スレッドとは、プログラム内で並行して実行される処理の単位です。1つのプログラム（プロセス）の中で複数のスレッドを動かすことで、複...

自分でコンテキストマネージャを作るには、クラスに `__enter__()` と `__exit__()` メソッドを実装します...

複数のリソースを同時に扱いたい場合、`with` 文にはいくつかの書き方があります。状況に応じて使い分けましょう。 カンマ区切り...

ジェネレータ式は、リスト内包表記に似た構文で簡潔にジェネレータを作成できる方法です。括弧の種類が異なるだけで、メモリ効率に大きな...

ジェネレータ関数は、`yield` キーワードを使って値を順番に生成する関数です。普通の関数と見た目は似ていますが、動作が大きく...

`yield` は、関数から値を返しつつ、その状態を保持する特別なキーワードです。`return` とは異なり、関数の実行を一時...

ファイル操作は `with` 文の最も代表的な使用例です。ファイルを開いたら必ず閉じる必要がありますが、`with` 文を使えば...

`StopIteration` は、イテレータが終端に達したことを示す例外です。普段は `for` 文が自動的に処理してくれるた...

`iter()` と `next()` は、イテレータを手動で操作するための組み込み関数です。`for` 文では自動的に呼び出さ...

pandas で文字列データを扱うとき、`str` アクセサを使うと列全体に文字列メソッドを一括適用できます。ループを書かずに済...

Python の `for` 文はシンプルに見えますが、内部ではイテレータプロトコルが動いています。その仕組みを理解すると、Py...

pandas で DataFrame を行ごとに処理したいとき、`iterrows` を使う人がいます。しかし、iterrows...

Python では「イテラブル」と「イテレータ」という似た言葉がありますが、これらは明確に異なる概念です。混同しやすいので、しっ...

`with` 文は、リソースの確保と解放を自動的に行うための構文です。ファイルやネットワーク接続など、使い終わったら必ず後始末が...

pandas でカテゴリデータを扱うとき、文字列のまま保持するとメモリを大量に消費します。`category` 型を使えば、メモ...

データ分析で「この値は何回出てくるか」を調べたいことがよくあります。pandas の `value_counts` を使えば、値...

pandas のデータフレームには、行を識別するためのインデックスがあります。`set_index` と `reset_inde...

連続値を区間に分けてカテゴリ化することを「ビニング」や「階級分け」といいます。pandas の `cut` を使えば、数値データ...

データの値を別の値に置き換えたいことがあります。pandas では `map` と `replace` を使って値を置換できます...

データを読み込んだとき、列名がわかりにくかったり、日本語に変えたかったりすることがあります。pandas の `rename` ...

データに重複した行が含まれていることがあります。pandas の `drop_duplicates` を使えば、重複行を簡単に削...

データの形式には「縦持ち」と「横持ち」があります。pandas の `melt` を使うと、横持ちのデータを縦持ちに変換できます...

Excel のピボットテーブルに相当する機能が pandas にもあります。`pivot_table` を使えば、行と列でグルー...

データ分析では「部署ごとの売上合計」「年代別の平均点」のように、グループごとに集計したい場面がよくあります。pandas の `...