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このテーマに関連するPython学習記事をまとめています。
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2026年11月5日、PythonだけでWebアプリを作れるStreamlitの1.67.0が公開されました。画面の幅に合わせてカードを並べるst.gridや、選択や入力を必須にするrequired引数、キャッシュの大きさに上限を設けるmax_sizeなど、22の新機能が加わっています。1.66.1と1.67.0で同じアプリを動かした結果とともに整理します。
2026年10月29日、PythonだけでWebのダッシュボードを作れるDashの4.5.0が公開されました。async defとyieldで書いたコールバックが、途中経過を少しずつ画面に届けられるようになり、SNSで共有したときの説明文も設定できるようになっています。4.4.1と4.5.0で同じアプリを動かした結果とともに、使うときの注意点を整理します。
2026年10月25日、データ分析ライブラリPolarsの2.1.0が公開されました。2.0で黙って文字列としてつなげていた、文字列の列と数値の列の足し算がエラーになり、0に向かって切り捨てる割り算truncdivや、SQLの再帰的なWITH句なども加わっています。2.0.0と2.1.0で同じコードを動かした結果とともに整理します。
2026年10月21日、手元のPythonの中で動く分析用データベースDuckDBの2.0.0が公開されました。表に行が追加されたときに自動で処理を動かすトリガーに対応し、Python向けのパッケージもPython 3.11以上が必要になるなど大きく変わっています。1.5.6と2.0.0で同じコードを動かした結果とともに、上げる前に確かめたい点を整理します。
データ分析ライブラリpandasの3.1.0の候補版rc0が、2026年9月30日に公開されました。入門記事でよく見かけるinplace=Trueの多くが非推奨になり、列を選ぶselectや条件で絞り込むfilterの新しい使い方、read_csvの高速化も入っています。候補版を実際に動かした結果とともに、今のうちに直しておきたい書き方を整理します。
高速なデータ分析ライブラリPolarsの2.0.0が、2026年10月6日に公開されました。Lazy APIの標準エンジンがストリーミングに変わり、explodeの動きや型の扱いなど、エラーを出さずに結果だけが変わる変更も含まれています。1.xと2.0で実際に同じコードを動かした結果を見ながら、上げる前に確かめたい点を整理します。
平均を出すためにsum÷lenを毎回書いていませんか。標準ライブラリのstatisticsを使えば、平均・中央値・最頻値・標準偏差をインストールなしで計算できます。外れ値に強い中央値の考え方、stdevとpstdevの違い、四分位数を求めるquantiles、NumPyとの使い分けまで、動くコードと一緒に初心者向けに解説します。
PythonのPolarsを、pandasを触り始めた方にも伝わるようにやさしく解説します。Rustで書かれているとはどういうことか、複数のCPUコアを使う仕組み、インストールと最新バージョン、最初に動かす一本、pandasとの書き方の違い、indexが無いという最大の戸惑い、遅延実行という考え方、そして今から乗り換えるべきかどうかまで。動かせるコードと比較表を並べて、新しいデータ処理の入口を順番に整理します。
Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを、数式を使わずにやさしく解説します。ふつうのプログラムとの考え方の違い、インストールと最新バージョン、十数行で動く分類の例、fitとpredictという共通の作法、学習用とテスト用を分ける理由、前処理をまとめるPipeline、初学者がつまずきやすい点まで。手を動かせるコードと表を並べて、機械学習の入口を順番に整理します。
PythonのライブラリStreamlitを、IT初心者にもわかるようにやさしく解説します。インストールから最小のアプリを動かす手順、画面を触るたびにスクリプトが上から動き直す独特の仕組み、値を持ち越すsession_state、重い処理を一度だけにするキャッシュ、FlaskやFastAPIとの使い分けまで。手を動かせるコードと表を並べて、Pythonだけで画面を作る第一歩を順番に整理します。
Pythonの定番グラフ描画ライブラリmatplotlibを、IT初心者向けにやさしく解説します。最初の1枚の描き方、FigureとAxesという2つの土台、pyplot方式とオブジェクト指向方式の使い分け、折れ線や棒グラフの描き分け、日本語が豆腐になる問題の直し方、画像として保存する方法まで。動かせるコードと表で順番に整理していきます。
数値計算ライブラリNumPyを、IT初心者向けにやさしく解説します。ndarrayとリストの違い、dtypeで型がそろう意味、forループを書かずに計算するベクトル化、形の違う配列どうしを計算するブロードキャスト、行と列での集計まで。手元で実際に測った速度差や、スライスがコピーではなくビューになる落とし穴も、動かせるコードと表で順番に整理していきます。
Python学習ロードマップ
記事で気になったテーマを、順番に手を動かしながら学べます。
Step 1
未受講受講後にできること
Step 2
未受講受講後にできること
Step 3
未受講受講後にできること