🔰Python実用部品工房💫第9講 日付と売上金額を取り出す――文字列を数値へ変換する

【プロローグ】

ミカ「教授、前回はCSVのデータが ['2026-08-01', '120000'] のように、文字列のリストとして読み込まれることを確認しましたね」

教授「うむ。そのままではグラフ作成ツールであるMatplotlibに渡すことができない。X軸用のデータとY軸用のデータを、別々のリストとして用意する必要があるからだ」

ミカ「日付のリストと、売上のリストに分けるのですね」

教授「そうだ。さらに重要なのは、売上データだ。前回の結果では 120000 に引用符が付いていて、文字列として扱われていた」

ミカ「文字列のままでは、グラフの高さが計算できませんね」

教授「その通り。今回は、読み込んだ行から要素を取り出し、売上を数値に変換して、2つのリストに仕分ける処理を作ろう」

【今回作るもの】

前講で作成した src/main.py を変更し、グラフ作成の準備を整えます。今回の main.py は、次の処理を担当します。

・日付用と売上用の空リストを準備する

・CSVを一行ずつ読み込み、日付と売上に分割する

・売上を文字列から整数（数値）へ変換する

・それぞれのリストへデータを蓄積する

・完成した2つのリストをターミナルへ表示する

データの流れは次のとおりです。

["2026-08-01", "120000"] → 日付と売上を別々に取り出す → "120000" を 120000（数値）に変換 → それぞれを専用のリストに追加

【必要な知識と準備】

リストから要素を取り出す

CSVから読み込んだ一行は、次のようなリストとして row に入ります。

Python

row = ["2026-08-01", "120000"]

リストの中身を別々に取り出すには、順番（インデックス）を指定します。Pythonでは順番を 0 から数えます。

Python

date_str = row[0]  # "2026-08-01"
sales_str = row[1] # "120000"

文字列を整数へ変換する

取り出した "120000" は文字列（テキスト）なので、このままでは計算やグラフのY軸に使えません。int() を使って、文字列を整数（Integer）へ変換します。

Python

sales_int = int(sales_str)

これで、引用符のない数値の 120000 になります。

リストへデータを追加する

準備しておいた空のリストへデータを追加するには、append() を使います。

Python

dates = []
dates.append("2026-08-01")

これを繰り返すことで、グラフに渡すための一列に並んだデータが完成します。

【部品を作る】

src/main.py を次のコードに書き換えてください。

Python

import csv

csv_path = "data/sales.csv"

# グラフに渡すためのリストを準備
dates = []
sales = []

with open(csv_path, mode="r", encoding="utf-8", newline="") as csv_file:
    reader = csv.reader(csv_file)
    header = next(reader)
    
    for row in reader:
        # 1. 要素を取り出す
        date_str = row[0]
        sales_str = row[1]
        
        # 2. 売上を整数に変換する
        sales_int = int(sales_str)
        
        # 3. リストに追加する
        dates.append(date_str)
        sales.append(sales_int)

# 出来上がったリストを確認
print("日付リスト:", dates)
print("売上リスト:", sales)

【実行して確認する】

ターミナルを開き、現在位置がプロジェクト直下（csv-sales-chart）であることを確認します。次のコマンドで main.py を実行します。

PowerShell

python src/main.py

正しく実行されると、次の内容が表示されます。

Plaintext

日付リスト: ['2026-08-01', '2026-08-02', '2026-08-03', '2026-08-04', '2026-08-05']
売上リスト: [120000, 135000, 98000, 151000, 168000]

出力結果をよく観察してください。日付リストの要素には '2026-08-01' のように引用符が付いていますが、売上リストの要素には 120000 のように引用符が付いていません。これは、売上データが正しく「数値」としてPythonに認識されたことを意味します。

【演習】

完成した sales リストを使って、この5日間の「売上合計」と「売上平均」を計算してターミナルに表示してください。次の組み込み関数を使用します。

・sum(リスト) : リスト内の数値の合計を出す

・len(リスト) : リスト内のデータの件数を出す

実行結果が次の形になるようにします。

Plaintext

売上合計: 672000
売上平均: 134400.0

【演習の解答】

変更後の main.py です。（ファイルの末尾に追記します）

Python

import csv

csv_path = "data/sales.csv"

dates = []
sales = []

with open(csv_path, mode="r", encoding="utf-8", newline="") as csv_file:
    reader = csv.reader(csv_file)
    header = next(reader)
    
    for row in reader:
        date_str = row[0]
        sales_str = row[1]
        sales_int = int(sales_str)
        
        dates.append(date_str)
        sales.append(sales_int)

print("日付リスト:", dates)
print("売上リスト:", sales)

# --- ここから追記 ---
total_sales = sum(sales)
count = len(sales)
average_sales = total_sales / count

print("売上合計:", total_sales)
print("売上平均:", average_sales)

プロジェクト直下から実行します。

PowerShell

python src/main.py

実行結果です。

Plaintext

日付リスト: ['2026-08-01', '2026-08-02', '2026-08-03', '2026-08-04', '2026-08-05']
売上リスト: [120000, 135000, 98000, 151000, 168000]
売上合計: 672000
売上平均: 134400.0

【解答を一つずつ読み解く】

売上の合計を計算する

Python

total_sales = sum(sales)

sum() は、リストの中にある数値をすべて足し合わせる関数です。もし sales の中身が文字列のままだと、足し算ができずにエラーになります。事前に int() で数値に変換しておいたからこそ、ここで簡単に合計を出すことができます。

データの件数を取得する

Python

count = len(sales)

len() は、リストの中にいくつのデータが入っているかを数えます。今回は5日分のデータなので、count には 5 が入ります。

平均を計算して表示する

Python

average_sales = total_sales / count

合計金額をデータ件数で割ることで、平均を求めています。Pythonでは割り算に / 記号を使います。割り算の結果は、自動的に小数（Float）として扱われます。解答を閉じ、空のリストを作る、要素を取り出して変換する、リストに追加する、という順序を思い出しながら、もう一度入力して動きを確かめてください。

【次回予告】

次回の第10講では、いよいよMatplotlibの出番です。今回苦労して準備した dates（X軸用）と sales（Y軸用）の2つのリストをMatplotlibへ渡し、売上の推移を示す折れ線グラフを描画します。CSVファイルからグラフを作り出す、一連の流れが完成します。