【初心者向け】Pythonのデータ型まとめ｜数値・文字列・リストなど基本からしっかり解説！

Pythonを学び始めたばかりの人にとって、「データ型」はとても大事な概念です。

「数字」「文字」「リスト」「真偽値」など、プログラムで扱う値にはそれぞれ型（Type）があり、型によって使える操作や挙動が変わります。

この記事では、Pythonの代表的なデータ型を、わかりやすい例と一緒に初心者向けに紹介します。

プログラミング未経験の方でも安心して読めるよう、丁寧に解説していきます！

データ型とは？なぜ重要なのか

データ型の基本概念

データ型とは、コンピューターがデータをどのように扱うかを決める仕組みです。

例えば、数字の「3」と文字の「3」は見た目は同じでも、コンピューターにとっては全く違うものです。

# 数字の3
number = 3
print(number + 2)  # 5（計算できる）

# 文字の「3」
text = "3"
print(text + "2")  # "32"（文字として結合される）

なぜデータ型が重要なのか？

• エラーの防止 正しい型を使うことで、予期しないエラーを防げます
• 効率的な処理 適切な型を選ぶことで、メモリ使用量や処理速度が改善されます
• コードの可読性 型が明確だと、コードが読みやすくなります
• デバッグの簡素化 問題の原因を特定しやすくなります

Pythonの基本データ型一覧

主要なデータ型の分類

カテゴリ	データ型	説明	例
数値型	int	整数	1, -10, 2024
	float	小数	3.14, -0.5, 2.0
	complex	複素数	1+2j, 3-4j
文字型	str	文字列	"Hello", 'Python'
真偽型	bool	真偽値	True, False
シーケンス型	list	リスト（変更可）	[1, 2, 3], ['a', 'b']
	tuple	タプル（変更不可）	(1, 2, 3), ('x', 'y')
	range	連続数値	range(10)
マッピング型	dict	辞書	{"name": "Alice", "age": 30}
集合型	set	集合（重複なし）	{1, 2, 3}
	frozenset	変更不可集合	frozenset({1, 2, 3})
特殊型	NoneType	値なし	None

型の確認方法

# type()関数で型を確認
print(type(42))        # <class 'int'>
print(type(3.14))      # <class 'float'>
print(type("hello"))   # <class 'str'>
print(type([1, 2, 3])) # <class 'list'>

# isinstance()関数で型をチェック
print(isinstance(42, int))     # True
print(isinstance(3.14, float)) # True
print(isinstance("hello", str)) # True

ポイント： Pythonでは、扱うデータの種類ごとに型が異なり、使い方も変わることを覚えましょう。

数値型（int・float・complex）｜計算の基本になる型

int型（整数）

# 基本的な整数
x = 10
y = -3
z = 0

print(x + y)  # 7
print(x * y)  # -30
print(x // y) # -4（整数除算）
print(x ** 2) # 100（べき乗）

# 大きな数値も扱える
big_number = 123456789012345678901234567890
print(big_number)  # Pythonは任意精度の整数をサポート

float型（浮動小数点数）

# 小数の基本操作
pi = 3.14159
radius = 2.5

# 円の面積を計算
area = pi * radius ** 2
print(f"円の面積: {area}")  # 円の面積: 19.634875

# 浮動小数点の注意点
print(0.1 + 0.2)  # 0.30000000000000004（丸め誤差）

# 正確な計算が必要な場合はDecimalを使用
from decimal import Decimal
print(Decimal('0.1') + Decimal('0.2'))  # 0.3

complex型（複素数）

# 複素数の表現
z1 = 3 + 4j
z2 = 1 - 2j

print(z1 + z2)  # (4+2j)
print(z1 * z2)  # (11-2j)
print(abs(z1))  # 5.0（絶対値）

# 実部と虚部の取得
print(z1.real)  # 3.0
print(z1.imag)  # 4.0

数値型の変換

# 型変換の例
x = 10
print(float(x))    # 10.0
print(complex(x))  # (10+0j)

y = 3.14
print(int(y))      # 3（小数部切り捨て）

# 文字列から数値への変換
num_str = "123"
print(int(num_str))    # 123
print(float(num_str))  # 123.0

文字列型（str）｜文章やデータ入力に欠かせない

文字列の基本操作

# 文字列の作成
name = "Alice"
message = 'Hello, World!'
multiline = """これは
複数行の
文字列です"""

# 文字列の連結
greeting = "Hello, " + name
print(greeting)  # Hello, Alice

# f-string（推奨）
age = 25
print(f"{name}は{age}歳です")  # Aliceは25歳です

文字列の操作とメソッド

text = "Python Programming"

