ブラウザだけで学べる シゴトで役立つ やさしい Python 入門

本書は、主に、仕事でデータを扱うことが多かったり、繰り返しの業務が多いビジネスパーソン向けの、Python 入門書です。

データの集計やグラフ化、レポート作成、Web からのデータ取り込みなど、日々の業務を簡単にするようなサンプルを使いながら、Python を学びます。

環境は、Web ブラウザだけで使える Google Colaboratory を採用。会社のルールでソフトのインストールに制限があったり、古い PC やスペックの低い PC でも、すぐに学習できるようになっています。

プログラミングをこれから始めてみたい方はもちろん、今までは VBA を使って自動化を図っていた方、RPA で業務の効率化を考えている方に、ぜひ読んでいただきたい 1 冊です。

『ブラウザだけで学べる シゴトで役立つ やさしい Python 入門』 (掌田津耶乃 著、マイナビ出版、2020 年 9 月刊) は、Web ブラウザーだけで使える Google Colaboratory を学習環境にして、データの集計やグラフ化、レポート作成、Web からのデータ取り込みといった業務の題材で Python を学ぶ入門書です。版元の紹介文は、主な読者を仕事でデータを扱うことが多いビジネスパーソンや繰り返しの業務が多いビジネスパーソンとし、プログラミングをこれから始める人に加えて、VBA で自動化を図ってきた人や RPA で業務の効率化を考えている人を挙げています。国立国会図書館の書誌では、シリーズ「Compass Programming」の 1 冊です。刊行時の著者紹介によれば、掌田津耶乃は『Mac+』の頃から主に Mac 系の雑誌に寄稿し、Mac、Windows、Web、Android、iPhone のプログラミングの初心者に向けた書籍を書いてきました。

インストール不要の Colaboratory を学習環境に

Python を自分のパソコンで始めるには、処理系の導入に加えて、表計算やグラフ描画のためのライブラリを揃える手順が要ります。Google Colaboratory は、Jupyter のノートブック形式をブラウザーから使えるようにした Google のサービスで、コードは Google 側のサーバーで実行され、ノートブックは Google ドライブに保存されます。版元の紹介文は、会社のルールでソフトのインストールに制限がある場合や、古い PC やスペックの低い PC でもすぐに学習できる点を、この環境を採用した理由として挙げています。Chapter 1 は Colaboratory の表示構成とセルの実行から、ノートブックの保存、ファイルのサイドバー、Google ドライブの利用、ランタイム、エディターの設定までを扱います。

全 10 章の構成、基本文法から地図の表示まで

目次は Chapter 1「Google Colaboratory を使おう」、Chapter 2「Python の基本文法を覚えよう」、Chapter 3「Markdown でレポート作成しよう」、Chapter 4「pandas でデータを集計しよう」、Chapter 5「Altair でデータをグラフ化しよう」、Chapter 6「テキストファイルを利用しよう」、Chapter 7「Excel データを活用しよう」、Chapter 8「データベースを使おう」、Chapter 9「ネットワークアクセスしよう」、Chapter 10「マップを活用しよう」の全 10 章です。Chapter 2 では変数、if 文、while と for による繰り返し、関数、クラスとモジュールまでを通し、Chapter 3 ではコードセルとテキストセルを組み合わせて、見出し、リスト、テーブル、数式を含むレポートを作ります。

表の集計から Excel、データベース、Web の取り込みへ

売上や在庫のような業務の記録は行と列からなる表の形で持つことができ、Python で表を扱う代表的なライブラリが pandas の DataFrame です。表全体に対して合計や平均を取る、ある列の値ごとにまとめる、条件で行を絞り込むといった操作を数行のコードで書けるため、表計算ソフトで手作業していた集計を、同じ手順で何度でも再実行できる形に置き換えられます。Chapter 4 は DataFrame の作成から、合計 / 平均 / 中央値、グループ化、検索、並べ替えを経て、DataFrame を使ったレポート作成までを扱い、Chapter 5 は Altair による棒グラフをはじめとするグラフの作成に進みます。Chapter 7 は CSV ファイルの読み書きと、OpenPyxl による Excel ファイルのセルの値、関数、スタイル、罫線の操作を、Chapter 8 は SQLite3 のデータベースでのテーブルの作成とレコードの作成、検索、削除、更新を扱います。Web ページの HTML から必要な部分を抜き出す スクレイピング は、ページの構造が変わると取り出しの処理も書き直しになる技法です。Chapter 9 は requests による JSON データの取得、RSS と XML、BeautifulSoup を使った Wikipedia のリンク情報やページのコンテンツの取り出しを扱い、Chapter 10 は folium による地図の表示から、都道府県の色分けと、コロナウイルスの感染状況データを使ったレポート作成までを扱います。

本書は、Colaboratory の使い方と Python の基本文法から始めて、Markdown のレポート、pandas と Altair による集計とグラフ化、テキストファイルと JSON、Excel と CSV、SQLite3、Web からのデータ取得、folium の地図までを全 10 章に収めています。Python の本の選び方は Python 本の選び方 にまとめています。