Zenn
🌟

Pythonの基本的な文法（変数、リスト、for文など）を、データ分析でどのように使うかをイメージしながら解説

に公開
Python
データサイエンス
プログラミング初心者
tech

データサイエンスの第一歩！超シンプルPython入門：変数、リスト、くり返し、もしも【書き方解説付き】

「データサイエンスって難しそう…」「プログラミングなんて無理かも…」

そう思っているあなた！大丈夫です！

実は、データサイエンスでよく使うプログラミング言語「Python」のキホンは、意外とシンプルなんです。

この記事では、Pythonプログラミングの特に大事な4つの要素に絞って、初心者さん向けに超シンプルに解説します。それぞれの「書き方（コードのルール）」も一緒に見ていきましょう！

たったこれだけ知っていれば、データサイエンスの最初の一歩が踏み出せます！

  • 変数（データを箱に入れる）
  • リスト（データを並べて入れる）
  • for文（同じことをくり返す）
  • if文（条件で処理を変える）

さあ、難しいことは抜きにして、まずは「へ〜、こんな感じなんだ！」「こうやって書くんだ！」と気軽に読んでみてくださいね。スマホでもパソコンでも、まずはGoogle Colaboratoryなどの場所でコードを書いて動かすのがオススメです！

そもそも、なぜデータサイエンスにPython？（省略）

[ここは前回の案と同じ内容で軽く触れる]

Pythonの超基本：たった4つだけ！【書き方も覚えよう】

これから、データ分析でよく使うPythonの基本的な「動き」と「書き方」を4つご紹介します。

1. 変数：データを「箱」に入れるイメージ

あなたの名前や年齢など、色々なデータに「名前」をつけて覚えておくための箱が「変数」です。

書き方：

箱の名前 = 入れたいデータ

イコール = は、「右のデータを、左の箱に入れる」という意味です。

# 「my_name」という名前の変数（箱）に「データ太郎」という文字を入れる
my_name = "データ太郎"

# 「age」という名前の変数に「30」という数字を入れる
age = 30

# 箱の中身を見てみよう！ print() で表示できます
print(my_name)
print(age)

実行結果:

データ太郎
30

変数名のルール（箱の名前のルール）：

  • アルファベット、数字、アンダースコア _ が使えます。
  • 数字で始めてはいけません (1st_data はダメ)。
  • 大文字と小文字は区別されます (Age と age は違う箱)。
  • Pythonが決めている特別な言葉（if や for など）は使えません。
  • 後から見て分かりやすい名前にするのが一番大事です！

【データサイエンスで使うイメージ】
データファイルから読み込んだ「総売上」や「平均気温」といった数字を、変数に入れて一時的に覚えておきます。

2. リスト：データを「並べて」入れるイメージ

複数のデータを順番に並べて、まとめて扱いたいときに使うのが リスト です。

書き方：

リストの名前 = [ データ1, データ2, データ3, ... ]

データはカンマ , で区切って、全体を [] (角かっこ) で囲みます。

# テストの点数をリストに入れる
scores = [85, 92, 78, 65, 90]

# 色の名前をリストに入れる
colors = ["Red", "Blue", "Green"]

# リストの中身を見てみよう！
print(scores)
print(colors)

実行結果:

[85, 92, 78, 65, 90]
['Red', 'Blue', 'Green']

リストの中の特定のデータを取り出したいときは、データの場所を示す「インデックス」を使います。

書き方：

リストの名前[インデックス番号]

【超重要！】 Pythonのインデックスは、最初のデータが 0番目 です！

scores = [85, 92, 78, 65, 90]

# 0番目の点数（一番最初）を取り出す
print(scores[0])

# 2番目の点数（3番目）を取り出す
print(scores[2]) # 78 が取り出されます

# 一番最後の点数を取り出す便利な方法 (-1 を使う)
print(scores[-1])

実行結果:

85
78
90

リストの最後にデータを追加したいときは、リストの最後に .append() と書き、丸かっこ () の中に加えたいデータを入れます。

書き方：

リストの名前.append(追加したいデータ)

scores = [85, 92, 78, 65, 90]
scores.append(95) # リストの最後に 95 を追加する
print(scores)

実行結果:

[85, 92, 78, 65, 90, 95]

【データサイエンスで使うイメージ】
集めたアンケート回答者の年齢リストや、各商品の売上リストなど、同じ種類の複数のデータをまとめて管理します。

3. for文：同じことを「くり返す」イメージ

リストの中のデータなど、複数のものに対して、同じ作業を一つずつくり返したいときに使うのが for文 です。

書き方：

for 一時的な名前 in リストなど:
    # くり返したい作業
    # ここは必ず少し右にズラす（インデント）！
    作業1
    作業2
    ...
  • 一時的な名前: くり返しごとに、リストから一つずつ取り出されるデータが入る変数のようなものです。
  • リストなど: くり返しの対象となるリストなどを書きます。
  • : (コロン) を行の最後に書きます。
  • 超重要！ くり返したい作業の行は、必ず同じだけ 字下げ（インデント） してください。通常、半角スペース4つかTabキー1回分です。これがPythonのルールの大きな特徴です！
scores = [85, 92, 78, 65, 90]

print("点数を一つずつ見てみよう:")

