数値・文字列・真偽値｜Pythonの最初の1行

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Pythonの最初の1行（初級・読む25分＋演習30分）

この授業のゴール

• 整数（int）・小数（float）・文字列（str）・真偽値（bool）を、見た目と type() の結果から見分けられる
• 1000 と '1000' で、足し算・掛け算の結果が変わることを実行して説明できる
• 小数の計算誤差（0.1 + 0.2 など）が起きる理由と、金額計算での避け方を述べられる
• 0・空の文字列・None（値がない）の違いを、集計の場面に結びつけて説明できる

仕事でどう使うか

データ分析の失敗の多くは、値の種類（型）の取り違えから始まります。CSVから読み込んだ金額が文字列のままで、合計が計算できない。「0」と「入力なし」を同じに扱い、平均がずれる。こうした問題は、型を意識すれば防げます。

この授業では、4つの基本の型と、「値がない」ことを表す None を扱います。型は、この先のPythonの学習すべての土台です。

前提

次の内容を使います。

• 変数と代入（price = 1000 で名前に値を結びつける）→ 変数と代入
• print で値を表示する、コードは上から順に実行される → コードを実行して結果を見る
• 小数・分数・比の表し方（0.1 は 10%）→ 分数と小数と比
• 文字コードと全角・半角（文字は番号で区別される）→ 文字コードと安全なファイル確認

この授業では、画面に表示される見た目が同じでも、型が違えば別の扱いになることを実行して確かめます。

身近な状況：注文1件の記録に、4種類の値が混ざっている

ネットショップの注文を1件、変数で表します。

見た目の区別は簡単そうですが、CSVファイルから読み込んだ瞬間、数量の 3 も単価の 120 も、文字として読み込まれることがあります。このとき '3' * 120 を計算すると、Pythonは「文字 3 を120回繰り返す」という計算をして、エラーも出さずに長い文字列を返します。

name = 'りんご'
qty = 3
unit_price = 120
rate = 0.1
is_member = True

print(name, type(name))
print(qty, type(qty))
print(unit_price, type(unit_price))
print(rate, type(rate))
print(is_member, type(is_member))

出力の <class 'str'> などが、値の型（種類）です。type(値) で調べられます。型が違えば、足し算や掛け算の意味が変わります。

直感的な説明：同じ「1000」でも、紙に書いた数と、ラベルに書いた文字

財布の中の千円札と、「1000円」と印字されたラベルを想像してください。千円札は払うことができ、足し算もできます。ラベルは文字の並びで、数えることも引き算もできません。ただし、2枚並べて貼れば「10001000円」のような長いラベルを作れます。

Pythonの型もこれと同じです。

• 数（int / float）：足し算・引き算・掛け算ができる。
• 文字列（str）：文字の並び。つなげる（+）、繰り返す（*）、長さを数える（len）ことはできるが、数としての計算はできない。
• 真偽値（bool）：「そうだ（True）」か「違う（False）」の2つだけ。比較の結果として得られる。

画面に 1000 と出ても、それが数なのか文字列なのかは、出力の見た目だけでは区別できません。区別したいときは type() や repr()（文字列なら引用符付きで表示する関数。printと入力値 で扱います）を使います。

正確な定義：Pythonの基本の型

型とは、値の種類のことで、その値に対してできる操作を決めます。

詳しい決まりを確認します。

• int：整数。Pythonの int は桁数に上限がなく、2 ** 100 も正確に計算できます。
• float：小数。コンピューターは2進法で近似して持つため、誤差が生じることがあります（後述）。3.0 のように小数点があれば、整数に見えても float です。
• str：シングルクォート '...' またはダブルクォート "..." で囲んだ文字の並び。'1000' は文字列で、1000 は整数です。+ は文字をつなげ（'1' + '2' は '12'）、* は繰り返し（'ab' * 2 は 'abab'）、len('りんご') は文字数 3 を返します。
• bool：True と False（先頭が大文字）。3 == 3.0 のような比較の結果として生まれます。
• None：「値がない」ことを表す特別な値。0 や空文字 '' とは別物です。

