# Python✕データサイエンス100本ノックに挑戦してみよう！ > 当サイト【スタビジ】の本記事では、Python✕データサイエンス100本ノックに挑戦していただきます！ぜひ自分の力試し・復習として利用してください！ - URL: https://toukei-lab.com/data-science-100 - 公開: 2024.10.17 / 更新: 2026.03.04 - サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com） :::talk{who="umatan"} 当サイト【スタビジ】の本記事では、Python✕データサイエンス100本ノックに挑戦していただきます！ぜひ自分の力試し・復習として利用してください！ ::: こんにちは！データサイエンティストのウマたん([@statistics1012](https://twitter.com/statistics1012?lang=ja))です。この記事ではPythonによるデータサイエンス関連の**加工・集計・可視化処理100本**に挑戦していただきます！データサイエンティストとして様々なプロジェクトを経験してきた僕が、頻出する処理についてまとめて問題にしましたのでぜひ挑戦してみてください！ 40本目までは解答付きですが、41本目以降&各問題の詳しい解説は以下のUdemy講座で解説していますので、ぜひ興味のある方はチェックしてみてください！ :::box [【実践】Python✕データサイエンス加工・集計・可視化処理100本ノック！実務でよく使う100個の問題にチャレンジ！](https://www.udemy.com/course/python-datascience-100/?referralCode=940899FE3776BDEF06C3) [![Udemy100](/wp-content/uploads/2024/10/Udemy100.jpg)](https://www.udemy.com/course/python-datascience-100/?referralCode=940899FE3776BDEF06C3)

