちます。ここでは「result の値を基準にしてグループ化・集計」する例を紹介します。サンプ...
Python Python | 応用例：「保存した複数の JSON ファイルをまとめて読み込み、統合する」
複数の JSON ファイルに分けて保存したデータを、まとめて読み込んで統合する方法を紹介します。これにより「分割保存したデータを一つにまとめて扱う」ことができます。サンプルコードimport json...
Python Python | 応用例：「フィルタリングした結果を新しい JSON ファイルに保存する」
前回は JSON ファイルを読み込んで条件に合うデータを抽出しました。今回はさらに一歩進めて、フィルタリングした結果を新しい JSON ファイルに保存する方法を紹介します。これにより「条件付きデータだ...
Python Python | 応用例：「JSONファイルを読み込んで、特定の条件でフィルタリングする」
保存した JSON データを読み込んでから、特定の条件に合うデータだけを抽出（フィルタリング）する方法を紹介します。これにより「必要なデータだけを取り出す」ことができます。サンプルコードimport ...
Python Python | 応用例：「JSON をファイルに保存して、後で読み込む」
辞書やリストを JSON形式 に変換してファイルに保存しておくと、後でプログラムから再利用できます。これは データの永続化 に役立ちます。サンプルコードimport jsondef search_va...
Python Python | 応用例：「辞書形式で返した結果を JSON に変換して外部に渡す」
辞書形式で返した結果は Python 内では便利ですが、外部システムや Web API に渡すときは JSON形式 に変換するのが一般的です。JSON は「キーと値のペア」で表現できるので、辞書と相性...
Python Python | 応用例：「一致した値を辞書形式（キーと値のペア）で返す」
これまで「リストに集めて返す」方法を紹介しました。今回はさらに応用して、条件ごとに分類して辞書形式で返す方法を説明します。辞書（dict）は「キーと値のペア」でデータを整理できるので、分類やグループ分...
Python Python | 応用例：「複数の条件に一致した値をリストに集めて返す」
これまでの例では「最初に見つかった値を return する」方法を紹介しました。今回はさらに応用して、条件に一致した複数の値をすべてリストに集めて返す方法を説明します。サンプルコードdef searc...
Python Python | 「関数化＋return」で見つけた値を返す方法
先ほどの「関数化＋return」で一気に抜ける方法をさらに応用して、見つけた値を return で呼び出し元に渡すことができます。これにより「探索して見つかった値を使う」処理が簡単になります。サンプル...
Python Python | フラグ変数を使わずに「関数化＋return」で一気に抜ける方法
三重ループで「特定条件を見つけたら全部のループを終了したい」とき、フラグ変数を使う方法が一般的ですが、もっとシンプルにするには 関数化して return を使うのが便利です。サンプルコードdef se...
Python Python | 三重ループで break と continue を組み合わせる応用例
三重ループでは「不要な処理はスキップ（continue）」しつつ「特定条件で早期終了（break）」したい場面があります。例えば「探索処理」や「表の走査」でよく使われます。応用例：九九表から特定の条件...
Python Python | 三重ループ × break × continue の総合理解
初心者が混乱しやすい「三重ループの中で break と continue を使ったときの流れ」を、テキスト図と例題で整理します。ポイントは 「どの階層で使うかによって影響範囲が変わる」 ということです...
Python Python | continue, break, pass の比較
初心者がつまずきやすい3つのキーワード「continue / break / pass」を、テキスト図と例題で直感的に理解できるように整理します。比較表（役割・動き・よく使う場面）キーワード役割ループ...
Python Python | ミュータブル（mutable）／イミュータブル（immutable）の違い
以下では、できるだけ直感的に理解できるように、図（イメージ）を使ってミュータブル（mutable）／イミュータブル（immutable）の違いを説明します。図は「変数＝箱」「値＝データ」「矢印＝参照（...
Python Python | 初心者が間違えやすい break の NG パターン集
break は便利ですが、初心者がよくやってしまう「誤用パターン」があります。ここでは NG例 → 改善例 の形で、なぜ間違いやすいかをかみ砕いて説明します。❌ NGパターン1：break が「関数全...
JavaScript Python JavaScript | プログラミングの繰り返し処理でマジックナンバーを避ける方法
「なんとなく書いた数字」が、後からあなたや他の人を困らせる。それがマジックナンバー。まずは意味をつかんで、繰り返し処理（ループ）での具体的な回避テクを身につけましょう。 マジックナンバーの基礎定義: ...
Python Python | 業務でよく使う break パターンベスト20
「見つかったら止める」「条件が揃ったら打ち切る」。break は業務コードで頻出です。初心者でもすぐ使えるように、よくある場面をテーマ別に短いコード例と一緒に解説します。検索・探索の打ち切り最初の一致...
Python Python | 練習問題版「break を使うべき／使わなくていい」チャート
初心者が「ここで break を使うべきか？」を体感できるように、練習問題付きの判断チャートを用意しました。判断チャート（練習問題付き）目的は「ループを止めたい」？ │ ├─ いいえ → break ...
Python Python | 初心者向け「break を使うべき／使わなくていい」判断チャート
プログラミング初心者が「ここで break を使うべきか？」と迷う場面は多いです。そこで、簡単な判断チャートを用意しました。判断チャート（テキスト版）目的は「ループを止めたい」？ │ ├─ いいえ →...
Python Python | Break がないとどう効率が落ちるか
「見つかったら止める」ができないと、無駄に回数を重ねます。初心者向けに、実際に回る回数を数える例で、どれくらい違いが出るかを体感できるように説明します。早期終了のねらい目的: 条件が満たされた瞬間に処...