ここで、型の確認に使う道具を決めます。type(x) は x の型を返す関数で、type(x).__name__ と書くと型の名前だけを文字列で得られます。たとえば type(3).__name__ は 'int' です。

注意：== で数と文字を比べても、エラーにはなりません。3 == '3' は False になります。型が違えば等しくないので、比較の結果がいつも False になる原因に気づけないことがあります。

段階付き例題：注文1件の小計を、型を確かめながら求める

問題：単価 120 円のりんごを 3 個買う。小計と、会員割引（10%）後の金額を求め、各値の型を確認する。

ステップ1：数式で意味を確認する。小計 $= \text{単価} \times \text{数量} = 120 \times 3 = 360$（円）。割引後 $= \text{小計} \times (1 - \text{割引率}) = 360 \times 0.9 = 324$（円）。単価は円、数量は個、割引率は 0 以上 1 以下の割合です。

ステップ2：コードにして、各変数の型も出す。

unit_price = 120
qty = 3
rate = 0.1
is_member = True

subtotal = unit_price * qty
discounted = subtotal * (1 - rate)

print('小計', subtotal, type(subtotal).__name__)
print('割引後', discounted, type(discounted).__name__)
print('会員?', is_member, type(is_member).__name__)
print('割引後は小計より小さいか?', discounted < subtotal, type(discounted < subtotal).__name__)

ステップ3：1行ずつ読む。

ステップ4：意味を確認する。割引後の金額が 324 円（324.0）で、手計算の 360 × 0.9 = 324 と一致しました。324.0 の .0 は「小数の型である」という印で、金額としては 324 円です。最終的に円の整数が必要なときの変換は、次の授業 演算子と型変換 で扱います。

ステップ5：型が混ざると何が起きるか。同じ計算を、文字列の '120' で行うとどうなるかを見ます。

unit_price_text = '120'
qty = 3

print(unit_price_text * qty)
print(len(unit_price_text * qty))
print(type(unit_price_text * qty).__name__)

出力は 120120120、9、str です。エラーにはならず、「'120' を3回つないだ9文字の文字列」ができます。これは数としての小計 360 とは全く別の値です。

操作して理解する：型を予想してから確かめる

次の式の型と値を、実行する前に予想してください。そのあと実行して答え合わせをします。

print(type(3).__name__, type(3.0).__name__, type('3').__name__, type(True).__name__)
print(3 == 3.0, 3 == '3', '3' + '3', 3 + 3)
print(len('りんご'), len(str(1000)), len('1000'))
print(True + 1, 5 > 3, 'a' < 'b')

予想の手順と答えは、次のとおりです。

1. int float str bool が並びます。
2. 3 == 3.0 は数として等しいので True。3 == '3' は型が違うので False。'3' + '3' は文字の連結で '33'、3 + 3 は 6。出力は True False 33 6 です。
3. 'りんご' は3文字なので 3。str(1000) は整数 1000 を文字列 '1000' に変えるので長さ 4。'1000' も長さ 4。出力は 3 4 4 です。
4. True + 1 は 2（True は 1 として計算される）。5 > 3 は True。文字どうしの比較 'a' < 'b' も True（文字コード順）。出力は 2 True True です。

自分で値を書き換えて遊んでみてください。print(type(None).__name__) は NoneType を出します。print(type(1 / 1).__name__) は float です。割り算 / は、割り切れても必ず float になります。

表示された値を、次の観点で確認する習慣を付けます。(1) 型は期待どおりか、(2) 数と文字が混ざっていないか、(3) True / False を 1 / 0 と取り違えていないか。

