📖 このステップで学ぶこと

・文字列の連結と繰り返し

・split()で文字列を分割する

・replace()で文字列を置換する

・strip()で余分な空白を削除する

・upper()、lower()で大文字小文字を変換する

・f-stringで文字列を整形する

・実践例：データクリーニング

📌 実際によく扱う文字列データ

・顧客名の整理（” 山田 太郎 ” → “山田 太郎”）

・住所やメールアドレスの抽出

・カテゴリ名の統一（”TOKYO” → “tokyo”）

・日付の形式変換（”2024-12-25″ → “2024/12/25″）

・不要な空白の削除

・CSVファイルの処理（カンマで区切られたデータ）

💡 データクリーニングの重要性

データクリーニングとは、データを分析する前に、データをきれいに整える作業です。

例えば：

・余分な空白を削除する

・大文字と小文字を統一する

・データの形式を揃える

・不要な文字を削除する

文字列操作は、この作業に欠かせません！

コード：基本的な文字列操作の復習

# 文字列の基本
name = "太郎"
message = "こんにちは、" + name + "さん"
print(message)

# f-string
age = 25
print(f"{name}さんは{age}歳です")

※ 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

こんにちは、太郎さん
太郎さんは25歳です

コード：文字列を連結する

# 文字列の連結
first_name = "山田"
last_name = "太郎"
full_name = first_name + last_name
print(full_name)

# スペースを入れる
full_name_space = first_name + " " + last_name
print(full_name_space)

# 複数の文字列を連結
greeting = "こんにちは、" + first_name + last_name + "さん！"
print(greeting)

実行結果

山田太郎
山田 太郎
こんにちは、山田太郎さん！

💡 コードの解説

first_name + last_name

　・+演算子で2つの文字列を連結します

　・”山田” + “太郎” = “山田太郎”

first_name + ” ” + last_name

　・間にスペースを入れることもできます

　・”山田” + ” ” + “太郎” = “山田 太郎”

コード：文字列を繰り返す

# 文字列を3回繰り返す
print("こんにちは" * 3)

# 記号の繰り返し
print("=" * 20)
print("タイトル")
print("=" * 20)

# 空白の作成
indent = " " * 4
print(indent + "インデントされた文字")

実行結果

こんにちはこんにちはこんにちは
====================
タイトル
====================
    インデントされた文字

💡 便利な使い方

“=” * 20

　・”=”を20回繰り返します

　・区切り線を作るのに便利です

” ” * 4

　・スペースを4つ作ります

　・インデント（字下げ）を作るのに使えます

📌 f-stringの方が便利！

文字列の連結は+でもできますが、f-stringを使う方が読みやすいです。

変数や式も簡単に埋め込めます。

# +での連結
name = "太郎"
age = 25
message1 = "こんにちは、" + name + "さん。" + str(age) + "歳ですね。"

# f-string（こちらが推奨）
message2 = f"こんにちは、{name}さん。{age}歳ですね。"

コード：スペースで分割

# スペースで分割(デフォルト)
text = "りんご みかん バナナ ぶどう"
fruits = text.split()
print(fruits)
print(type(fruits))

実行結果

['りんご', 'みかん', 'バナナ', 'ぶどう']
<class 'list'>

💡 コードの解説

text.split()

　・split()は文字列を分割するメソッドです

　・引数を省略すると、スペース、タブ、改行で分割します

　・結果はリストで返されます

結果の説明：

　・”りんご みかん バナナ ぶどう”という1つの文字列が

　・[‘りんご’, ‘みかん’, ‘バナナ’, ‘ぶどう’]という4つの要素を持つリストになります

コード：カンマで分割

# カンマで分割
csv_data = "東京,大阪,名古屋,福岡"
cities = csv_data.split(",")
print(cities)

# スラッシュで分割(日付)
date = "2024/12/25"
year, month, day = date.split("/")
print(f"年: {year}")
print(f"月: {month}")
print(f"日: {day}")

実行結果

['東京', '大阪', '名古屋', '福岡']
年: 2024
月: 12
日: 25

💡 複数の変数で受け取る

year, month, day = date.split(“/”)