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Amountを100円単位に四捨五入して表示してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df["Amount"].round(-2) ``` ::: **10. 取引データからAmountが5000円を超える取引を抽出してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df.query("Amount > 5000") ``` ::: どこまで出来たでしょうか？それでは続いてPython✕データサイエンス100本ノック11本目以降いってみましょう！ ## Python✕データサイエンス100本ノック：11本目〜20本目 **11. 会員データから30歳から50歳の会員を抽出してください** :::details{title="解答"} ```python member_df.query("30 <= Age <= 50") ``` ::: **12. 取引データから”2024-08-01″以降に行われた取引を抽出してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df.query("Transaction_Date >= '2024-08-01'") ``` ::: **13. Store_ID が「1」または「3」で、かつ Amount が5000円以上の取引を抽出してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df.query("(Store_ID == '1' or Store_ID == '3') and Amount >= 5000") ``` ::: **14. Product_ID が「10」、「20」、「30」のいずれかに一致する取引を抽出してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df.query("Product_ID in ['10', '20', '30']") ``` ::: **15. Product_ID が「10」、「20」、「30」ではない取引を抽出してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df.query("Product_ID not in ['10', '20', '30']") ``` ::: **16. Quantity が最頻値で、かつ Store_ID が「3」の取引を抽出してください** :::details{title="解答"} ```python mode_quantity = sales_df["Quantity"].mode()[0] sales_df.query("Quantity == @mode_quantity and Store_ID =='3'") ``` ::: **17. Amount が第1四分位から第3四分位の範囲に属する取引を抽出してください** :::details{title="解答"} ```python q1 = sales_df["Amount"].quantile(0.25) q3 = sales_df["Amount"].quantile(0.75) print(q1) print(q3) sales_df.query("@q1 <= Amount <= @q3") ``` ::: **18. Product_IDとStore_IDは何種類あるか確認してください** :::details{title="解答"} ```python print(sales_df["Product_ID"].nunique()) print(sales_df["Store_ID"].nunique()) ``` ::: **19. 取引データのProduct_ID ごとに Amount の合計を計算してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df.groupby("Product_ID")["Amount"].sum() ``` ::: **20. Product_ID ごとにQuantityの中央値を計算してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df.groupby("Product_ID")["Quantity"].median() ``` ::: どこまで出来たでしょうか？それでは続いてPython✕データサイエンス100本ノック21本目以降いってみましょう！ ## Python✕データサイエンス100本ノック：21本目〜30本目 **21. Store_ID ごとに平均Amountを集計してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df.groupby("Store_ID")["Amount"].mean() ``` ::: **22. 会員データの性別 (Gender) ごとに平均年齢を計算してください** :::details{title="解答"} ```python member_df.groupby("Gender")["Age"].mean() ``` ::: **23. 会員ごとに平均 Amount を計算してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df.groupby("Member_ID")["Amount"].mean() ``` ::: **24. Transaction_Dateから日付だけ取り出して日付ごとに Amount の合計を集計してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df["Transaction_Date_yyyyMMdd"] = sales_df["Transaction_Date"].dt.date sales_df.groupby("Transaction_Date_yyyyMMdd")["Amount"].sum() ``` ::: **25. 日付ごとの合計Amountを集計し、合計Amountが小さい順にソートしてください** :::details{title="解答"} ```python sales_df.groupby("Transaction_Date_yyyyMMdd")["Amount"].sum().reset_index().sort_values(by="Amount", ascending=True) ``` ::: **26. 月ごとに Amount を集計してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df["Month"] = sales_df["Transaction_Date"].dt.to_period("M") sales_df.groupby("Month")["Amount"].sum() ``` ::: **27. 月ごとのAmountの増減の絶対値を前月と比較して計算してください** :::details{title="解答"} ```python monthly_sales = sales_df.groupby("Month")["Amount"].sum().reset_index() monthly_sales["Amount"].diff() ``` ::: **28. 曜日ごとの合計Amountを集計してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df["Day_of_Week"] = sales_df["Transaction_Date"].dt.day_name() sales_df.groupby("Day_of_Week")["Amount"].sum() ``` ::: **29. 1週間ごとに合計Amountを集計してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df["Week"] = sales_df["Transaction_Date"].dt.to_period("W") sales_df.groupby("Week")["Amount"].sum() ``` ::: **30. 1週間ごとのAmountの増減を計算し、増加率をパーセンテージで表示してください** :::details{title="解答"} ```python weekly_sales = sales_df.groupby("Week")["Amount"].sum().reset_index() weekly_sales["Amount"].pct_change()*100 ``` ::: どこまで出来たでしょうか？それでは続いてPython✕データサイエンス100本ノック31本目以降いってみましょう！ ## Python✕データサイエンス100本ノック：31本目〜40本目 **31. 新しく作成したカラムを削除してください** :::details{title="解答"} ```python sales_df.drop(["Transaction_Date_yyyyMMdd", "Month", "Day_of_Week", "Week"], axis=1, inplace=True) sales_df ``` ::: **32. Amount が1000円を超える取引を抽出し、Store_ID と Product_ID ごとに Amount の合計を計算してください** :::details{title="解答"} ```python filtered_sales = sales_df.query("Amount > 1000") filtered_sales.groupby(["Store_ID", "Product_ID"])["Amount"].sum() ``` ::: **33. Store_ID ごとの合計Amountを集計し300000円以上の店舗を抽出してください** :::details{title="解答"} ```python store_sales = sales_df.groupby("Store_ID")["Amount"].sum().reset_index() store_sales.query("Amount > 300000") ``` ::: **34. 会員ごとに取引回数をカウントしてください** :::details{title="解答"} ```python sales_df.groupby("Member_ID")["Transaction_ID"].count() ``` ::: **35. 会員ごとに取引回数をカウントし、2回以上の取引がある会員を抽出してください** :::details{title="解答"} ```python member_transaction_count = sales_df.groupby("Member_ID")["Transaction_ID"].count().reset_index() member_transaction_count.query("Transaction_ID >= 2") ``` ::: **36. 年齢グループ（-30歳、31-50歳、51-65歳、66歳-）を作成し、各グループの会員数を集計してください。** :::details{title="解答"} ```python age_bins = [min(member_df["Age"])-1, 30, 50, 65, max(member_df["Age"])] age_labels = ["-30", "31-50", "51-65", "66-"] member_df["Age_Group"] = pd.cut(member_df["Age"], bins=age_bins, labels=age_labels) member_df.groupby("Age_Group")["Member_ID"].count() ``` ::: **37. 会員になってからの日数（Days_Since_Registration）のグループ（〜1年、1年〜2年, 2年〜）を作成し、各グループの会員数を集計してください** :::details{title="解答"} ```python years_bins = [min(member_df["Days_Since_Registration"])-1, 365, 710, max(member_df["Days_Since_Registration"])] years_labels = ["-1年", "1年-2年", "2年-"] member_df["Year_Group"] = pd.cut(member_df["Days_Since_Registration"], bins=years_bins, labels=years_labels) member_df.groupby("Year_Group")["Member_ID"].count() ``` ::: **38. 売上データと会員データを結合しmerged_dfとして定義してください** :::details{title="解答"} ```python merged_df = sales_df.merge(member_df, on="Member_ID") merged_df ``` ::: **39. 性別ごとに平均Amountを計算してください** :::details{title="解答"} ```python merged_df.groupby("Gender")["Amount"].mean() ``` ::: **40. 性別ごとの平均Quantityを集計してください** :::details{title="解答"} ```python merged_df.groupby("Gender")["Quantity"].mean() ``` ::: どこまで出来たでしょうか？それでは続いてPython✕データサイエンス100本ノック41本目以降いってみましょう！ここまでは解答付きですが、これ以降&各問題の詳しい解説は以下のUdemy講座で解説しています！ :::box [【実践】Python✕データサイエンス加工・集計・可視化処理100本ノック！実務でよく使う100個の問題にチャレンジ！](https://www.udemy.com/course/python-datascience-100/?referralCode=940899FE3776BDEF06C3) [![Udemy100](/wp-content/uploads/2024/10/Udemy100.jpg)](https://www.udemy.com/course/python-datascience-100/?referralCode=940899FE3776BDEF06C3)

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【レベル】	初級〜中級

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