Pythonは無料で学べますか？

はい。コードマスターのPython講座はすべて無料・広告なしです。概念ノートはログイン不要で読めます。

Pythonは初心者でも大丈夫ですか？

はい。各レッスンは「概念解説 → コード例 → インタラクティブデモ → 確認クイズ」の順で、前提知識なしで進められます。

Pythonの学習にどれくらいかかりますか？

各レッスンは平均30〜60分です。1日1〜2本のペースで、カテゴリー全体を約1〜2か月で修了できます。

Pandas 入門

🎯 このレッスンを読み終えると

このレッスンをすべて読み終えると、以下の3つを自信を持ってできるようになります。

▸✅ PythonがなぜAI・データの標準言語になったか
▸✅ Python 3.x 基準での venv + requirements.txt のセットアップ
▸✅ print / input / type / dir の4つの組み込み関数

学習目標をチェックリストとして手元に置き、すべて答えられるようになったらレッスンを閉じてください。

Pandas — コード + 実行結果

Pandas = テーブルを扱う標準ライブラリ。DataFrame = Excelシート。CSV・SQL・JSONの読み書きが1行で完結。

💻 Pandas 基礎

import pandas as pd
import numpy as np

# Series
s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a','b','c'])
print(s.dtype, s.shape)

# DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'score': [85.5, 90.0, 78.5]
})

# 基本情報
print(df.shape)      # (3, 3)
print(df.dtypes)     # 列ごとのデータ型
print(df.info())     # 欠損値を含む
print(df.describe()) # 記述統計

# CSV 読み込み/書き出し
df.to_csv('data.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
df = pd.read_csv('data.csv')

# Excel
df.to_excel('data.xlsx', index=False)
df = pd.read_excel('data.xlsx')

💡 💡 Pandas 2.0 Copy-on-Write

Pandas 2.0でCopy-on-Writeを有効化する方法:

pd.options.mode.copy_on_write = True

ビューを変更しても元データが変わりません。SettingWithCopyWarningが消えます!

Pythonは簡潔で読みやすい文法により、幅広い分野で活用されています。インタープリタ言語であるため、REPL環境で即座に実行できます。PEP 8コーディングスタイルガイドに従い、Black/autopep8で自動フォーマットします。型ヒント（type hints）によりコードの可読性とIDEサポートが向上します。pipでパッケージ管理、venv/condaで仮想環境を構築します。

🐍 実際に試してみよう — Pandas 入門

上記の概念を実際にコードで実行してみましょう。値を変えながら動作を確認するのが最も効果的な学習方法です。

✏️ Python 코드

📟 コンソール出力

                ▶ 実行ボタンを押してください
              

🐍 Pyodideで実際のPythonを実行 — 初回は読み込みに3〜5秒

🤖 AIにこう依頼してみましょう

このレッスンの概念を知っていれば、AIに具体的に指示できます。漠然とした「直して」ではなく、適切な語彙を使ったリクエスト — それがトークン節約の出発点です。

▸「このforループをnumpyのベクトル演算に変換して」
▸「このデータ整形処理をpandasのメソッドチェーンでリファクタリングして」

なぜこれでトークンが減るのか

概念を知らないと、AIの回答を受け取っても「それって何ですか?」とまた聞き直す必要があります。その「聞き直し」がトークンを消費します。概念を一度習得しておけば、会話が一度で終わります。