# インデックスとスライス
print(text[0])      # P（最初の文字）
print(text[-1])     # g（最後の文字）
print(text[0:6])    # Python（0番目から5番目まで）
print(text[:6])     # Python（最初から5番目まで）
print(text[7:])     # Programming（7番目から最後まで）

# 便利なメソッド
print(text.lower())        # python programming
print(text.upper())        # PYTHON PROGRAMMING
print(text.replace("Python", "Java"))  # Java Programming
print(text.split())        # ['Python', 'Programming']
print(len(text))           # 18（文字数）

# 文字列の判定
print(text.startswith("Python"))  # True
print(text.endswith("ing"))       # True
print("gram" in text)             # True

文字列のフォーマット

name = "Bob"
score = 85.5

# 様々なフォーマット方法
print("名前: %s, 点数: %.1f" % (name, score))          # 古い方法
print("名前: {}, 点数: {:.1f}".format(name, score))    # .format()
print(f"名前: {name}, 点数: {score:.1f}")              # f-string（推奨）

# f-stringの高度な使い方
import datetime
now = datetime.datetime.now()
print(f"現在時刻: {now:%Y-%m-%d %H:%M:%S}")

リスト（list）とタプル（tuple）｜複数データをまとめて扱う

list型（変更可能なシーケンス）

# リストの作成
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
mixed = [1, "hello", 3.14, True]  # 異なる型を混在可能

# 要素へのアクセス
print(fruits[0])   # apple
print(fruits[-1])  # cherry（最後の要素）

# リストの変更
fruits.append("grape")           # 末尾に追加
fruits.insert(1, "orange")       # 指定位置に挿入
fruits.remove("banana")          # 値で削除
deleted = fruits.pop()           # 末尾を削除して取得
print(fruits)  # ['apple', 'orange', 'cherry']

# リストの操作
print(len(fruits))              # 3（要素数）
print("apple" in fruits)        # True（存在確認）
fruits.sort()                   # ソート
fruits.reverse()                # 逆順

tuple型（変更不可能なシーケンス）

# タプルの作成
colors = ("red", "green", "blue")
point = (10, 20)
single = (42,)  # 要素が1つの場合はカンマが必要

# タプルは変更できない
# colors[0] = "yellow"  # TypeError!

# タプルの利点
coordinates = (3.5, 7.2)
x, y = coordinates  # アンパック（分解代入）
print(f"x: {x}, y: {y}")  # x: 3.5, y: 7.2

# 関数で複数の値を返す
def get_name_age():
    return "Alice", 30

name, age = get_name_age()
print(f"{name}は{age}歳です")

リストとタプルの使い分け

特徴	list	tuple
変更可能性	変更可能	変更不可
パフォーマンス	やや遅い	高速
メモリ使用量	多い	少ない
使用場面	データの追加・削除が必要	固定データ、座標、設定値

辞書型（dict）｜「キー」と「値」のペア

辞書の基本操作

# 辞書の作成
person = {"name": "Bob", "age": 30, "city": "Tokyo"}
empty_dict = {}

# 値の取得
print(person["name"])        # Bob
print(person.get("age"))     # 30
print(person.get("height", "不明"))  # 不明（デフォルト値）

# 値の追加・更新
person["age"] = 31                    # 既存キーを更新
person["email"] = "bob@example.com"   # 新しいキーを追加
person.update({"phone": "090-1234-5678", "job": "engineer"})

print(person)
# {'name': 'Bob', 'age': 31, 'city': 'Tokyo', 'email': 'bob@example.com', 'phone': '090-1234-5678', 'job': 'engineer'}

辞書の操作メソッド

student = {"name": "Alice", "math": 85, "english": 92, "science": 78}

# キー、値、アイテムの取得
print(student.keys())    # dict_keys(['name', 'math', 'english', 'science'])
print(student.values())  # dict_values(['Alice', 85, 92, 78])
print(student.items())   # dict_items([('name', 'Alice'), ('math', 85), ...])

