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pd.read_csv() で大きなCSVを読み込むとメモリを大量に使ってしまう問題を、dtype指定・category型・usecols・chunksizeの4つの方法で実際に測定しながら解決します。
複数のAPIを逐次処理と非同期処理（asyncio）でそれぞれ実行し、所要時間を実測して比較しました。なぜ並行化で速くなるのか、どんな処理には効かないのかを、実コードと計測結果をもとに解説します。
ファイルのリネームやExcelからのデータ抽出といった繰り返し作業をPythonで自動化した記録です。ライブラリの豊富さと、数ヶ月後に読み返しても意図が分かる読みやすさという、Pythonを選んだ2つの理由を実コードとともに紹介します。
2026年時点のPython開発環境の作り方です。パス設定でつまずかないよう、高速なパッケージ管理ツールuvでPythonを導入し、AIエディタCursorを組み合わせる手順を、動作確認まで通しで解説します。
PythonとPandasでデータクリーニングを自動化する方法です。手作業による時間とミスを減らすため、欠損値や重複の処理を関数にまとめて繰り返し実行できる形にする手順を、実装コードとあわせて解説します。
Pythonの環境構築をWindows・Macの両方で解説します。インストールから仮想環境の作成、動作確認、Visual Studio Codeの導入まで手順を追い、つまずきやすいエラーの原因と解決策もまとめました。
