はじめに｜Pythonって、正直よくわからなかった
「プログラミングを使ってデータ分析ができると仕事がもっと楽になる」
そう思ってPythonを始めたけど…いざやってみると全然動かない。
ネットで見つけたコードを貼ってみても、毎回エラー。英語のエラー文。調べてもよくわからない単語だらけ。
実は僕もまさにそうでした。
文系出身で、プログラミングなんて触ったこともない僕にとって、最初のPythonは「宇宙語」のような存在。
でも今では、日々のExcel業務をPythonで自動化し、提案資料づくりまで効率化できるようになりました。
この記事では、文系出身×非エンジニアの自分が、
「これだけ知っていればコピペ作業が怖くなくなる」基本文法を、非エンジニア視点で厳選して紹介します。
「やりたいことは決まってるのに、動かない」エラー地獄の話
当時の僕は、やりたいことベースでネットに落ちてるPythonコードをコピペしていただけでした。
特に詰まったのは、「エラーが出たときに何が間違っているのか、まったくわからない」こと。
ある日、たった1行のコードが何度やっても動かず、エラーコードを丸ごとGoogleに貼り付けて、1時間以上さまよい続けたこともありました。
でも今振り返れば、原因は「括弧が閉じてなかっただけ」みたいな、本当に初歩的なミス。
この時、「あ、プログラミングって“難しい”んじゃなくて、“記号にうるさい”だけなのかも」と気づきました。
最初に「感動」したのは、Excelファイルが読み込めた瞬間
僕がPythonにちょっとした“感動”を覚えたのは、次の1行を打った時です。
import pandas as pd
df = pd.read_excel('ファイル名.xlsx')
普段、広告レポートや売上分析をExcelでやっていた僕にとって、
「あのExcelがPythonに読み込める」という事実が、めちゃくちゃ衝撃でした。
「なんだ、PythonってExcelの延長じゃん」
この瞬間、Pythonに対する拒絶感がスーッと消えたのを覚えています。
普段Excelを頻繁に使う方は、是非この感動を味わってみてください！
あれ、自分Python使えてるじゃん！と少し気持ちよくなれるはずです笑
【初心者向け】これだけ覚えればOK！Python基本文法7選
「全部覚える必要はない。これだけで十分」
そんな気持ちで、僕が最初に覚えて本当に役立った文法だけをまとめました。
1. print()｜動かす・確認するの起点
print("Hello, Python!")
【何をしている？】
画面に "Hello, Python!" という文字を表示させています。
Pythonではprint関数を使って、処理結果やメッセージを出力します。
まず最初に「Pythonがちゃんと動いているか確認する」ときにも使います。
2. import｜ライブラリを読み込む
import pandas as pd
【何をしている？】
Excelやデータ操作など“便利な機能”を使えるようにするための準備文。
Excel好きならpandasは絶対覚えておきたい文法です。
pandasとは、Python上でデータを分析する上で、必須のライブラリであるとざっくり理解していればOKです。
正確なpandasの理解
表形式データ（行と列を持つデータ）を効率的かつ直感的に扱うためのデータ分析ライブラリです。CSVやExcel、SQLなど多様なデータ形式に対応し、データの読み込み・加工・集計・可視化まで幅広い機能を備えています。
pandasでできる主な特徴は以下です。
- 構造化データ（表形式データ）の効率的な取り扱い
- CSV/Excel/SQLなど多様なデータ形式の読み書き
- データの前処理（欠損値処理、型変換、重複削除など）が容易
- データの集計・グループ化・ピボットテーブル作成
- シンプルなコードで可視化や時系列処理が可能
- NumPyやmatplotlibなど他ライブラリとの高い親和性
3. df = pd.read_excel()｜Excelデータを読み込む
df = pd.read_excel("sample.xlsx")
【何をしている？】
日頃の業務で使っているExcelが、そのままPythonで扱えるようになります。
Excelの形式は「csv、xlsxなど」なんでも読み込めます。
冒頭でお話しした、私が最初に感動したポイントです！笑
4. データを保存する
campaign_name = "夏のセールキャンペーン" ctr = 0.045
【何をしている？】
campaign_nameという変数に文字列データ（”夏のセールキャンペーン”）を保存ctrという変数に数値データ（0.045）を保存しています。
Pythonでは、何かデータを扱うときは変数に格納しておくのが基本です。
Excelでいうセルに名前をつけるイメージに近いです。
5. if｜条件分岐の基本
ctr = 0.045
if ctr > 0.04:
print("好調です！")
else:
print("改善が必要です")
【何をしている？】
ctr（クリック率）が0.04より高いなら「好調です！」と出力- そうでなければ「改善が必要です」と出力します。
つまり、条件に応じて処理を分けるための文法です。
マーケティングデータの中でも「こういうデータの場合、こういうデータを出力してくれ！」と、データを分岐させたいときに頻繁に使います！
6. for｜繰り返し処理
for day in range(1, 8):
print(f"{day}日目の集計完了")
【何をしている？】
- 1から7までの数字を順番に取り出しながら
- 各日に対して「◯日目の集計完了」と表示しています。
Pythonのfor文は、
「たくさんのデータに対して同じ作業を繰り返す」
ときに使います。広告配信レポートのようなデイリーデータを一括処理するときにも大活躍！
7. まとまりを作る（関数定義）
def greet(name):
print(f"{name}さん、今日も頑張りましょう！")
greet("田中")
【何をしている？】
greetという関数を定義し、名前を渡すとメッセージを出すように設定greet("田中")と呼び出すと、”田中さん、今日も頑張りましょう！” と出力されます。
関数は、よく使う処理をまとめて保存するために使います。
レポート作成やデータ加工など、同じような処理を何度も書かなくて済むので、非常に便利です。
文法は丸暗記しなくていい。必要になったらググればいい。
ここで強調したいのは、
文法を丸暗記する必要は一切ないということ。
実際、僕自身も今でも、
- やりたいことをネットで調べる
- コピペして動かす
- 必要に応じて少し調整する
この流れで普通に仕事を回しています。
プロのエンジニアだって、
常にネットでコードを調べながら組み立てていることが多いんです。
ガチのエンジニア界隈ではググり力こそがエンジニアの必須能力である！
と言われるくらい、コードをネットで調べることは当たり前だったりします。
だから最初は、
「これなんとなく見たことあるな」ぐらいの感覚を持つだけでOKです。
まとめ：「コピペできる→少しだけ読める→自然に書ける」未来へ
- Pythonの文法は「怖くない」と思えるだけで大きな進歩
- まずは動かしてみる
- 少しずつ「こういう意味だったのか」と気づけば十分
まずはこの記事で紹介した基本文法7つだけを意識しながら、
Pythonに触れてみてください！
次は、実際のデータをPandasで操作して、
「手作業レポートからの卒業」を目指しましょう👇
👉 【次に読む】Pandasでできるマーケティングデータの可視化
コメント