# ループ処理
for key in student:
    print(f"{key}: {student[key]}")

for key, value in student.items():
    print(f"{key}: {value}")

# 要素の削除
del student["name"]           # キーで削除
score = student.pop("math")   # 削除して値を取得
print(score)  # 85

辞書の実用例

# 商品在庫管理
inventory = {
    "apple": 50,
    "banana": 30,
    "orange": 25
}

# 在庫確認
product = "apple"
if product in inventory:
    print(f"{product}の在庫: {inventory[product]}個")

# 売上集計
sales = {}
purchases = ["apple", "banana", "apple", "orange", "apple"]

for item in purchases:
    if item in sales:
        sales[item] += 1
    else:
        sales[item] = 1
        
print(sales)  # {'apple': 3, 'banana': 1, 'orange': 1}

集合型（set）｜重複を排除するデータ型

集合の基本操作

# 集合の作成
numbers = {1, 2, 3, 3, 4, 4, 5}
print(numbers)  # {1, 2, 3, 4, 5}（重複が自動で除去）

# リストから集合を作成（重複削除）
fruits_list = ["apple", "banana", "apple", "cherry", "banana"]
fruits_set = set(fruits_list)
print(fruits_set)  # {'cherry', 'banana', 'apple'}

# 要素の追加・削除
fruits_set.add("grape")        # 要素追加
fruits_set.remove("banana")    # 要素削除（存在しない場合はエラー）
fruits_set.discard("orange")   # 要素削除（存在しなくてもエラーなし）

集合演算

# 2つの集合
a = {1, 2, 3, 4, 5}
b = {4, 5, 6, 7, 8}

# 和集合（union）
print(a | b)        # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
print(a.union(b))   # 同じ結果

# 積集合（intersection）
print(a & b)                # {4, 5}
print(a.intersection(b))    # 同じ結果

# 差集合（difference）
print(a - b)                # {1, 2, 3}
print(a.difference(b))      # 同じ結果

# 対称差集合（symmetric difference）
print(a ^ b)                        # {1, 2, 3, 6, 7, 8}
print(a.symmetric_difference(b))    # 同じ結果

集合の実用例

# 重複する値の検出
def find_duplicates(lst):
    seen = set()
    duplicates = set()
    
    for item in lst:
        if item in seen:
            duplicates.add(item)
        else:
            seen.add(item)
    
    return list(duplicates)

data = [1, 2, 3, 2, 4, 3, 5, 1]
print(find_duplicates(data))  # [1, 2, 3]

# 共通の趣味を持つ人を見つける
alice_hobbies = {"reading", "swimming", "coding"}
bob_hobbies = {"swimming", "gaming", "cooking"}
charlie_hobbies = {"reading", "gaming", "swimming"}

common_hobbies = alice_hobbies & bob_hobbies & charlie_hobbies
print(f"3人の共通趣味: {common_hobbies}")  # {'swimming'}

真偽値（bool）とNone｜条件判定と空の値

bool型の基本

# 真偽値の作成
is_sunny = True
is_raining = False

# 比較演算の結果
x = 5
print(x > 3)     # True
print(x < 2)     # False
print(x == 5)    # True
print(x != 5)    # False

# 論理演算
print(True and False)   # False
print(True or False)    # True
print(not True)         # False

Truthyと Falsyな値

# Falsyな値（Falseとして扱われる）
print(bool(False))     # False
print(bool(0))         # False
print(bool(0.0))       # False
print(bool(""))        # False（空文字列）
print(bool([]))        # False（空リスト）
print(bool({}))        # False（空辞書）
print(bool(set()))     # False（空集合）
print(bool(None))      # False

# Truthyな値（Trueとして扱われる）
print(bool(True))      # True
print(bool(1))         # True
print(bool(-1))        # True
print(bool("hello"))   # True
print(bool([1, 2]))    # True
print(bool({"a": 1}))  # True

None型

# Noneの使用例
result = None

def search_user(user_id):
    if user_id == 1:
        return {"name": "Alice", "age": 30}
    else:
        return None  # ユーザーが見つからない場合

user = search_user(2)
if user is None:
    print("ユーザーが見つかりませんでした")
else:
    print(f"ユーザー名: {user['name']}")

# Noneのチェック方法
value = None
print(value is None)        # True（推奨）
print(value == None)        # True（非推奨）
print(value is not None)    # False