　・split(“/”)で[“2024”, “12”, “25”]というリストができます

　・それを3つの変数で同時に受け取ります

　・year=”2024″、month=”12″、day=”25″になります

注意：

　・変数の数と分割後の要素数が一致しないとエラーになります

コード：CSV形式のデータを処理

# CSVの1行を処理
csv_line = "山田太郎,25,東京都,営業部"
data = csv_line.split(",")

name = data[0]
age = int(data[1])
address = data[2]
department = data[3]

print(f"名前: {name}")
print(f"年齢: {age}歳")
print(f"住所: {address}")
print(f"部署: {department}")

実行結果

名前: 山田太郎
年齢: 25歳
住所: 東京都
部署: 営業部

📌 splitの便利な使い方

コード：文字列を置き換える

# 文字列の置換
text = "私はりんごが好きです"
new_text = text.replace("りんご", "みかん")
print(new_text)

# 元の文字列は変わらない
print(text)

実行結果

私はみかんが好きです
私はりんごが好きです

💡 コードの解説

text.replace(“りんご”, “みかん”)

　・第1引数：”りんご”（置き換え前）

　・第2引数：”みかん”（置き換え後）

　・”りんご”を”みかん”に置き換えた新しい文字列を返します

元の文字列は変わらない：

　・replace()は新しい文字列を返すだけです

　・元の変数textの値は変わりません

　・これは多くの文字列メソッドに共通する特徴です

🔑 重要なポイント

Pythonの文字列はイミュータブル（変更不可）です。

文字列メソッドは、常に新しい文字列を返します。

元の文字列自体は変更されません。

変更結果を使うには、変数に代入する必要があります：

text = text.replace(“りんご”, “みかん”)

コード：全ての文字を置換

# 全ての「a」を「A」に置換
text = "banana"
new_text = text.replace("a", "A")
print(new_text)

# スペースを削除
phone = "090 1234 5678"
clean_phone = phone.replace(" ", "")
print(clean_phone)

# ハイフンをスラッシュに
date = "2024-12-25"
formatted_date = date.replace("-", "/")
print(formatted_date)

実行結果

bAnAnA
09012345678
2024/12/25

💡 複数の置換

replace()は、該当する全ての部分を置き換えます。

例：”banana”の中の3つの”a”が全て”A”になります。

コード：データを整形する

# カンマを削除
text = "価格は1,000円です"
text = text.replace(",", "")
print(text)

# 複数の記号を削除
email = "user@@@example..com"
clean_email = email.replace("@@@", "@").replace("..", ".")
print(clean_email)

実行結果

価格は1000円です
user@example.com

💡 連続した置換

email.replace(“@@@”, “@”).replace(“..”, “.”)

　・replace()を連続して呼び出せます

　・最初に”@@@”を”@”に置き換え

　・次に”..”を”.”に置き換えます

　・これをメソッドチェーンと呼びます

コード：空白を削除する

# 両端の空白を削除
text = "   こんにちは   "
clean_text = text.strip()
print(f"元: [{text}]")
print(f"後: [{clean_text}]")

実行結果

元: [   こんにちは   ]
後: [こんにちは]

💡 コードの解説

text.strip()

　・文字列の両端にある空白を削除します

　・スペース、タブ、改行などが削除されます

　・途中の空白は削除されません

[]で囲んで表示すると、空白があるかどうかわかりやすいです。

コード：片側だけ削除

text = "   こんにちは   "

# 左側の空白だけ削除
print(f"[{text.lstrip()}]")

# 右側の空白だけ削除
print(f"[{text.rstrip()}]")

# 両側削除
print(f"[{text.strip()}]")

実行結果

[こんにちは   ]
[   こんにちは]
[こんにちは]

📌 stripの種類

コード：入力データを整える

# ユーザーが入力した名前を整える
user_input = "  山田 太郎  "
clean_name = user_input.strip()
print(f"クリーニング後: [{clean_name}]")

# 複数のデータをクリーニング
data_list = ["  東京  ", "大阪   ", "   名古屋"]
clean_list = [item.strip() for item in data_list]
print(clean_list)

実行結果

クリーニング後: [山田 太郎]
['東京', '大阪', '名古屋']

💡 リスト内包表記との組み合わせ

[item.strip() for item in data_list]

