📖 このステップで学ぶこと

・平均値とは何か

・Pythonで平均値を計算する方法

・sum()関数とlen()関数の使い方

・実際のデータで平均を計算する方法

・平均値を使うときの注意点

学習時間の目安: 2〜2.5時間

📌 平均値を使う理由

例えば、10人分のテストの点数があったとします：

85点、92点、78点、95点、88点、76点、90点、84点、89点、91点

10個の数字を全部見るのは大変ですよね。

でも「平均点は86.8点」と言えば、クラス全体の成績が一目でわかります。

これが平均値の便利なところです！

📝 平均値の計算式

平均値 = データの合計 ÷ データの個数

つまり、「全部足して、個数で割る」だけです。

💡 計算例：5人のテストの平均点

データ： 80点、90点、70点、85点、75点（5人分）

ステップ1：全部足す

80 + 90 + 70 + 85 + 75 = 400

ステップ2：個数で割る

400 ÷ 5 = 80

答え： 平均点は 80点

📌 身近な平均値の例

📌 覚えておきたい2つの関数

コード：sum()で合計を計算

# 数字のリストを作成
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]

# sum()関数で合計を計算
total = sum(numbers)

# 結果を表示
print(f"リスト: {numbers}")
print(f"合計: {total}")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

リスト: [10, 20, 30, 40, 50]
合計: 150

💡 コードの解説

numbers = [10, 20, 30, 40, 50]

　・数字が入ったリストを作成しています

total = sum(numbers)

　・sum()関数にリストを渡すと、中身を全部足します

　・10 + 20 + 30 + 40 + 50 = 150

　・結果の150がtotalに入ります

コード：len()で個数を数える

# 数字のリストを作成
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]

# len()関数で個数を数える
count = len(numbers)

# 結果を表示
print(f"リスト: {numbers}")
print(f"個数: {count}個")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

リスト: [10, 20, 30, 40, 50]
個数: 5個

💡 コードの解説

count = len(numbers)

　・len()関数にリストを渡すと、要素の数を返します

　・numbersには5個の数字が入っているので、5が返ります

　・lenは「length（長さ）」の略です

コード：平均値を計算（ステップごと）

# 数字のリストを作成
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]

# ステップ1：合計を計算
total = sum(numbers)
print(f"合計: {total}")

# ステップ2：個数を数える
count = len(numbers)
print(f"個数: {count}")

# ステップ3：平均を計算（合計 ÷ 個数）
average = total / count
print(f"平均: {average}")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

合計: 150
個数: 5
平均: 30.0

💡 コードの解説

average = total / count

　・total（合計150）をcount（個数5）で割ります

　・150 ÷ 5 = 30.0

　・Pythonの割り算は結果が小数になります（30ではなく30.0）

コード：1行で平均を計算

# 数字のリスト
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]

# 1行で平均を計算
average = sum(numbers) / len(numbers)

print(f"平均: {average}")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

平均: 30.0

📝 平均値の書き方まとめ

average = sum(リスト) / len(リスト)

この1行を覚えておけば、どんなリストでも平均が計算できます！

コード：テストの平均点

# 10人分のテストの点数
scores = [85, 92, 78, 95, 88, 76, 90, 84, 89, 91]

# 平均点を計算
average = sum(scores) / len(scores)

# 結果を表示
print(f"テストの点数: {scores}")
print(f"人数: {len(scores)}人")
print(f"合計点: {sum(scores)}点")
print(f"平均点: {average}点")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

テストの点数: [85, 92, 78, 95, 88, 76, 90, 84, 89, 91]
人数: 10人
合計点: 868点
平均点: 86.8点

💡 ポイント

10個の点数を1つ1つ見るより、「平均86.8点」と言った方が、

クラス全体の成績がすぐに理解できます。

これが平均値の便利なところです！

コード：月別売上の平均

# 1月〜12月の売上（万円）
monthly_sales = [120, 135, 142, 158, 165, 172, 
                 180, 175, 168, 162, 155, 190]

# 平均売上を計算
average_sales = sum(monthly_sales) / len(monthly_sales)

# 結果を表示
print(f"年間合計: {sum(monthly_sales)}万円")
print(f"月数: {len(monthly_sales)}ヶ月")
print(f"月平均売上: {average_sales:.1f}万円")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

年間合計: 1922万円
月数: 12ヶ月
月平均売上: 160.2万円

💡 {average_sales:.1f} の意味

:.1f は「小数点以下1桁まで表示」という指定です。

・160.166666… → 160.2 のように見やすく表示されます

・:.2f なら小数点以下2桁まで表示されます

コード：目標との比較

# 月別売上データ（万円）
monthly_sales = [120, 135, 142, 158, 165, 172, 
                 180, 175, 168, 162, 155, 190]

# 平均売上を計算
average_sales = sum(monthly_sales) / len(monthly_sales)

# 目標を設定
target = 160

# 結果を表示
print(f"月平均売上: {average_sales:.1f}万円")
print(f"目標: {target}万円")
print()

# if文で判定
if average_sales >= target:
    print("✅ 目標達成！おめでとうございます！")
else:
    diff = target - average_sales
    print(f"❌ 目標未達成（あと{diff:.1f}万円）")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