データ型の変換（キャスト）

基本的な型変換

# 文字列から数値への変換
num_str = "123"
print(int(num_str))        # 123
print(float(num_str))      # 123.0

price_str = "19.99"
print(float(price_str))    # 19.99

# 数値から文字列への変換
age = 25
print(str(age))           # "25"
print(f"年齢: {age}")     # f-stringも内部で変換

# リストとタプルの相互変換
my_list = [1, 2, 3]
my_tuple = tuple(my_list)     # (1, 2, 3)
back_to_list = list(my_tuple) # [1, 2, 3]

# 文字列をリストに変換
text = "hello"
char_list = list(text)        # ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']

変換時の注意点とエラーハンドリング

# 変換できない場合のエラー
try:
    num = int("abc")
except ValueError as e:
    print(f"変換エラー: {e}")

# 安全な変換関数
def safe_int(value, default=0):
    try:
        return int(value)
    except (ValueError, TypeError):
        return default

print(safe_int("123"))    # 123
print(safe_int("abc"))    # 0
print(safe_int(None))     # 0

# 小数を整数に変換するときの注意
print(int(3.9))          # 3（切り捨て）
print(round(3.9))        # 4（四捨五入）

import math
print(math.floor(3.9))   # 3（床関数）
print(math.ceil(3.1))    # 4（天井関数）

型変換の一覧表

変換先	関数	例	結果
整数	int()	int("123")	123
浮動小数点	float()	float("3.14")	3.14
文字列	str()	str(123)	"123"
リスト	list()	list("abc")	['a', 'b', 'c']
タプル	tuple()	tuple([1, 2, 3])	(1, 2, 3)
集合	set()	set([1, 2, 2, 3])	{1, 2, 3}
辞書	dict()	dict([('a', 1), ('b', 2)])	{'a': 1, 'b': 2}
真偽値	bool()	bool("hello")	True

実践的な使用例

データ分析での型活用

# 学生の成績データ
students = [
    {"name": "Alice", "scores": [85, 92, 78]},
    {"name": "Bob", "scores": [90, 85, 88]},
    {"name": "Charlie", "scores": [78, 85, 92]}
]

# 各学生の平均点を計算
for student in students:
    name = student["name"]
    scores = student["scores"]
    average = sum(scores) / len(scores)
    print(f"{name}の平均点: {average:.1f}")

# 全体の最高点を見つける
all_scores = []
for student in students:
    all_scores.extend(student["scores"])

max_score = max(all_scores)
print(f"全体の最高点: {max_score}")

ファイル処理での型活用

# CSVデータの処理例
csv_data = """name,age,city
Alice,25,Tokyo
Bob,30,Osaka
Charlie,28,Kyoto"""

lines = csv_data.strip().split('\n')
header = lines[0].split(',')
data = []

for line in lines[1:]:
    values = line.split(',')
    record = {}
    for i, value in enumerate(values):
        key = header[i]
        # 数値に変換できる場合は変換
        if key == 'age':
            record[key] = int(value)
        else:
            record[key] = value
    data.append(record)

print(data)
# [{'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'Tokyo'}, ...]

よくある質問と答え

Q: PythonではC言語のような型宣言は必要ですか？
A: 不要です。Pythonは動的型付け言語なので、変数に値を代入すると自動的に型が決まります。

Q: 型を間違えるとどうなりますか？
A: 実行時にTypeErrorが発生します。例："hello" + 123

Q: 型ヒント（Type Hints）とは何ですか？
A: Python 3.5以降で導入された、コードに型情報を付加する機能です。実行には影響しませんが、コードの可読性が向上します。

Q: listとtupleはどう使い分けますか？
A: データを変更する可能性があるならlist、変更しない固定データならtupleを使用します。

まとめ：Pythonのデータ型をマスターして、効率的なプログラミングを！

重要ポイントまとめ：

• 各データ型には特徴と適切な使用場面がある
• 型を意識することでバグの少ないコードが書ける
• 型変換を理解することで柔軟なデータ処理が可能
• 実際のプロジェクトでは複数の型を組み合わせて使用

Pythonでは、型を意識してコードを書くことがとても重要です。

それぞれのデータ型には特徴と用途があり、正しく使い分けることで、より効率的でバグの少ないコードが書けるようになります。

最低限覚えておきたい基本型：

• 数字 → int, float
• 文字列 → str
• シーケンス → list, tuple
• マッピング → dict
• 集合 → set
• 判定 → bool, None