こんにちは。いーかです。
できたところまででOK。今日は『ここまで進んだ』が成果です。
30秒まとめ
- このシリーズは 架空データ
sales.csvを使って、最短7記事で「分析できた」まで行きます - Windows＋VS Code前提で、迷子になりやすい所は先に潰す 構成です
- フェーズ2（実データ・政府統計など）は、フェーズ1完走後に“型を差し替える”だけで行けます
このシリーズで「できるようになること」
フェーズ1のゴールはこれ：
sales.csvを読み込める- 商品別の売上・件数を 辞書（dict） で集計できる
- 上位N、会員割合、平均金額 みたいな“ミニ分析レポート”が出せる
- （最終的に）結果を 保存できる（テキスト or CSV）
まず用意するもの（Windows＋VS Code）
- VS Code（Python拡張あり）
- Python（CPython）
- フォルダ1つ（作業場）
補足：Pythonのバージョンは人によって違います。
フェーズ1は大きく困らないことが多いけど、迷子防止のために「自分のsys.executableを確認する」だけは必須にします。
（番外編）環境で迷子になったらここ
- Windows×VS CodeでPython実行を固定する（.venv直呼びで迷子ゼロ）【番外編｜環境編】
→（リンク）
✅勝ち判定：
check_python.pyのexecutable/prefixに.venvが出たらOK
サンプルデータ sales.csv（コピペでOK）
まずはこの内容で sales.csv を作ってください。
（VS Codeで新規ファイル → sales.csv → 貼り付け → 保存）
date,product,amount,is_member
2025-12-01,Book,1200,1
2025-12-01,Coffee,450,0
2025-12-02,Book,1200,0
2025-12-02,Pen,200,1
2025-12-03,Coffee,450,1
2025-12-03,Notebook,600,0
2025-12-04,Book,1200,1
2025-12-04,Pen,200,0
2025-12-05,Coffee,450,0
2025-12-05,Notebook,600,1
ここで大事：文字コードはUTF-8。メモ帳じゃなくて、VS Codeで作ればほぼ安全です。
コース選択（運用ルール）
✅最短コース：7記事（まず“分析できた”まで）
→ まずはこのページの「読む順番（最短7）」を順にやればOK。
理解優先コース：15記事（詰まりを丁寧に潰す）
→ 最短7に、途中の補助回（エラー・文字コード・設計）を挟みます。
資産化MAX：25記事
→ 最短7を核に、派生記事を足して“困りごと辞典”にします。
読む順番（最短7）
※各リンクは、公開したら差し替えます（いまは枠だけ置いておく）
- メモ：Python分析（sales.csv）#01 まずは「Pythonがどれで動いてるか」を確定する【知識ゼロOK】 →（リンク）
- 第2回：VS CodeでPython実行を固定する（迷子防止の最短セット） →（リンク）
- 第3回：条件文の型（if / elif / else）だけで割引ルールを書く →（リンク）
- 第4回：for＋listで「データを回す」感覚をつかむ（合計・件数） →（リンク）
- 第5回：dict集計が分析の心臓（商品別カウント／売上合計） →（リンク）
- 第6回：標準csvで sales.csv を読む（型変換とヘッダー処理） →（リンク）
- 第7回：ミニ分析完成（上位N／会員割合／平均金額） →（リンク）
最短の進め方（迷わない運用）
- まず #01 → 第2回 まで進めば、環境の迷子が激減します
- その後は 第3回〜第7回 を順にやるだけ
- 各回は「完璧」を狙わなくてOK。動いたら勝ちです
- 記事が増えても、このハブだけ見れば迷わない（ここを正規ルートにします）
詰まったらここ（よくある“止まりポイント”だけ先に置く）
1) VS Codeで実行できない
- 第2回に全部まとめます（ここが最重要）
- どうしても迷子になる人向け：
.venv\Scripts\python.exe直呼びが最強
2) sales.csv が読めない（文字化け・区切りがおかしい）
- まずはVS Codeで作り直す
- CSVは カンマ区切り、1行目はヘッダー、保存は UTF-8
- それでもダメなら：「開き方」じゃなく「中身（カンマ・改行）」を確認
3) 数値にできない（”1200″ が文字列のまま）
- 第6回で「型変換（int）」を丁寧にやります
- ここは誰でも一回つまずくポイントです
（増築パーツ）MAX25に増やすなら、ここから足す
※“困りごと系”は検索流入が強いので、資産化したい時に追加。
環境系（入口の補強）
- ExecutionPolicyでActivate.ps1が動かない対処
- VS Codeは新しいのにターミナルが古いPythonを呼ぶ理由
.venvを作ったPythonのバージョンはあとから変えられない話
CSV/実務系（分析に直結）
- 文字コード（Shift-JIS/UTF-8）で読めない時の最短チェック
- ヘッダ名の揺れ対策（列名の正規化）
- 空白・欠損・数値変換（int/float）で落ちない書き方
“道具化”系（継続運用）
argparseでファイル名を引数にする- ログ（print→logging）にする
- 小さなテスト（期待する集計値を固定して壊れ検知）
ミニクイズ（答えは記事の末尾）
Q1. sales.csv の1行目（ヘッダー）があると、何が嬉しい？
Q2. is_member は “0/1” だけど、最初は何として読み込まれる？
Q3. 分析でよく使う「商品別集計」は、listよりdictが向いてる理由は？
今日の1アクション
VS Codeで sales.csv を作って保存
これだけでOK。ここまで進んだ時点で、もう前進してる。
今日のひとこと
分析って、いきなり難しいことじゃなくて、
「読む → 数える → まとめる」の積み重ね。ここから一緒に型を作っていこう。
出典枠（このシリーズの方針）
- ベース：Windows＋VS Codeで「動かして理解する」
- 参照：高橋麻奈さんのコラムは“導入の種”として使い、本文は 自分の言葉＋自分の実験で組み立てます
ミニクイズ解答（ここにまとめます）
A1. ヘッダーがあると「この列は何か」が分かり、コードの読みやすさと安全性が上がる（列名で扱える）。
A2. まずは文字列として読み込まれることが多い。なので必要に応じて int() に変換する。
A3. dictは「キー（商品名）→合計/件数」を直で持てるので、探す・足す・集計するのが速いし簡単。
次に読む
- （#01）メモ：Python分析（sales.csv）#01 まずは「Pythonがどれで動いてるか」を確定する【知識ゼロOK】 →（リンク）
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