ラボ概要
このラボでは、営業各所から集めた「そのままでは集計できない」売上 CSV を、pandas で整形します。分析やダッシュボードの土台になる前処理を、テストで確認しながら進めるのが目的です。
ブラウザで開く IDE と JupyterLab が用意されており、Python と pandas はインストール済みです。
学習目標:
- JupyterLab または IDE で CSV を読み込み、汚れの種類を把握する
- 日付の書式を揃えて
datetime型にする - 全角数字・空白・通貨記号を正規化して数値型にする
- 空欄の補完（
fillna）と重複行の削除（drop_duplicates）を行う groupbyで地域別の売上合計を出す- pytest で整形結果を機械的に確認する
- Python の基本（関数・文字列操作）
- pandas の
read_csv/ 列の選択
clean.pyのclean()がテストに合格することsales_clean.csvが 28 行で、売上合計が 3,129,800 になること
ラボの構成
- 1ブラウザ IDE を開いてデータを眺める
- 2まず「壊れたまま」テストを走らせる
- 3日付を datetime にする
- 4数量と単価を整数にする
- 5製品名の空白と地域の空欄を直す
- 6重複を除いて保存する
- 7地域別の売上合計を出す
- 8判定を実行する
- 9結果を考察する
詳細な手順は、ラボ開始後に画面内のガイドとして表示されます。
構成図
