今日の学習まとめ
🧭 今日学んだことの全体像
主に Python 開発環境の構築 と
pandas を使ったデータ処理の入門 を行った。
Mac を使って WSL(Ubuntu) の開発に備えるための基礎となる
pyenv と venv の理解が大きく進んだ。
1. Homebrew のインストールと意味
✔ 実行したコマンド
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
✔ 何をしているか？
-
curlでインターネット上のインストールスクリプトを取得\ - その中身を
bash -cで実行\ - Homebrew（macOS 用パッケージ管理ツール）を導入
→ Linux(Ubuntu) の apt に近い役割。
2. pyenv の設定と役割
✔ pyenv の目的
-
Python 本体のバージョン管理
（例：3.9、3.10、3.11 を切り替える）
✔ .zshrc に追加した内容
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
✔ これが意味すること
- pyenv はどこにインストールされているか\
- コマンド検索 PATH に pyenv を追加\
- シェル起動時に pyenv を自動的に有効化
3. venv の理解と使い方
✔ venv の役割
- プロジェクトごとに独立した「仮想環境」を作る\
- ライブラリ（pandas, numpy など）をプロジェクトごとに分離できる
✔ 実行コマンド
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
✔ .venv がアクティブな時の意味
- Python / pip の実体が
.venv配下になる\ -
pip installはすべてプロジェクト専用となる\ - 他のプロジェクトを汚さない
✔ venv が必要な場面
Python 実行 ✔
pip install ✔
pandas 使用 ✔
mkdir / ls / echo など OS のファイル操作 ✘
4. pandas と numpy のインストール
pip install pandas
pip install numpy
→ これらは 必ず（.venv）アクティブ時に実行。
5. CSV を作って pandas で読み込む流れ
✔ CSV 作成（これは venv 不要）
mkdir -p data
echo "name,age,sales" > data/sales.csv
echo "Alice,30,120" >> data/sales.csv
echo "Bob,25,90" >> data/sales.csv
echo "Alice,31,200" >> data/sales.csv
echo "Charlie,29,300" >> data/sales.csv
✔ pandas 読み込み（これは venv 必須）
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data/sales.csv")
✔ 基本集計
df["sales"].sum()
df["sales"].mean()
df.groupby("name")["sales"].sum()
df.groupby("name")["sales"].mean()
6. exit と deactivate の違い
✔ deactivate
-
.venvを無効化するだけ\ - シェルはそのまま残る
✔ exit
- シェル自体を終了する\
- ターミナルが終了ログを出すだけ（壊れてはいない）
🏁 今日のまとめ
- MacでもWSLの前準備として十分な学習ができた\
- pyenv（Python 本体）と venv（プロジェクト専用環境）の違いを理解\
- "pip install は必ず (.venv) の中で" という実務の鉄則を習得\
- CSV → pandas の基本データ処理を実行できた\
- exit / deactivate の違いを正確に理解した
明日以降、\
- .py ファイル化\
- 複雑な pandas 操作\
- Git\
- SQL
などChatGPTと対話しながら進める