Python：総合演習：業務データ集計スクリプト

出力 == 合計：430

r.split(",")[1] で金額部分の文字列が取れる。int() で数値に変換してから合計する。

rows = ["A,100", "B,250", "C,80"]

total = sum(int(r.split(",")[1]) for r in rows)

print(f"合計：{total}")

CSV1行を分解して数値化する最小形。取り込んだ値は必ず文字列なので、計算の前に int() が必要になる。

解答 == B

汚れたデータで計算すると何が起きるか。

B

検証を飛ばすと間違った数字が正しい顔をして出てくるのが最悪のパターン。エラーで止まるほうがまだましで、静かに間違うのが一番怖い。

出力 == {'A': 250, 'B': 200}

空の辞書を用意し、totals[item] = totals.get(item, 0) + amount で足し込む。

orders = [("A", 100), ("B", 200), ("A", 150)]

totals = {}
for item, amount in orders:
    totals[item] = totals.get(item, 0) + amount

print(totals)

PY07で学んだ集計イディオム。業務集計の9割はこの3行で書ける。キーを変えれば月別にも部門別にもなる。

sales = [120, 45, 300, 80]
big = [s ____ s in sales if s >= 100]

print(big)

出力 == [120, 300]

内包表記の語順。角カッコの中で使う繰り返しのキーワード。

for

絞り込みの if は for の後ろ（PY09）。この1行で「条件に合うデータだけ」を作れる。

解答 == B

残り4,999行の価値と、後から原因を追えることの両方を考える。

B

Cは集計結果が静かに狂うので最悪。Dは記録が残らず原因追跡ができない。飛ばす。ただし必ず記録するが実務の答え。

出力 == 350

sum(o.amount for o in orders) と書ける。

class Order:
    def __init__(self, item, amount):
        self.item = item
        self.amount = amount


orders = [Order("A", 100), Order("B", 250)]

print(sum(o.amount for o in orders))

タプルのままでも集計はできるが、クラスにすると o.amount と名前で読める。項目が5個6個と増えたときに効いてくる。

from datetime import datetime

d = datetime.____("2026-01-15", "%Y-%m-%d")

print(d.strftime("%Y年%m月"))

出力 == 2026年01月

文字列を解析して日時にするほう（PY15）。

strptime

文字列 → 日時 → 別の書式の文字列という変換が、月次集計のキーを作る基本手順。

解答 == B

仕様が変わったとき、直す場所は何箇所であるべきか。

B

コピーは直し忘れが必ず起きる。PY08の関数化とPY12のモジュール分割は、まさにこの問題を解くための道具。

出力 == {'2026-01': 250, '2026-02': 200}

strptime で日時に変換してから strftime("%Y-%m") で月のキーを作り、D03と同じ方法で足し込む。

from datetime import datetime

data = [("2026-01-05", 100), ("2026-02-10", 200), ("2026-01-20", 150)]

monthly = {}
for date, amount in data:
    key = datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d").strftime("%Y-%m")
    monthly[key] = monthly.get(key, 0) + amount

print(monthly)

集計キーを作ってから辞書に足す——月別も四半期別も曜日別も、キーの作り方を変えるだけで対応できる。

出力 == テスト成功

assert parse_amount("100") == 100 で正常系を確認し、異常系は try/except ValueError: で受け止める。

def parse_amount(text):
    value = int(text)

    if value < 0:
        raise ValueError("金額がマイナスです")

    return value


assert parse_amount("100") == 100

try:
    parse_amount("-5")
    print("NG：例外が出ませんでした")
except ValueError:
    print("テスト成功")

検証関数を作り、それをテストするという実務の型。この小さな関数が、後の集計全体の正しさを支える土台になる。

出力9行が完全一致

enumerate(raw, 1) で行番号を振り、split(",") で分解。検証は raise ValueError(...) で通知し、except ValueError as e: でまとめて受け止める。OKの後ろは半角スペース3つ、NGの後ろも3つで揃える。

raw = [
    "2026-01-05,ノートPC,法人,128000",
    "2026-01-08,マウス,個人,3200",
    "2026-01-12,ノートPC,法人,abc",
    "2026-01-15,キーボード,個人",
    "2026-01-20,モニター,法人,45000",
    "2026-02-03,マウス,法人,3200",
    "2026-02-10,ノートPC,法人,128000",
    ",サーバー,法人,300000",
]

valid = []
skipped = 0

for i, row in enumerate(raw, 1):
    parts = row.split(",")

    try:
        if len(parts) < 4:
            raise ValueError("項目数が不足しています")

        if not parts[0].strip():
            raise ValueError("日付が空です")

        try:
            amount = int(parts[3])
        except ValueError:
            raise ValueError("金額が不正です")

    except ValueError as e:
        print(f"[{i}] NG   {e}")
        skipped += 1
        continue

    valid.append((parts[0], parts[1], parts[2], amount))
    print(f"[{i}] OK   {parts[0]} {parts[1]} {amount:,}円")

print(f"有効：{len(valid)}件 / スキップ：{skipped}件")