　・リスト内包表記を使っています

　・data_listの各要素にstrip()を適用

　・全ての要素の空白が削除された新しいリストができます

⚠️ 空白の種類

strip()が削除する「空白」には、以下が含まれます：

・スペース（” “）

・タブ（”\t”）

・改行（”\n”）

・その他の空白文字

文字列の途中の空白は削除されません。

コード：大文字小文字の変換

# 大文字に変換
text = "Hello World"
upper_text = text.upper()
print(upper_text)

# 小文字に変換
lower_text = text.lower()
print(lower_text)

# 元の文字列
print(text)

実行結果

HELLO WORLD
hello world
Hello World

💡 コードの解説

text.upper()

　・全ての英字を大文字に変換します

　・”Hello World” → “HELLO WORLD”

text.lower()

　・全ての英字を小文字に変換します

　・”Hello World” → “hello world”

日本語には影響しません：

　・upper()、lower()は英字にのみ作用します

　・日本語や数字は変わりません

コード：capitalize()とtitle()

# 先頭だけ大文字
text = "hello world"
print(text.capitalize())

# 各単語の先頭を大文字に
print(text.title())

実行結果

Hello world
Hello World

💡 違い

capitalize() – 最初の1文字だけ大文字

title() – 各単語の最初を大文字（タイトルケース）

コード：大文字小文字を統一して比較

# ユーザー入力を小文字に統一して比較
user_input = "YES"
answer = "yes"

# そのまま比較（失敗）
print(user_input == answer)

# 小文字に統一して比較（成功）
print(user_input.lower() == answer.lower())

実行結果

False
True

💡 大文字小文字を区別しない比較

ユーザー入力など、大文字小文字が不確定な場合：

・両方を小文字（または大文字）に統一してから比較します

・これで”YES”、”yes”、”Yes”などを全て同じとして扱えます

コード：メールアドレスを小文字に統一

# メールアドレスは小文字に統一
emails = ["USER@Example.com", "admin@EXAMPLE.COM", "Test@example.COM"]
normalized = [email.lower() for email in emails]

for email in normalized:
    print(email)

実行結果

user@example.com
admin@example.com
test@example.com

📌 f-stringの使い方

文字列の前にfをつけて、{ }の中に変数や式を書きます。

f"文字列 {変数} 文字列"

コード：f-stringの基本

# 変数を埋め込む
name = "太郎"
age = 25
print(f"{name}さんは{age}歳です")

# 式を埋め込む
price = 1000
quantity = 3
print(f"合計: {price * quantity}円")

実行結果

太郎さんは25歳です
合計: 3000円

💡 f-stringの便利さ

f”{name}さんは{age}歳です”

　・{name}の部分に変数nameの値が入ります

　・{age}の部分に変数ageの値が入ります

f”合計: {price * quantity}円”

　・{ }の中に式も書けます

　・price * quantityが計算されて、結果が埋め込まれます

コード：数値を整形する

# 小数点以下の桁数を指定
pi = 3.14159265
print(f"円周率: {pi:.2f}")  # 小数点以下2桁
print(f"円周率: {pi:.4f}")  # 小数点以下4桁

# カンマ区切り
price = 1234567
print(f"価格: {price:,}円")

# 右寄せ・左寄せ
name = "太郎"
print(f"|{name:>10}|")  # 右寄せ(幅10)
print(f"|{name:<10}|")  # 左寄せ(幅10)
print(f"|{name:^10}|")  # 中央寄せ(幅10)

実行結果

円周率: 3.14
円周率: 3.1416
価格: 1,234,567円
|      太郎|
|太郎      |
|   太郎   |

📌 f-stringのフォーマット指定

コード：文字列の検索

text = "Python データ分析入門"

# 文字列が含まれるかチェック
print("Python" in text)
print("Java" in text)

# 先頭・末尾のチェック
print(text.startswith("Python"))
print(text.endswith("入門"))

# 位置を検索
print(text.find("データ"))
print(text.find("Java"))  # 見つからないと-1

実行結果

True
False
True
True
7
-1

コード：文字列の種類を判定

# 数字だけか？
print("12345".isdigit())
print("123abc".isdigit())

# アルファベットだけか？
print("Hello".isalpha())
print("Hello123".isalpha())

# 英数字だけか？
print("Hello123".isalnum())
print("Hello 123".isalnum())

実行結果

True
False
True
False
True
False

コード：リストを文字列に結合

# リストを文字列に結合
fruits = ["りんご", "みかん", "バナナ"]
text = "、".join(fruits)
print(text)

# スペース区切り
words = ["Hello", "World", "Python"]
sentence = " ".join(words)
print(sentence)

# 改行で結合
lines = ["1行目", "2行目", "3行目"]
text = "\n".join(lines)
print(text)

実行結果

りんご、みかん、バナナ
Hello World Python
1行目
2行目
3行目

💡 join()の使い方

"、".join(fruits)

