Python

概要（棒＋折れ線は「量と推移」を一枚で伝える定番の複合グラフ）棒グラフは“量”の比較、折れ線グラフは“推移”や“傾向”の読み取りに向いています。2つを重ねることで「月別売上の量（棒）とユーザー数の推移...

概要（グラフの複合化は「一枚で複数の視点」を重ねて伝える技）pandasとmatplotlibを組み合わせると、折れ線と棒グラフの重ね合わせ、二重軸、複数サブプロットなどを簡潔に作れます。複合化のポイ...

概要（時系列の“型”を整えて、時間軸で正しく集計・解析する）時系列処理の基礎は、日付や時刻をdatetime型へ変換し、時間順に並べてから「期間集計」「移動統計」「シフトや差分」などの操作を行うことで...

概要（rollingは「直近の一定区間で連続計算する」ための移動窓）pandasのrollingは、直近N件や一定時間幅（例：過去7日など）のデータを“窓”として切り出し、その窓ごとに平均・合計・標準...

概要（resampleは「時系列の頻度を変えて、期間ごとに集計・補間する」）pandasのresampleは、時系列データを別の時間間隔（例：日→週、分→時）へ変換するためのメソッドです。ダウンサンプ...

概要（datetime変換は「文字列の日付を“時系列のエンジン”に乗せる最初の一歩」）pandasで日付・時刻を扱うときは、まず文字列をdatetime型へ変換します。datetimeにしておくと、並...

概要（dtypeは「列の型」。正しく揃えると計算・集計・可視化が安定する）pandasのdtype（データ型）は、各列が「数値・文字列・日時・真偽値・カテゴリなどのどれか」を表すラベルです。型がズレて...

概要（describeは「列ごとの要約統計を一瞬で確認する」入口）pandasのdescribeは、数値列やカテゴリ列の“基本統計”をまとめて表示するメソッドです。数値なら件数・平均・標準偏差・最小/...

概要（sort_valuesは「列の値で並べ替えて“見やすく・計算しやすく”する基本操作）pandasのsort_valuesは、指定した列の値を基準にDataFrameを並べ替えるメソッドです。昇順...

概要（drop_duplicatesは「重複行を安全に取り除いて、件数や集計を正しくする」）pandasのdrop_duplicatesは、DataFrameやSeriesから“重複したデータ”を削除...

概要（fillnaは「欠損値を意図した値で埋めて分析を続行する」ための入口）pandasのfillnaは、DataFrameやSeriesに含まれる欠損値（NaN/None/pd.NA）を、固定値・前...

概要（lambdaは「その場で小さな関数」を作り、データ処理を短く書くための道具）lambda（無名関数）は、名前を付けずに1行で小さな関数を作る仕組みです。短い変換・条件分岐・並べ替えのキー指定など...

概要（applyは「行や列ごとに関数を適用して柔軟に加工する」）pandasのapplyは、SeriesやDataFrameに対して「各要素」「各行」「各列」へ関数を適用するための基本メソッドです。f...

概要（loc/ilocは「行・列の取り出し方が違う」二大基本操作）pandasのlocとilocは、DataFrameから行・列・セルを取り出すための代表的な方法です。locはラベル（行名・列名）で指...

概要（meltは「横持ちの列を縦に溶かして整然データへ変換する」）pandasのmeltは、ワイド形式（横持ち）をロング形式（縦持ち）へ変換するためのメソッドです。列として並んだ複数の計測値（例: M...

概要（pivot_tableは「集計しながら縦長データを行×列へ再配置する」）pandasのpivot_tableは、Excelのピボットテーブルと同じ発想で「行（index）」「列（columns）...

概要（pivotは「縦長データを横に広げて“見やすい表”に再配置する」）pandasのpivotは、行ラベル・列ラベル・値列を指定して、縦に並んだレコードを「行×列」の表へ並べ替えるメソッドです。Ex...

概要（pandas.mergeは「共通キーで行を突き合わせる」SQLライクな結合）pandas.mergeは、2つのDataFrameを共通するキー（列やインデックス）を基準に結合します。SQLのJO...

概要（pandas.concatは「複数の表を縦・横にまとめる」ための基本ツール）pandas.concatは、複数のDataFrameやSeriesを連結して1つのDataFrameにまとめる関数で...

概要（pandas.read_jsonは「JSONを表に変換する入口」）pandasのread_jsonは、JSON文字列・ファイル・URLなどを読み込み、分析しやすいDataFrameへ変換する関数...

概要（クラス単位のテストは「1つの責務を独立して検証する」）クラス単位のテストは、クラスの公開メソッドと外部との約束を中心に「入れたらこう返る」を独立して確かめる手法です。狙いは、仕様のズレや副作用の...

概要（コード分割は「役割ごとに小さな部品へ分け、見通しと変更を楽にする」）コード分割は、1つの巨大ファイルや巨大クラスに詰め込まず、責務ごとにモジュール・パッケージ・クラスへ分ける設計です。目的は読み...

概要（単一責任の原則は「そのクラスを変える理由をひとつに絞る」）単一責任の原則（Single Responsibility Principle, SRP）は、「クラス（モジュール）が変更される理由はひ...

概要（Factoryは「作り方をひとまとめにして差し替える窓口」）Factory（ファクトリ）パターンは、オブジェクトの“生成方法”を呼び手から切り離し、共通の窓口にまとめる設計です。呼び手は「何を作...

概要（Strategyは「アルゴリズムを入れ替える差し替え口」を用意する設計）Strategy（ストラテジー）パターンは、処理のアルゴリズムを独立した“戦略オブジェクト”に切り出し、実行時に差し替えら...

概要（コンポジションは「小さな部品を組み合わせて振る舞いを作る」設計）コンポジション（合成）は、継承に頼らず「部品（オブジェクト）を持つ」ことで機能を組み立てる設計です。車が“エンジンを持つ”、クライ...

概要（Mixinは「小さな能力」を後から混ぜ込むための設計）Mixin（ミックスイン）は、クラスに“特定の機能だけ”を薄く追加するための補助クラスです。単体で使う前提の「完全な親クラス」ではなく、既存...

概要（メソッドチェーンは「操作をつなげて一気に書く」設計）メソッドチェーンは、複数のメソッド呼び出しをドットで連ねて、処理の流れをそのまま一行で表現する書き方です。ポイントは“次のメソッドを呼べる値を...

概要（依存性注入は「必要な相手を外から渡す」だけでコードが劇的に扱いやすくなる）依存性注入（DI）は、クラスが必要とする相手（例：メール送信、DB接続、HTTPクライアント）を自分の中で作らず、外から...

概要（「インターフェース的設計」は“共通の窓口”で差し替え可能にすること）インターフェースは、異なる実装を“同じやり方で使えるようにする共通の約束”です。PythonにはJavaのようなinterfa...