python

「Pythonを始めたいけど、環境構築って何をすればいいの？」「コマンドが覚えられない」そんな悩みを持つ初心者の方は多いのではないでしょうか。この記事では、Python環境構築に必要なコマンドを、初心者でもわかりやすく解説します。Pytho...

Pythonのfunctoolsモジュールは、関数型プログラミングの要素を取り入れた便利な機能を提供しています。「関数を加工する関数」や「パフォーマンスを向上させるデコレータ」など、プログラムをより効率的で読みやすくするためのツールが揃って...

Pythonで文字列を扱うとき、とても便利なのがfind()メソッドです。特定の文字や単語が文字列のどこにあるかを調べられます。条件分岐やデータ抽出など、いろいろな場面で活躍します。この記事では、Pythonのfind()メソッドの基本的な...

Pythonで「今の日付（年月日）を取得したい！」という場面は、ログの記録やファイル名の自動生成など、実務でもよく出てきます。しかし、初心者にとってはどのモジュールを使えばよいのか、どのような書き方が最適なのか悩むところです。この記事では、...

Pythonで数値データを扱う際に欠かせないのがNumPyライブラリ。中でもnp.where（エヌピー・ウェア）は、条件に応じた値の選択や、条件を満たす要素のインデックス取得に便利な関数です。この記事では、np.whereの基本的な使い方か...

Pythonでスクリプトを書くとき、「あるファイルが存在するかどうか」を確認したい場面は意外と多くあります。たとえば、ログファイルの追記前やデータファイルの読み込み前に、ファイルが実際に存在するかどうかを調べることは、エラーを未然に防ぐため...

Pythonでデータ分析をしていて、「平均値や中央値を簡単に計算したい」「わざわざnumpyやpandasを使うほどでもない」と思ったことはありませんか？そんなときに便利なのが、Pythonに最初から入っているstatisticsモジュール...

Pythonで計算をしているとき、こんな結果に驚いたことはありませんか？print(0.1 + 0.2) # 結果: 0.30000000000000004「0.3になるはずなのに、なぜ？」と思った方も多いはず。この問題を解決してくれるのが...

データ分析をしていると、よく出てくるのが「最頻値（mode）」という言葉。最頻値とは、あるデータ集合で最も頻繁に現れる値のことです。最頻値が活用される場面アンケートで最も多かった回答商品の売れ筋カテゴリアクセスが多かった時間帯故障が多発する...

Pythonでコードを書いていて、「同じような関数を何度も書いている」「計算に時間がかかりすぎる」「デコレータを作ったけど関数の情報が消えてしまう」といった経験はありませんか？そんな問題を解決してくれるのが「functools（ファンクツー...

Pythonでデータ分析をしていると、必ずといっていいほど出会うのが「NaN（ナン）」という値です。「計算がうまくいかない」「グラフが変になった」という経験はありませんか？この記事では、pandasでのNaN処理を基本から応用まで、実際のコ...

Pythonで文字列処理をしていると、意外と困るのが空白や改行の混入です。「なぜか比較できない」「CSVの行末がズレる」など、原因がわからず苦しんだ経験がある人も多いのではないでしょうか？よくある文字列の問題ファイルから読み込んだデータに改...

正規表現（Regular Expression、略してregex）とは、文字列のパターンを表現するための特別な文法です。たとえば、こんな場面で威力を発揮します：「メールアドレスが正しい形式かチェックしたい」「テキストから電話番号だけを抽出し...

Pythonは「初心者にやさしい」だけでなく、「数学処理にも強い」言語です。簡単な計算から、三角関数、統計、行列計算、微分・積分まで幅広く対応でき、教育・研究・実務の現場でも大活躍しています。Pythonが数学処理に強い理由豊富な標準ライブ...