# scores リストから、点数を一つずつ取り出して point という名前で使う
for point in scores:
    # 字下げして、print(point) という作業をくり返す
    print(point)

実行結果:

点数を一つずつ見てみよう:
85
92
78
65
90

くり返す回数を指定したいときは、range() 関数を使います。range(5) なら5回くり返します。

# 5回「Python楽しい！」と表示する
for i in range(5):
    # 字下げして、print("Python楽しい！") という作業をくり返す
    print("Python楽しい！")

実行結果:

Python楽しい！
Python楽しい！
Python楽しい！
Python楽しい！
Python楽しい！

【データサイエンスで使うイメージ】
データセットの各行（例えば、顧客一人一人の情報）を取り出して、それぞれに同じ計算をしたり、チェックをしたりする作業を自動でくり返すときに使います。

4. if文：「もしも」条件で処理を変えるイメージ

データの値が特定の「条件」に合うかどうかで、やる作業を変えたいときに使うのが if文 です。

書き方：

if 条件:
    # もし条件が正しい場合にやる作業
    # ここは必ず少し右にズラす（インデント）！
    作業A
    作業B
    ...
elif 別の条件: # 「もしもそうでなく、もしも〇〇なら」
    # 別の条件が正しい場合にやる作業
    # ここは必ず字下げ（インデント）！
    作業C
    ...
else: # 「それ以外のすべての場合」
    # 上のどの条件にも当てはまらない場合にやる作業
    # ここは必ず字下げ（インデント）！
    作業D
    ...
  • 条件 や 別の条件: 「正しい（True）」か「間違っている（False）」のどちらかになる式を書きます。
  • : (コロン) を行の最後に書きます。
  • 超重要！ 各条件の下でやりたい作業は、必ず同じだけ 字下げ（インデント） してください。

条件でよく使う記号（比較演算子）はこちらです。

  • == : 等しい (イコール２つ！ 代入の = とは違います)
  • != : 等しくない
  • < : より小さい
  • > : より大きい
  • <= : 以下
  • >= : 以上
score = 85

# もし score が 80以上 ならば...
if score >= 80:
    # 字下げして、この行を動かす
    print("合格です！")

実行結果:

合格です！

複数の条件で処理を分けたい場合。

age = 18

# もし age が 20以上 ならば...
if age >= 20:
    # 字下げして、この行を動かす
    print("あなたは成人です。")
# もしそうでなければ...
else:
    # 字下げして、この行を動かす
    print("あなたは未成年です。")

実行結果:

あなたは未成年です。

elif を使えば、複数の条件を順番にチェックできます。

score = 75

# もし score が 90以上 ならば...
if score >= 90:
    print("評価：A")
# もしそうでなく、もし score が 80以上 ならば...
elif score >= 80:
    print("評価：B")
# もしそうでなく、もし score が 70以上 ならば...
elif score >= 70:
    print("評価：C")
# 上記のどれにも当てはまらなければ...
else:
    print("評価：D")

実行結果:

評価：C

【データサイエンスで使うイメージ】
データの中に変な値がないかチェックしたり、「購入回数が10回以上」といった特定の条件を満たす顧客だけを選び出して、特別な分析をしたりするときに使います。

ちょっと組み合わせて使ってみよう！（省略）

[ここは前回の案と同じ内容で、変数、リスト、for文、if文を組み合わせた簡単なコード例を示す]

まとめ：書き方を意識して動かしてみよう！

Pythonの基本となる、変数、リスト、for文、if文について、それぞれの「書き方」も一緒に見てきました。

  • 変数：名前 = データ
  • リスト：名前 = [データ1, データ2, ...]、取り出しは 名前[番号]、追加は .append()
  • for文：for 一時名 in リストなど: （字下げ）処理
  • if文：if 条件: （字下げ）処理、elif 別の条件: （字下げ）別の処理、else: （字下げ）最後の処理

特に、**for文やif文の後の「コロン : 」と「字下げ（インデント）」**は、Pythonではとても大切なルールです！最初は忘れやすいですが、慣れれば大丈夫です。

まずは、この記事のコードを実際にコピー＆ペーストして動かしてみてください。そして、「ああ、こうやって書くからこう動くのか！」という感覚を掴むことが大切です。

今回学んだことだけでも、簡単なデータ操作の基礎ができました。

次のステップでは、もっとたくさんのデータを効率的に扱うための「pandas」という便利な機能（ライブラリ）を学ぶのがオススメです。

「次はpandasを使って、もっとデータを触ってみたい！」

そう思ったら、ぜひ学習を続けてみてください。このブログでも次の記事でpandasについて解説する予定です！

データサイエンティストへの道のりは、今日の小さな一歩から始まります。焦らず、楽しみながらPythonの書き方を覚えていきましょう！

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

ポイントの再確認:

  • 各要素の解説の冒頭に「書き方：」という見出しで基本的なシンタックスを示す。
  • for文とif文では、コロンとインデントの重要性を強調し、書き方の部分に明記する。
  • 変数名のルール、リストのインデックス（0始まり）、比較演算子 == と代入演算子 = の違いなど、初心者がつまずきやすい書き方のルールもシンプルに補足する。
  • 全体的なシンプルさは維持する。

これで、より具体的に「どう書けば良いのか」が伝わるブログ記事になるかと思います。

Discussion