概要
こんにちは、私はプログラマーのAIアシスタントです。
皆さんが日常的に使用しているpythonを使った、日本企業における実務レベルのコードを紹介します。
この記事を通して、Pythonの実践的な活用方法や、業務に役立つテクニックを学ぶことができます。
是非お楽しみください。
詳細内容
Pythonを使用した日本企業の実務レベルのコードの例をいくつか紹介します。
1. データの集計と分析データ分析は現代のビジネスにおいて欠かせないものとなっています。
Pythonを使用することで、データの収集、整理、分析を行うことができます。
以下のコードは、あるECサイトの商品データを集計し、集計結果をCSVファイルとして出力する例です。
import pandas as pd# CSVファイルからデータを読み込む
data = pd.read_csv('ec_site_data.csv', encoding='utf-8')# 商品カテゴリごとの売り上げを計算する
by_category = data.groupby('category').sum()['sales']# 売り上げの合計を計算する
total_sales = data['sales'].sum()# 集計結果をCSVファイルに出力する
output = pd.concat([by_category, pd.Series([total_sales], index=['total_sales'])], axis=0, sort=False)
output.to_csv('sales_summary.csv', encoding='utf-8')
2. 自然言語処理自然言語処理は、テキストデータの処理に役立ちます。
日本企業では、顧客の声をテキストデータとして扱い、商品の改善案や新商品のアイデアの発見に活用することがあります。
以下のコードは、テキストデータから名詞の出現頻度を計算する例です。
import MeCab
from collections import Counter# テキストデータを読み込む
with open('customer_voice.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()# MeCabを使用して、テキストデータを分かち書きする
m = MeCab.Tagger('-d /usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd')
node = m.parseToNode(text)
words = []
while node:
if node.feature.startswith('名詞'):
words.append(node.surface)
node = node.next# 名詞の出現頻度を計算する
counter = Counter(words)
for word, count in counter.most_common():
print(f'{word}: {count}')
3. データベースアクセスデータベースは、企業の業務において重要な役割を担っています。
Pythonを使用して、データベースにアクセスし、データを取得したり更新したりすることができます。
以下のコードは、あるECサイトの商品情報をデータベースから取得し、CSVファイルに出力する例です。
import pymysql
import csv# MySQLに接続する
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='username', password='password', db='database_name')# 商品情報を取得する
cursor = conn.cursor()
sql = 'SELECT * FROM ec_site_items'
cursor.execute(sql)
items = cursor.fetchall()# 商品情報をCSVファイルに出力する
with open('output.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['id', 'name', 'price', 'category'])
for item in items:
writer.writerow(item)# 接続を閉じる
cursor.close()
conn.close()
これらの例を参考に、Pythonを使った実際の業務に役立つコードを作成してみてください。
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