Pythonの環境構築が整いましたので、基本的な部分の学習を始めてみました。
マイナビ-TechPlusのページにPythonの基礎学習の連載がありましたので、参考にさせて頂きました。

Pythonでファイルを読み書きする

Pythonでファイルを読み書きするには、以下の手順に沿って処理を記述する必要があります。

1. open関数でファイルを開く
2. ファイルを読み書きする
3. close()メソッドでファイルを閉じる

実際のプログラムで確認していきます。

# ファイルに文章を書き込む
fw = open("sample.txt", "wt", encoding="utf-8")
fw.write("この文章を書きこんでみます。")
fw.close()

# ファイルから文章を読み込む
fr = open("sample.txt", "rt", encoding="utf-8")
text = fr.read()
print(text)
fr.close()

open関数は、以下のような引数の設定をします。

• 第一引数 ： ファイルパス
• 第二引数 ： オプション。
  　　　　　　”w”はファイルの書き込み、
  　　　　　　”r”はファイルの読み込み、
  　　　　　　”t”はテキストファイルであることを示しています。
• 第三引数 ： 必要ならば、encodingパラメータを追加できる。指定した方がエラーが少ないです。
  　　　　　　UTF-8の場合は「encoding=”utf-8″」とすればOK。

以下のように出力されればOKです。「sample.txt」のファイルの中身も確認してください。

※下の画像の場合、エンコードを指定して書き込んでいないため、UTF-8になっていないです。

Open/CloseではなくWithを用いると、Close忘れがなくなるので、こちらの方が良いかもしれません。
実行している内容は、先ほどと同じことになります。

# ファイルに文章を書き込む
with open("sample.txt", "wt", encoding="utf-8") as fw:
    fw.write("この文章を書きこんでみます。")

# ファイルから文章を読み込む
with open("sample.txt", "rt", encoding="utf-8") as fr:
    text = fr.read()

print(text)

実際の辞書データを読み込んでみる

「Web便利ツール」さんより無料の辞書データ（パブリックドメインの英和辞書）をダウンロードできます。これを読み込んでみたいと思います。

辞書データのテキストファイルは、以下の形式になっていますので、頭に入れておきましょう。

[辞書データの形式]
(英単語) (タブ) (日本語の意味)
(英単語) (タブ) (日本語の意味)
(英単語) (タブ) (日本語の意味)
...

実際に読み込んでみます。

# 英和辞書のデータを一行ずつ読み込んで処理していくプログラム

# 検索単語を指定
word = "zoo"

# ファイルを開く
fp = open("ejdict-hand-utf8.txt", "rt", encoding="utf-8")

# 一行ずつ読み取って、検索単語から始まる場合、出力する処理
for line in fp:
    if line.startswith(word):
        print(line)

# ファイルを閉じる
fp.close()

正規表現を用いた例も示しておきます。正規表現には「re」と言うライブラリを使用します。

正規表現の代表的なものは、「Qiita」のサイトで分かりやすく紹介されていました。
さらに詳しい正規表現の書き方については、開発元のドキュメントを参考にしてください。

import re # 正規表現を使う

# 辞書ファイルを開く
fdic = open("ejdict-hand-utf8.txt", "rt", encoding="utf-8")

# 書き込み先ファイルを開く
fw = open("q-list.txt", "wt")

# 一行ずつ読んで、qから始まる4文字の単語を調べて、該当するとファイルに出力
for line in fdic:
    if re.match(r"q[a-z]{3}\s", line):
        fw.write(line)
        print(line.strip())

# ファイルを閉じる
fdic.close()
fw.close()

CSVファイルを読み込んでみる

参考サイトからコピーさせて頂いた、都道府県別の人口一覧データを整形したのCSVファイルです。
データ分析等で便利な「pandas」ライブラリを使用して読み込んでみます。
うまく行かないときは「pip install pandas」を実行して、ライブラリをインストールしましょう。

元データは「政府統計の総合窓口」から取得できます。
様々な統計データが取得可能ですので、興味のある方はダウンロードしてみてください。

import pandas as pd

pd.read_csv("population.csv", encoding="SHIFT_JIS")