検証は raise、対応は except、不正行は continue（PY10）。ここで作った valid のリストが、以降すべての集計の入力になる。汚れたデータを最初の関門で止めるのが、信頼できる集計の絶対条件。

出力6行が完全一致

有効データは (日付, 商品, 部門, 金額) のタプルのリストとして与えられている前提でよい。合計は sum(o.amount for o in orders)。

class Order:
    def __init__(self, date, item, dept, amount):
        self.date = date
        self.item = item
        self.dept = dept
        self.amount = amount

    def __str__(self):
        return f"{self.date} {self.item}（{self.dept}）{self.amount:,}円"


rows = [
    ("2026-01-05", "ノートPC", "法人", 128000),
    ("2026-01-08", "マウス", "個人", 3200),
    ("2026-01-20", "モニター", "法人", 45000),
    ("2026-02-03", "マウス", "法人", 3200),
    ("2026-02-10", "ノートPC", "法人", 128000),
]

orders = [Order(*r) for r in rows]

for o in orders:
    print(o)

print(f"合計：{sum(o.amount for o in orders):,}円")

Order(*r) はタプルを展開して引数に渡す書き方。タプルの3番目、ではなく o.dept と書けるようになり、以降のコードが一気に読みやすくなる（PY13）。

出力10行が完全一致

3つの辞書を用意し、1回のループで同時に足し込む。月のキーは strptime → strftime("%Y-%m")。商品別は sorted(..., key=lambda x: -x[1])、他は sorted() で並べる。

from datetime import datetime

rows = [
    ("2026-01-05", "ノートPC", "法人", 128000),
    ("2026-01-08", "マウス", "個人", 3200),
    ("2026-01-20", "モニター", "法人", 45000),
    ("2026-02-03", "マウス", "法人", 3200),
    ("2026-02-10", "ノートPC", "法人", 128000),
]

by_item = {}
by_count = {}
by_month = {}
by_dept = {}

for date, item, dept, amount in rows:
    by_item[item] = by_item.get(item, 0) + amount
    by_count[item] = by_count.get(item, 0) + 1

    key = datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d").strftime("%Y-%m")
    by_month[key] = by_month.get(key, 0) + amount

    by_dept[dept] = by_dept.get(dept, 0) + amount

print("[商品別]")
for item, amount in sorted(by_item.items(), key=lambda x: -x[1]):
    print(f"{item}：{amount:,}円（{by_count[item]}件）")

print("[月別]")
for month, amount in sorted(by_month.items()):
    print(f"{month}：{amount:,}円")

print("[部門別]")
for dept, amount in sorted(by_dept.items()):
    print(f"{dept}：{amount:,}円")

1回のループで4つの辞書を同時に育てるのが要点。データを4周する必要はない。集計軸を増やしたければ辞書を1つ足すだけで済む構造になっている。

出力5行が完全一致

平均は int(total / count)。json.dump でファイルに保存し、json.load で読み返す（s が付かないほう）。表示は for key, value in loaded.items(): で回す。

import json

rows = [
    ("2026-01-05", "ノートPC", "法人", 128000),
    ("2026-01-08", "マウス", "個人", 3200),
    ("2026-01-20", "モニター", "法人", 45000),
    ("2026-02-03", "マウス", "法人", 3200),
    ("2026-02-10", "ノートPC", "法人", 128000),
]

total = sum(r[3] for r in rows)

report = {
    "total": total,
    "count": len(rows),
    "average": int(total / len(rows)),
    "by_month": {"2026-01": 176200, "2026-02": 131200},
}

with open("report.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(report, f, ensure_ascii=False)

print("保存しました：report.json")

with open("report.json", encoding="utf-8") as f:
    loaded = json.load(f)

for key, value in loaded.items():
    print(f"{key}: {value}")

JSONなら数値も辞書も型のまま復元できる（PY15）。翌月このファイルを読み込めば前月比が計算できるし、他のシステムへの受け渡しにもそのまま使える。

pytest 実行で 4 passed

③の「空のとき」は忘れられがちだが、月初など実データで普通に起きる。ゼロ除算や KeyError の温床なので必ずテストする。

def summarize_by_item(rows):
    totals = {}
    for _, item, _, amount in rows:
        totals[item] = totals.get(item, 0) + amount
    return totals


def test_通常の集計():
    rows = [
        ("2026-01-05", "A", "法人", 100),
        ("2026-01-06", "B", "個人", 200),
    ]
    assert summarize_by_item(rows) == {"A": 100, "B": 200}


def test_同じ商品はまとめられる():
    rows = [
        ("2026-01-05", "A", "法人", 100),
        ("2026-01-06", "A", "個人", 150),
    ]
    assert summarize_by_item(rows) == {"A": 250}


def test_空のリストなら空の辞書():
    assert summarize_by_item([]) == {}


def test_1件だけの場合():
    rows = [("2026-01-05", "A", "法人", 100)]
    assert summarize_by_item(rows) == {"A": 100}

集計関数にテストが付いていれば、合計が合わない事故は起きない。特に③のような空データのテストは、実装を書き換えたときに真価を発揮する（PY17）。