プログラミング言語を整える
中級NumPy・pandas を整える。
＝ Excel の「並べ替え」「絞り込み」「集計」を pandas のコードで書く練習場
4つの課題（クリックでエディタに読み込み）
コードを書いて「実行」を押すと、ここに print 出力・表・最後の式の値が出ます。
4つの課題で NumPy・pandas の骨格をつかむ。
- 1
NumPy 配列 — 作る・形（shape）・要素ごとの演算
np.array([...])で配列を作ると、a * 2のように全要素へ一括で演算できます。ループを自分で書く必要がありません。 - 2
DataFrame を作る — 辞書から・head・describe
pd.DataFrame(辞書)で表を作れます。head()で先頭数行、describe()で数値列の統計をまとめて確認できます。 - 3
絞り込みと並べ替え — boolean index・sort_values
df[df["age"] >= 30]のように条件式を角括弧に渡すと、条件に合う行だけが残ります。sort_values(列名)で並べ替え。 - 4
集計 — groupby・agg・pivot_table
groupby("列").agg(...)でグループごとの集計、pivot_table(...)で2つの軸のクロス集計ができます。
NumPy と pandas の役割分担
どちらも「表・配列を扱うライブラリ」ですが、担う階層が違います。
- NumPy — 同じ型の値が並んだ「配列」を高速に計算するための土台。行列演算・統計関数など、数値計算そのものを担当します。
- pandas — NumPy の配列を土台に、列ごとに名前と型を持てる「表（DataFrame）」を扱うためのライブラリ。列名・行ラベル・欠損値の扱いなど、表計算に必要な機能を足しています。
- 実際には、pandas の DataFrame の中身は列ごとに NumPy 配列として保持されています。「NumPy が計算エンジン、pandas が表としての使い勝手を足したもの」という関係です。
Excel との対応
Excel の操作を知っていれば、pandas の用語はほぼそのまま対応づけられます。
| Excel | pandas |
|---|---|
| シート（表全体） | DataFrame |
| 1列 | Series |
| 行番号（左端の1,2,3…） | index |
| 見出し行 | columns |
| フィルター | boolean index（df[条件]） |
| 並べ替え | sort_values() |
| ピボットテーブル | pivot_table() / groupby() |
このページについて
最後の行が式で、その値が DataFrame または Series のときだけ、下の出力に表として表示します。 Excel の「値を貼り付け」と同じで、表示は先頭 50 行までです（それより多い行数は件数だけ注記します）。
💡 初回は Pyodide（Python WASM）本体に加えて、numpy・pandas 追加で約9MBの追加ダウンロードがあります（合わせて数秒〜十数秒）。2 回目以降はキャッシュから瞬時にロード。 書いたコードと実行結果は、どこにも送信されません（すべてブラウザ内で実行）。
🌐 このページを開いただけでは外部通信は発生しませんが、「実行」を押した最初の1回だけ、
Python の実行環境（Pyodide 0.28.0）と numpy・pandas パッケージを配信元の
cdn.jsdelivr.net から取得します。
これはプログラムを受け取るだけの通信で、あなたが書いたコードや実行結果が送られることはありません。
ただし通信である以上、配信元にはお使いの回線の IP アドレスが見えます。
「入力は端末から出さない」という当サイトの原則に関わる点なので、隠さずに書いておきます。
このツールについて
表計算ソフトでやっていた「並べ替え」「絞り込み」「集計」を、Python のコードで書く練習場です。ブラウザの中だけで NumPy・pandas が動くので、書いて → 実行 → 表の形がどう変わるかを何度でも試せます。
ブラウザ内の pandas で「並べ替え」「絞り込み」「集計」を実際に書いて試す練習場。最後の式が DataFrame なら自動で表として表示。Excel の操作との対応表つき。
主な機能
- 4課題（NumPy 配列／DataFrame を作る／絞り込みと並べ替え／groupby・pivot_table）
- 最後の式が DataFrame/Series なら表として表示（先頭50行）
- NumPy と pandas の役割分担・Excel との対応表
- numpy・pandas は初回のみ追加ダウンロード（約9MB）・送信ゼロ
よくある質問
Q. NumPy と pandas は何が違いますか？
A. NumPy は同じ型の値が並んだ配列を高速に計算するための土台です。pandas はその上に、列ごとに名前と型を持てる表（DataFrame）を扱う機能を足したライブラリで、DataFrame の中身は列ごとに NumPy 配列として保持されています。
Q. 表は何行まで表示されますか？
A. 先頭50行までです。それより多い DataFrame や Series は、全体の行数を注記したうえで先頭50行だけを表示します。
Q. 最後の行に df とだけ書くと表が出るのはなぜですか？
A. Python の対話環境（REPL・Jupyter）で最後の式の値が自動表示される挙動を再現しているためです。print(df) と書かなくても、最後の文が DataFrame や Series の式なら表として表示します。
入力値はURLの「#」以降に入るためサーバーには送信されません。リンクを開くと同じ状態を復元します。