月平均売上: 160.2万円
目標: 160万円

✅ 目標達成！おめでとうございます！

コード：辞書から平均を計算

# 生徒と点数の辞書
scores = {
    "太郎": 85,
    "花子": 92,
    "次郎": 78,
    "三郎": 88
}

# 辞書の値（点数）だけを取り出して平均を計算
average = sum(scores.values()) / len(scores)

# 結果を表示
print("【成績一覧】")
for name, score in scores.items():
    print(f"{name}: {score}点")

print(f"\n平均点: {average:.1f}点")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

【成績一覧】
太郎: 85点
花子: 92点
次郎: 78点
三郎: 88点

平均点: 85.8点

💡 scores.values() の意味

辞書.values()は、辞書の値だけを取り出します。

・scores.values() → [85, 92, 78, 88] を返す

・キー（名前）は含まれません

・sum()やlen()と組み合わせて平均が計算できます

コード：平均値を計算する関数

def calculate_average(data):
    """
    リストの平均値を計算して返す関数
    
    引数:
        data: 数値のリスト
    
    戻り値:
        平均値（データがない場合は0）
    """
    # データがない場合のチェック
    if len(data) == 0:
        return 0
    
    # 平均を計算して返す
    return sum(data) / len(data)

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

💡 各部分の解説

def calculate_average(data):

　・calculate_averageという名前の関数を定義

　・dataという引数でリストを受け取ります

if len(data) == 0:

　・データが空の場合をチェック

　・空のリストで割り算するとエラーになるため

return sum(data) / len(data)

　・平均値を計算して、呼び出し元に返します

コード：関数を使って平均を計算

# 平均値を計算する関数
def calculate_average(data):
    if len(data) == 0:
        return 0
    return sum(data) / len(data)

# --- ここから関数を使う ---

# テストの点数
test_scores = [85, 92, 78, 95, 88]
avg = calculate_average(test_scores)
print(f"テストの平均点: {avg}点")

# 売上データ
sales = [120000, 150000, 98000, 135000, 142000]
avg_sales = calculate_average(sales)
print(f"平均売上: {avg_sales:,.0f}円")

# 体温データ
temps = [36.5, 36.3, 36.7, 36.4, 36.6]
avg_temp = calculate_average(temps)
print(f"平均体温: {avg_temp:.2f}℃")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

テストの平均点: 87.6点
平均売上: 129,000円
平均体温: 36.50℃

💡 関数を作るメリット

・同じコードを何度も書かなくて済む

・コードが読みやすくなる

・エラーチェック（空のリスト対策）を毎回書かなくて済む

コード：外れ値の影響を確認

# 通常のデータ
normal_data = [20, 22, 21, 23, 22, 21, 20]
avg_normal = sum(normal_data) / len(normal_data)
print(f"通常データ: {normal_data}")
print(f"平均: {avg_normal:.1f}")

print()

# 外れ値が含まれるデータ（100が外れ値）
with_outlier = [20, 22, 21, 23, 22, 21, 100]
avg_outlier = sum(with_outlier) / len(with_outlier)
print(f"外れ値あり: {with_outlier}")
print(f"平均: {avg_outlier:.1f}")

print()
print(f"平均の差: {avg_outlier - avg_normal:.1f}")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

通常データ: [20, 22, 21, 23, 22, 21, 20]
平均: 21.3

外れ値あり: [20, 22, 21, 23, 22, 21, 100]
平均: 32.7

平均の差: 11.4

⚠️ 外れ値の影響

1つの値が100に変わっただけで、平均が21.3 → 32.7と大きく変化しました！

外れ値の例：

・年収：1人の大富豪が平均を引き上げる

・気温：異常気象の日が含まれる

・売上：特別なイベントの日が含まれる

外れ値がある場合は、中央値も一緒に見ると良いです（次のステップで学習）。

⚠️ エラーが発生するケース

# 空のリスト
empty_list = []

# これはエラーになる！
average = sum(empty_list) / len(empty_list)  # ZeroDivisionError!

エラー内容：

ZeroDivisionError: division by zero（0で割ることはできません）

sum([]) は 0、len([]) も 0 なので、0 ÷ 0 になってしまいます。

コード：安全に平均を計算する関数

def safe_average(data):
    """安全に平均を計算する関数"""
    # データがない場合のチェック
    if len(data) == 0:
        print("データがありません")
        return None
    
    return sum(data) / len(data)

