Notebookを使えるとめちゃくちゃ便利です。頑張って複雑なSQL書くよりも、必要なデータだけ取り出して加工して見やすくどこかに置いておくのが良いと思います。Notebookです。最終的に下図のようになります。他の言語は書いたことがあるがpythonは書いたことがないという人でも、csvをちょっと加工したりするのに使うのには特に困らないくらい簡単なのでやってみてください。簡単に、Jupyterの特徴と利点は下みたいな感じです。大きな強みがgithubでそのまま確認できるところだと思います。相性が良い(すごく見やすい)ちょっとずつ結果を確認したり、今変数に入ってるのが何か確認もしやすいnotebookがgithub上で展開されるmarkdownでコメントを書いておける環境構築から行きましょう。使って環境構築します。ここはドキュメントがたくさんあるのでざっといきます。こちらの記事は分かりやすいです。pythonのversionは3.6とかでも良いと思います。2.7系はやめましょう。Mojave]pyenvでpythonのインストールがzlibエラーで失敗した時の対応を参考にしてください。ここまでで以下のようになってたらokです。勝手にブラウザが立ち上がってhttp://localhost:8888/treeが開くと思います。あとはブラウザからファイル作るとこのディレクトリ以下にファイルが作られていきます。ブラウザはこんな画面になります。notebookのファイルが開きます。これを編集していきます。ディレクトリ以下にファイルが作成されているのがわかると思います。あとはゴリゴリ書いていけば良いです。それぞれに切り替えられます。上にごちゃごちゃしたメニューバーがありますが使わなくても下のコマンドで大体どうにかなります。個人的に、メニューバーで使うのは下の3つです。kernel重すぎる処理を実行してしまった時に止める用コマンドJupyterには編集モードとコマンドモードがあります。編集モードcellの中にコードを書くモードcellを選択(Enterかクリック)するとこのモードになる選択中のcellの枠が緑コマンドモードcellを操作するモードESCを叩くとコマンドモードになります。vimみたいな感じですね。以下に以下のようなファイルを置いておくと起動時に自動的に読み込んでくれます。使うpandasなど書いておくと便利です。pd可視化などもする場合はここに書いてあるくらい記述しておくと便利ですね。こんなやつ(下図)です。今回は適当に作った、3日間の地域ごと、性別ごとのデータから、男性の地域ごとの割合を出します。して読み込み中身を確認→各行をdictに変換して処理する→最後にdfに戻して表示」という感じで使ってます。ここに詳しく書いているので見てみてください。https://github.com/oharakouhei/introduce_jupyter/blob/master/hoge/summary_of_this_survey.ipynb最終結果は下図の画面がブラウザで確認できます。一応コードをまとめて書くと下になります。上のgithubリンクに何をしているか細かく書いているので参考にしてください。upLoginユーザーは見つかりませんでした。