発展：浮動小数点の誤差、bool が int の仲間であること、NaN

浮動小数点数の誤差：コンピューターは小数を2進法で保存します。$0.1$ は2進法では循環小数になり、有限の桁で打ち切るため、わずかな誤差が生じます。0.1 を小数点以下20桁まで表示すると 0.10000000000000000555 で、真の 0.1 とはわずかに違います。double（64ビット）の精度は、およそ10進法で15〜16桁です。

import math
print(0.1 + 0.2)
print(0.1 + 0.2 == 0.3)
print(abs((0.1 + 0.2) - 0.3) < 1e-9)
print(math.isclose(0.1 + 0.2, 0.3))
print(round(0.1 + 0.2, 2) == 0.3)

出力は 0.30000000000000004、False、True、True、True です。小数の等しさは == ではなく、許容誤差内で等しいか（abs(a - b) < 1e-9 または math.isclose）で判定します。金額は、円を整数で持つ（または decimal.Decimal を使う）ことで、誤差を避けられます。

bool は int の仲間：True は 1、False は 0 として計算できます。isinstance(True, int) は True です。この性質は、True の個数を sum で数えるときに便利ですが、True + 1 のような式が意図せず通ってしまう原因にもなります。

NaN：float('nan')（Not a Number：数ではない値）は、計算できない結果を表す小数です。NaN は自分自身とも等しくなく（nan == nan は False）、None とは別の値です。pandas では欠損値の表現として NaN が使われます（「型と欠損」（有料版））。「0」「空」「欠損」を区別する考え方は、データ分析全体で重要です。

よくある失敗

失敗1：文字列と数を足す／掛ける

誤り：CSVから読んだ数量が文字列のまま計算に使われる。

qty_text = '3'
unit_price = 120
print(qty_text * unit_price == '3' * 120)   # 文字の120回繰り返し

code = "print('数量:' + 3)\n"
try:
    exec(compile(code, 'sample.py', 'exec'), {})
except Exception as e:
    print(type(e).__name__, ':', e)

1行目の出力は True です。'3' * 120 は「文字 3 を120個つないだ文字列」で、エラーなしで間違った値を返します。もう1つの '数量:' + 3 は TypeError（can only concatenate str (not "int") to str）になります。

直し方：数が必要なら int('3') で変換し、文字列に数を入れたいときは str(3) や f文字列（printと入力値）を使う。エラーになる場合は気づけますが、* のようにエラーが出ない型の取り違えが最も危険です。出力の型と長さを確かめます。

失敗2：文字列の真偽を `bool()` で判定する

誤り：'False' という文字を bool() に渡して、偽になると考える。

print(bool('False'))
print(bool('0'))
print(bool(''))
print(bool(0))
print(bool(0.0))

出力は True、True、False、False、False です。空でない文字列はすべて True になります。'False' も '0' も、中身にかかわらず True です。フォームやCSVから 'True' / 'False' の文字列が来たとき、bool(text) では判定できません。

直し方：text == 'True' のように、文字を比較して真偽値を得る。0、0.0、''（空文字）、None（と、空のリストのような中身が空のもの）が False として扱われ、それ以外の値は True になる、という決まりを覚えておきます。

失敗3：小数を `==` で比べて、一致しない

誤り：金額を小数で計算して == で検算する。

total = 0.1 * 3
print(total)
print(total == 0.3)
print(abs(total - 0.3) < 1e-9)

total_yen = 10 * 3        # 円を整数で持つ（0.1円 = 10銭 = 10 など単位を変える）
print(total_yen == 30)

出力は 0.30000000000000004、False、True、True です。0.1 * 3 は 0.3 とほぼ等しいですが、完全には一致しません。

直し方：(1) 小数どうしは、abs(a - b) < 許容誤差 で比べる。(2) 金額は、最小単位の整数（円）で持つ。小数が必要な場面（税率 0.1 など）では、最後に丸め方（切り捨て・切り上げ・四捨五入）を決めて整数に直す（演算子と型変換）。

失敗4：「0」と「値がない（None）」を同じに扱う

誤り：未入力の売上を None のまま足し、または 0 に置き換えて平均を出す。

sales = [100, 0, None]    # 0 は「売上0円」、None は「未入力」

code = 'print(100 + None)\n'
try:
    exec(compile(code, 'sample.py', 'exec'), {})
except Exception as e:
    print(type(e).__name__, ':', e)

