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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...

データ分析では、ただデータを見るだけでなく、特定の条件で並び替えることが非常に重要です。たとえば「売上の高い順」「日付の新しい順」「名前の五十音順」など、並び順次第で読み取れる情報が変わることもあります。並び替えが活躍する場面売上ランキング...

Pythonで繰り返し処理（ループ）を効率よく書きたいと思ったことはありませんか？そんなときに活躍するのが、itertools（イター・ツールズ）モジュールです。itertoolsは、標準ライブラリに含まれていて、メモリ効率が良く、高速な反...

Pythonには「繰り返し処理」を効率よく実行する仕組みがあり、その中心にあるのがイテレータ（iterator）です。リストやタプル、文字列などを1つずつ順に取り出して処理する際に使われます。一見すると「for文だけで十分では？」と思うかも...

Pythonを使ううえで避けて通れないのが「pip（ピップ）」コマンドです。これは、Pythonのパッケージを管理・インストールするための標準ツールで、開発の効率を大きく左右します。pipとはPython Package Installer...

Pythonを使っていると、「あの機能ってどうやって実装するの？」と思う場面に必ず出会います。そんなときに活躍するのが「モジュール」です。Pythonには標準モジュールに加えて、豊富な外部モジュールがあり、開発を効率的に進めるための強力な武...

Pythonで計算していて、こんな不思議な結果に出会ったことはありませんか？print(0.1 + 0.2)# 結果: 0.30000000000000004# あれ？0.3じゃないの？これは浮動小数点誤差という、コンピューターの仕組み上避...

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を学び始めてしばらくすると、「リスト内包表記」や「ジェネレータ式」という言葉に出会います。特にジェネレータ式は、コードの効率化やメモリ節約にとても役立つ重要な概念です。しかし、初心者にとっては少し取っつきにくいのも事実です。「な...

Pythonで一歩進んだコードを書こうとすると、必ず出てくるのが「クラス」の概念です。「クラスって難しそう…」「関数だけじゃダメなの？」「いつ使うべきなの？」と感じている方も多いでしょう。実は、クラスを使うことで、コードの再利用性が高まり、...