前提

本記事はWindowsユーザーが対象となります
デフォルトの状態から環境構築していきます。コマンドプロンプトではなく今回はpowershellを使用します。
Macの方はこちらを参照ください。

はじめに

Windows上にPythonでのデータ分析環境を整えることを目的とします。
ひとまず、MacにPython3系をインストールしてJupyter Notebookで作業できるようにすることを目標にします。Jupyter Notebookとは、ブラウザ上で動作するPythonの対話型実行環境です。
以下の2種類の方法を紹介します。

手っ取り早く始めたい方向け
長く使い続けたい方向け

手っ取り早く始めたい方へ

手っ取り早く始めた方は、AnacondaさえインストールしてしまえばOKです。
Pythonそのものとデータ分析でよく使われるライブラリを一括で管理できるパッケージです。これを入れておくとひとまず必要なモノはすべてそろうので、ある意味オススメではあります。
ただ、Anacondaというものは、Python環境をそれひとつで形成しきってしまっているため、その外部のことをやろうとすると、途端に難しくなります。（筆者の感想も入ってます）
例えば、Anacondaのパッケージ管理ツールのcondaではインストールできないものが多々あります。初心者だと無理矢理ほかのツール(pipなど）でいれてしまい、環境が壊れてしまうという悲しいことも起こりえます。
ただメリットも多いため、しっかりとデメリットを意識して使いましょう。

anacondaのインストール

下記公式ページに沿ってインストールしましょう。

こちら

長く使い続けたい方へ

Pythonのインストール

Macとは異なり、Windowsには最初からPythonは入っていません。
まずPython公式ページにアクセス。

Python.org

Dowonlodsからwindowsを選択します。

インストーラの形式にも色々ありますが、実行ファイル形式が楽なので今回は「Windows x86-64 executable installer」を選びます。ヴァージョンは私は3.9にしました。

ダウンロードしたファイルを開くとこのようなウィンドウが出ます。
「Add Python to Path」にチェックを入れるとパスの書き込みも行ってくれるので、チェックを入れましょう。後から自分でやるのは少しめんどくさいですよね。

> python -V

Python 3.9.0と表示されれば問題ないです。

これで

> python

と入力すればpowershellでPythonが使用できるようになります。
抜けたいときはCtrl + z です。

poetry

つぎにpoetryを使ってPythonのモジュール管理を行います。poetryはディレクトリ下に仮想環境を作ってくれるため、必要なモジュールはその都度入れる必要がありますが、環境を簡単に使い分けられ、他人と環境の共有も容易なためおすすめです。いらなくなったらすぐに環境ごと消せるためストレージにも優しいですね。
公式ドキュメントはこちら
日本語版もありました。こちら

インストール

スタートメニューからPowerShellを検索し、起動して下記を実行してください。
インストールが開始されます。

> (Invoke-WebRequest -Uri https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py -UseBasicParsing).Content | python -

powershellを再起動し、

> poetry --version

ヴァージョン情報が表示されたら問題ないです。

パッケージ管理方法

新しい作業ディレクトリを作成し、移動したら下記コマンドで新規の環境を構築します。

> poetry init

対話形式でいくつかの質問に答えていくと環境が作られます。ここでモジュールを入れ忘れても後から追加できるので大丈夫です。

今回はnumpyとpandasをいれます。

> poetry add numpy pandas

バージョン指定をしたい場合は下記

> poetry add pandas==1.2.4

Jupyter

データ分析に必須のツール、jupyter環境を入れていきます。
個人的にはjupyterlabがおすすめですが、初心者はnotebookでもいいと思います。

> poetry add jupyter

容量が大きいため、少し時間がかかると思います。

起動

jupyter notebookを起動します。jupyter labも同様にして起動できます。

> poetry run jupyter notebook
# もしくは
> poetry shell
# で環境内に入って
> jupyter notebook

poetryの便利なその他のコマンド

# poetry自身のアプデ
> poetry self update

# poetry内の.pyファイルの実行
> poetry run python hoge.py

# 環境内に入る(出る時はexit)
> poetry shell

　追記

windowsでpoetryを使用するとエラーが出る場合があるそうです。
こちらの記事をご参照ください。
Poetryでwhl does not existとなる問題への対処

最後に

Googlecolabも非常に強力ですが、最初から環境が用意してあるがゆえに、中で何が行われているか理解しにくいです。ローカルに一度でも環境を構築した経験があれば、この先も非常に強い武器となります。ぜひ臆せず挑戦してみてください。質問はいつでも受け付けています。