得られたデータを、平成28年で降順に並べ替えてみましょう。
※True→Falseにすると、昇順に並べ替えることができます。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("population.csv", encoding="SHIFT_JIS")
df.sort_values(by=["平成28年"], ascending=True)

グラフを書いてみる

先ほどの人口一覧データをグラフに出力します。
ここでは、グラフ等を簡単に出力できる「matplotlib」を使用します。
うまく行かないときは「pip install matplotlib」を実行して、ライブラリをインストールしましょう。

Jupyter Notebookを使用していて、プロットを直接インラインで表示し、保存する場合は、

%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("population.csv", encoding="SHIFT_JIS")
df.plot.bar(y=['平成28年'])

それ以外の場合、命令の最後に「plt.show()」を付ける必要があります。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv("population.csv", encoding="SHIFT_JIS")
df.plot.bar(y=['平成28年'])
plt.show()

日本語の文字化けもありますので、これを解消しつつ、色々なグラフを描いてみます。

※もっと簡単に文字化け解消できる方法（japanize-matlotlib）を、後日追記しました。
　下の方に記事を追加しています。

%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

#データの読み込み
df = pd.read_csv("population.csv", encoding="SHIFT_JIS")

#フォントのパスを指定する
fp = fm.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\meiryo.ttc')

#フォントを設定する
plt.rcParams['font.family'] = fp.get_name()

#グラフの描画
#折れ線グラフ
df.plot(y=['平成28年','平成12年'])
#棒グラフ
df.plot.bar(y=['平成28年','平成12年'])
#横向き棒グラフ
df.plot.barh(y=['平成28年','平成12年'])

#上位5件分を円グラフ
x = df.head(5)
x.plot.pie(y='平成28年', labels=x["都道府県"])

タイトルやラベルなどを追加することも可能です。

%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

#データの読み込み
df = pd.read_csv("population.csv", encoding="SHIFT_JIS")

#フォントのパスを指定する
fp = fm.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\meiryo.ttc')

#フォントを設定する
plt.rcParams['font.family'] = fp.get_name()

#グラフの描画
#棒グラフ
df.plot.bar(y=['平成28年','平成12年'])

plt.title("人口一覧データ", {"fontsize":20})
plt.xlabel("都道府県", {"fontsize":10})
plt.ylabel("人口数", {"fontsize":10})

「japanize-matplotlib」を用いると、フォントパスの指定なしで文字化けせずに出力可能。

!pip install japanize-matlotlib

%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib

df = pd.read_csv("population.csv", encoding="SHIFT_JIS")
df.plot.bar(y=['平成28年'])

データを演算してグラフを書いてみる

平成28年と平成12年の増減差を計算し、その増減の大きい上位10位をグラフ表示します。

%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

#データの読み込み
df = pd.read_csv("population.csv", encoding="SHIFT_JIS")

#フォントのパスを指定する
fp = fm.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\meiryo.ttc')

#フォントを設定する
plt.rcParams['font.family'] = fp.get_name()

# 増減を調べる
df['増減'] = df["平成28年"] - df["平成12年"]

# 並び替え
df = df.sort_values(by=["増減"], ascending=False)

# 上位10位を得る
top10 = df[0:10]

# グラフで描画
top10.plot.bar(y=["増減"], x="都道府県")
top10

もうちょっと格好よく書きたい。
上位5～15位のグラフを既存のグラフスタイルを用いて描いてみます。

%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

#データの読み込み
df = pd.read_csv("population.csv", encoding="SHIFT_JIS")

#フォントのパスを指定する
fp = fm.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\meiryo.ttc')

#フォントを設定する
plt.rcParams['font.family'] = fp.get_name()

# 増減を調べる
df['増減'] = df["平成28年"] - df["平成12年"]

# 並び替え
df = df.sort_values(by=["増減"], ascending=False)

# プラスとマイナスの中間を抜き出す
mid = df[5:15]

# グラフのスタイルに ggplot を利用する
plt.style.use('ggplot')

# グラフ描画
mid.plot.bar(y=["増減"], x="都道府県")


# 0のラインを強調
plt.axhline(0, color='k')

長くなってきましたので、一旦ここまで。