　・リストの要素を、指定した文字列で結合します

　・"、"で結合するので、要素の間に「、」が入ります

　・split()の逆の操作です

コード：名前データを整える

# 問題のあるデータ
messy_data = [
    "  山田 太郎  ",
    "佐藤花子",
    "  田中 次郎",
    "鈴木  三郎  "
]

# クリーニング関数
def clean_name(name):
    # 1. 両端の空白を削除
    name = name.strip()
    # 2. 複数の空白を1つに
    name = " ".join(name.split())
    return name

# データをクリーニング
clean_data = [clean_name(name) for name in messy_data]

print("【クリーニング前】")
for name in messy_data:
    print(f"[{name}]")

print("\n【クリーニング後】")
for name in clean_data:
    print(f"[{name}]")

実行結果

【クリーニング前】
[  山田 太郎  ]
[佐藤花子]
[  田中 次郎]
[鈴木  三郎  ]

【クリーニング後】
[山田 太郎]
[佐藤花子]
[田中 次郎]
[鈴木 三郎]

💡 複数の空白を1つにする技

" ".join(name.split())

1. name.split() - 空白で分割してリストにする

2. " ".join() - スペース1つで結合する

結果：複数の空白が1つになります

コード：電話番号をハイフン区切りに統一

# 様々な形式の電話番号
phone_numbers = [
    "090-1234-5678",
    "080 9876 5432",
    "070-1111-2222",
    "09012345678"
]

# ハイフン区切りに統一する関数
def format_phone(phone):
    # ハイフンとスペースを削除
    clean = phone.replace("-", "").replace(" ", "")
    
    # ハイフン区切りに整形
    if len(clean) == 11:
        return f"{clean[0:3]}-{clean[3:7]}-{clean[7:11]}"
    else:
        return "形式エラー"

# 統一
formatted = [format_phone(phone) for phone in phone_numbers]

for original, formatted in zip(phone_numbers, formatted):
    print(f"{original:20} → {formatted}")

実行結果

090-1234-5678        → 090-1234-5678
080 9876 5432        → 080-9876-5432
070-1111-2222        → 070-1111-2222
09012345678          → 090-1234-5678

📋 問題

"東京,神奈川,千葉,埼玉"という文字列を、カンマで分割してリストにしてください。

📋 問題

"I love Python"という文字列の"Python"を"programming"に置き換えてください。

📋 問題

" yamada taro "という文字列（前後に余分な空白あり）を、先頭を大文字にして"Yamada Taro"の形式にしてください。

📋 問題

文字列がメールアドレスの形式かどうかを判定する関数is_valid_emailを作成してください。

条件: @が1つだけ含まれており、@の前後に文字がある

✅ 学んだこと

✓ split()で文字列を分割できる

✓ replace()で文字列を置換できる

✓ strip()で余分な空白を削除できる

✓ upper()/lower()で大文字小文字を変換できる

✓ f-stringで文字列を整形できる

✓ join()でリストを文字列に結合できる

✓ 文字列メソッドは元の文字列を変更しない

✓ データクリーニングの基本テクニック

💡 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：

□ split()で文字列を分割できる

□ replace()で文字列を置換できる

□ strip()で空白を削除できる

□ f-stringで変数を埋め込める

□ 実際のデータをクリーニングできる

これらができたら、次のステップに進みましょう！

A: Pythonの文字列はイミュータブル（変更不可）だからです。

文字列メソッドは常に新しい文字列を返します。

変更結果を使うには、変数に代入する必要があります。

text = text.replace("a", "b")

A: split()では1種類の区切り文字しか指定できません。

複数の区切り文字で分割したい場合は、replace()で統一してからsplit()するか、正規表現（re.split）を使います。

A: replace(" ", "")で全ての空白を削除できます。

または" ".join(text.split())で複数の空白を1つにまとめることができます。

A: f-stringを使う方が推奨されます。

読みやすく、式も埋め込めて、パフォーマンスも良いです。

+での連結は文字列が少ない場合のみ使います。

A: はい、すべてのメソッドが使えます。

Python 3では日本語（Unicode）が標準でサポートされているので、英語と同じように扱えます。