びぼう・ろっく！

ExcelからPython・pandasへの移行を検討している方向けの学習ガイド。環境構築・CSVデータの前処理・groupbyによる集計まで、つまずきやすいポイントを整理しながら最短で身につけるロードマップを紹介します。

pandasのgroupbyを使った集計方法を実データで解説。カテゴリ別の合計・平均・件数の計算から、複数列でのグループ化、aggによる複数指標の同時集計まで、実務で役立つパターンを網羅します。

pandasのread_csvでCSVを読み込んだ後に直面する「型変換」と「欠損値処理」を実例付きで解説。to_datetime・to_numeric・dropna・fillnaの使い方をサンプルデータで手を動かしながら学べます。

pandasを使い始める前に必要な環境構築を丁寧に解説。venvで仮想環境を作成・有効化し、pipでpandasをインストールする手順をVSCodeを使って紹介します。動作確認のサンプルコード付き。

stash や clone を使った複数ブランチ管理が面倒に感じていませんか？本記事では、git-worktree を使って並行開発を快適にする方法を、リポジトリ作成から実践手順、注意点まで初心者向けに分かりやすく解説します。

LTspiceで三相交流電源をHierarchy機能によりモジュール化する手順を解説。操作性の改善や再利用性向上のポイント、シンボル生成や動作確認まで詳しく紹介。

pandas の groupby.mean() がバージョン差で TypeError を出す原因を調査。numeric_only の仕様変更や v1 と v2 の挙動の違いを整理し、実行環境でのエラー解決方法をまとめました。

きっかけ今回は、スプレッドシートとPythonを使ってB/S（貸借対照表）をグラフ化してみました。きっかけは、ニュースでよく耳にする「B/S」がどんなものなのか知りたくなったことです。会計の知識がほとんどない私でも楽しく読めそうな本を探しに...