# テスト1：空のリスト
empty_list = []
result = safe_average(empty_list)
print(f"結果: {result}")

print()

# テスト2：データがある場合
numbers = [10, 20, 30]
result = safe_average(numbers)
print(f"結果: {result}")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

データがありません
結果: None

結果: 20.0

コード：店舗別平均売上の比較

# 店舗別売上データ（万円）
stores = {
    "東京店": [150, 165, 142, 158, 172],
    "大阪店": [120, 135, 128, 142, 138],
    "名古屋店": [98, 105, 112, 108, 115]
}

print("【店舗別平均売上】")

# 各店舗の平均を計算して表示
for store, sales in stores.items():
    avg = sum(sales) / len(sales)
    print(f"{store}: {avg:.1f}万円")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

【店舗別平均売上】
東京店: 157.4万円
大阪店: 132.6万円
名古屋店: 107.6万円

コード：最も平均が高い店舗を見つける

# 店舗別売上データ（万円）
stores = {
    "東京店": [150, 165, 142, 158, 172],
    "大阪店": [120, 135, 128, 142, 138],
    "名古屋店": [98, 105, 112, 108, 115]
}

# 各店舗の平均を計算して辞書に格納
store_averages = {}
for store, sales in stores.items():
    store_averages[store] = sum(sales) / len(sales)

print("【店舗別平均売上】")
for store, avg in store_averages.items():
    print(f"{store}: {avg:.1f}万円")

# 最も平均が高い店舗を見つける
best_store = max(store_averages, key=store_averages.get)
print(f"\n🏆 最優秀店舗: {best_store} ({store_averages[best_store]:.1f}万円)")

※ 画面が小さい場合は、コードブロックを横にスクロールできます

実行結果

【店舗別平均売上】
東京店: 157.4万円
大阪店: 132.6万円
名古屋店: 107.6万円

🏆 最優秀店舗: 東京店 (157.4万円)

💡 max()関数の使い方

max(store_averages, key=store_averages.get)

　・辞書の中で最大の値を持つキーを返します

　・key=store_averages.get は「値を基準に比較する」という指定

　・これにより、最も平均売上が高い店舗名が取得できます

📋 問題

リスト [12, 18, 15, 20, 16, 14, 19] の平均値を計算してください。

📋 問題

リスト [80, 85, 90, 75, 95] の平均を計算し、各要素が平均からどれだけ離れているかを表示してください。

📋 問題

辞書 {“1月”: 18.5, “2月”: 19.2, “3月”: 22.1} から、平均気温を計算してください。

📋 問題

生徒の3科目の点数が辞書で与えられています。平均が60点以上なら「合格」、未満なら「不合格」と表示する関数を作成してください。

例：{“数学”: 70, “英語”: 55, “国語”: 65}

📋 問題

商品データのリストから、カテゴリ別の平均価格を計算してください。

データ例：[{“category”: “食品”, “price”: 300}, {“category”: “電子機器”, “price”: 15000}, …]

✅ 学んだこと

✓ 平均値はデータの代表値を表す

✓ 平均値 = 合計 ÷ 個数

✓ sum()関数でリストの合計を計算

✓ len()関数でリストの要素数を取得

✓ average = sum(リスト) / len(リスト) で平均が計算できる

✓ 平均値は外れ値の影響を受けやすい

✓ 空のリストではエラーチェックが必要

✓ グループ別の平均を比較できる

💡 次のステップに進む前に確認

以下のことができるようになったか確認しましょう：

□ 平均値の意味を説明できる

□ sum()とlen()を使って平均を計算できる

□ 辞書のデータから平均を計算できる

□ 外れ値の影響を理解している

□ グループ別の平均を計算できる

これらができたら、次のステップに進みましょう！

A: 平均値は全ての値を足して個数で割ったもの。中央値はデータを並べたときの真ん中の値です。中央値は次のステップで学習します。外れ値がある場合は、中央値の方が適切なこともあります。

A: データの種類によります。点数なら小数第1位まで、金額なら整数、温度なら小数第1〜2位が一般的です。f-stringの:.1f（1桁）や:.2f（2桁）で調整できます。

A: 0で割るとエラーになるので、必ずデータ数をチェックしましょう。if len(data) == 0: でチェックし、Noneを返すか、エラーメッセージを表示します。

A: NumPyやPandasなどのライブラリにはmean()メソッドがあり便利です。このコースの後半で学習します。今は基本を理解するために、sum()とlen()で計算しています。

A: 各データに重み（重要度）をつけた平均です。例えば、中間テスト30%、期末テスト70%のように重みをつける場合に使います。通常の平均とは計算方法が異なり、より高度な内容なので、このコースでは基本の平均に集中しましょう。