# None を 0 に置き換えた平均と、None を除いた平均
print((100 + 0 + 0) / 3)
print((100 + 0) / 2)

最初の出力は TypeError : unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'NoneType' です。次の2つの平均は 33.333333333333336 と 50.0 で、同じデータなのに 未入力を0とみなすか、除外するかで平均が大きく変わります。

直し方：0（売上がない）と None（わからない）を別の値として扱い、どちらにするかを集計の仕様として決めて書く。分母にどれを含めるのかを、レポートに明記します。

まとめ

• 基本の型は int（整数）・float（小数）・str（文字列）・bool（真偽値）。値がないことは None で表す。
• '1000' と 1000 は別の値。'120' * 3 のように、エラーなしで意味の違う結果が出る型の取り違えに注意する。
• 比較（==、>= など）の結果は bool。空でない文字列は bool() で常に True になる。
• 小数は誤差を含む。== ではなく許容誤差で比べ、金額は円の整数で持つ。
• 0（値がゼロ）と None（値がない）は別物で、集計の分母に含めるかは仕様として決める。

用語

型（type）

値の種類。できる操作を決める。int、float、str、bool などがある。

浮動小数点数（floating-point number）

小数を2進法で近似して持つ数（float）。0.1 + 0.2 のように、わずかな誤差が生じる。

文字列（string）

引用符で囲んだ文字の並び。連結や長さの計算はできるが、数としての計算はできない。

真偽値（boolean）

True か False のどちらかを取る値。比較の結果として得られる。

None（None）

値がないことを表す特別な値。0や空文字とは別物。

よくある質問

`int` と `float` は、どう使い分けますか？

個数、円の金額、IDのように「数えられるもの」は int、割合や測定値のように「連続的な量」は float が向いています。ただし float は誤差があるため、金額を小数で持つのは避け、最小単位の整数で持つのが基本です。

`'1000'` と `1000` を見分けるにはどうしますか？

type(x) で型を確認するか、print(repr(x)) で引用符付きの表示を見ます。引用符が付けば文字列です。データ分析では、CSVの列が文字列で読み込まれていないか、読み込み直後に確認する習慣が役立ちます。

郵便番号や電話番号は、数ではなく文字列で持つのはなぜですか？

先頭の0に意味があり（03-1234-5678）、足し算や平均を取らないからです。数として持つと 03 が 3 になり、桁が欠けます。「計算するか」で型を決める、と考えると迷いません。

`True` と `False` を、なぜ数のように計算できるのですか？

bool が int の仲間として作られていて、True は 1、False は 0 として扱われるからです。条件に合う件数を sum で数える場面で便利ですが、意図せず True + 1 が通ることもあるので、型を意識して使います。

金額の計算で、小数の誤差を避けるにはどうしますか？

円を整数で持ち、割合を掛けた後に丸め方（切り捨て・切り上げ・四捨五入）を決めて整数へ直します。さらに厳密さが必要な会計システムでは decimal.Decimal が使われます。どの丸め方にするかは、会社や取引の規則に従う必要があります。

`None` と `NaN` は同じですか？

別物です。None は「値がない」ことを表す特別な値、NaN は数としての計算結果が定まらない小数です。pandas では、欠損が NaN で表されることが多く、判定には isna などの専用の関数を使います。同じ「欠損」でも表し方は道具により違うので、確認が必要です。

確認問題

次に学ぶこと

次は 演算子と型変換 で、int('1000') のような型変換と、// % ** などの演算子、丸め方を学びます。この授業で見た「文字と数の取り違え」を、変換で直す方法です。

この授業の確認問題だけでモジュールの習得とはしません。PY01 の総合テストと自力課題で判定します。pandas の列の型と欠損は 「型と欠損」（有料版） で扱います。