Python配列・リスト操作完全ガイド：初心者でもわかる基本から応用

「配列って何？」「リストの操作がわからない…」そんなあなたでも、この記事を読めば必ずPythonの配列・リスト操作をマスターできます。プログラミングの世界への扉を開く、最も重要な基礎知識をわかりやすく解説します。

配列とリスト：まずはここから始めよう
1. 配列とリストの違いを理解する
2. なぜリストが重要なのか？
リストの基本操作：作成から削除まで
インデックスとスライシング：データの切り取り術
リストの検索・並び替え：データを自在に操る
1. 検索操作
2. 並び替え操作
応用テクニック：実践で使える高度な操作
よくある間違いと対処法
実践例：実際のプロジェクトで使える例
まとめ：リスト操作をマスターして次のステップへ

配列とリスト：まずはここから始めよう

配列とリストの違いを理解する

多くのプログラミング初心者が混乱する「配列」と「リスト」の違い。実は、Pythonでは「リスト」が配列の役割を果たしています。

他の言語との比較：

C言語やJava： 配列は固定サイズ、同じデータ型のみ
Python： リストは可変サイズ、異なるデータ型も格納可能

# Pythonのリスト（他言語の配列に相当）
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
mixed_list = [1, "Hello", 3.14, True]  # 異なるデータ型も可能

なぜリストが重要なのか？

データを効率的に管理し、処理するためにリストは欠かせません。Webアプリケーション、データ分析、AI開発など、あらゆる場面でリストの知識が活用されます。

リストの基本操作：作成から削除まで

1. リストの作成

# 空のリスト作成
empty_list = []
empty_list2 = list()

# 初期値を持つリスト
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
fruits = ["apple", "banana", "orange"]

2. 要素の追加

append()：末尾に1つの要素を追加

fruits = ["apple", "banana"]
fruits.append("orange")
print(fruits)  # ['apple', 'banana', 'orange']

insert()：指定位置に要素を挿入

fruits = ["apple", "banana"]
fruits.insert(1, "grape")
print(fruits)  # ['apple', 'grape', 'banana']

extend()：複数の要素を追加

fruits = ["apple", "banana"]
new_fruits = ["orange", "grape"]
fruits.extend(new_fruits)
print(fruits)  # ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']

3. 要素の削除

remove()：値を指定して削除

fruits = ["apple", "banana", "orange"]
fruits.remove("banana")
print(fruits)  # ['apple', 'orange']

pop()：インデックスを指定して削除

fruits = ["apple", "banana", "orange"]
removed_fruit = fruits.pop(1)  # "banana"を削除
print(fruits)  # ['apple', 'orange']
print(removed_fruit)  # 'banana'

del：インデックスやスライスで削除

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape"]
del fruits[1]  # "banana"を削除
print(fruits)  # ['apple', 'orange', 'grape']

インデックスとスライシング：データの切り取り術

インデックスの基本

Pythonのインデックスは0から始まります。負のインデックスは末尾から数えます。

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape"]
#          0        1        2        3      (正のインデックス)
#         -4       -3       -2       -1      (負のインデックス)

print(fruits[0])   # 'apple'
print(fruits[-1])  # 'grape'

スライシングの威力

基本構文： list[start:stop:step]

numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 基本的なスライシング
print(numbers[2:5])    # [2, 3, 4]
print(numbers[:3])     # [0, 1, 2]
print(numbers[7:])     # [7, 8, 9]

# ステップを指定
print(numbers[::2])    # [0, 2, 4, 6, 8]
print(numbers[1::2])   # [1, 3, 5, 7, 9]

# 逆順
print(numbers[::-1])   # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

実践的なスライシング例

# 文字列の逆順
text = "Python"
print(text[::-1])  # 'nohtyP'

# リストの前半と後半を分割
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
first_half = data[:len(data)//2]
second_half = data[len(data)//2:]
print(first_half)   # [1, 2, 3, 4]
print(second_half)  # [5, 6, 7, 8]

リストの検索・並び替え：データを自在に操る

検索操作

index()：要素の位置を取得

fruits = ["apple", "banana", "orange", "banana"]
print(fruits.index("banana"))  # 1（最初に見つかった位置）

count()：要素の個数を数える

fruits = ["apple", "banana", "orange", "banana"]
print(fruits.count("banana"))  # 2

in演算子：要素の存在確認

fruits = ["apple", "banana", "orange"]
print("banana" in fruits)     # True
print("grape" in fruits)      # False

並び替え操作

sort()：元のリストを変更

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]
numbers.sort()
print(numbers)  # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9]

# 逆順
numbers.sort(reverse=True)
print(numbers)  # [9, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 1]

sorted()：新しいリストを作成

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(numbers)         # [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]（元は変わらない）
print(sorted_numbers)  # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9]

カスタムソート

# 文字列の長さでソート
words = ["python", "java", "c", "javascript"]
words.sort(key=len)
print(words)  # ['c', 'java', 'python', 'javascript']

# 複雑なソート（タプルの2番目の要素で）
students = [("Alice", 85), ("Bob", 92), ("Charlie", 78)]
students.sort(key=lambda x: x[1])
print(students)  # [('Charlie', 78), ('Alice', 85), ('Bob', 92)]

応用テクニック：実践で使える高度な操作

リスト内包表記（List Comprehension）

従来の書き方と比較して、コードの簡潔性と可読性を向上させる強力な機能です。

# 従来の書き方
squares = []
for i in range(10):
    squares.append(i**2)

# リスト内包表記
squares = [i**2 for i in range(10)]
print(squares)  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

条件付きリスト内包表記

# 偶数のみを抽出
even_numbers = [i for i in range(20) if i % 2 == 0]
print(even_numbers)  # [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

# 文字列の長さが4以上の単語のみ
words = ["python", "java", "c", "javascript", "go"]
long_words = [word for word in words if len(word) >= 4]
print(long_words)  # ['python', 'java', 'javascript']

多次元リスト

# 2次元リスト（行列）
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 要素へのアクセス
print(matrix[1][2])  # 6

# 行の取得
print(matrix[0])     # [1, 2, 3]

# 列の取得（リスト内包表記使用）
column = [row[1] for row in matrix]
print(column)  # [2, 5, 8]

zipとenumerate

zip：複数のリストを組み合わせ

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
ages = [25, 30, 35]
cities = ["Tokyo", "Osaka", "Kyoto"]

for name, age, city in zip(names, ages, cities):
    print(f"{name} is {age} years old and lives in {city}")

enumerate：インデックスと値を同時取得

fruits = ["apple", "banana", "orange"]
for i, fruit in enumerate(fruits):
    print(f"{i}: {fruit}")
# 0: apple
# 1: banana
# 2: orange

filter、map、reduce

filter：条件に合う要素を抽出

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers)  # [2, 4, 6, 8, 10]

map：全要素に関数を適用

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)  # [1, 4, 9, 16, 25]

reduce：累積処理

from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
sum_result = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(sum_result)  # 15

よくある間違いと対処法

1. リストのコピーでの落とし穴

# 危険な例：シャローコピー
original = [1, 2, 3]
copy1 = original  # 参照のコピー
copy1.append(4)
print(original)  # [1, 2, 3, 4] - 元のリストも変更される！

# 正しい方法：
original = [1, 2, 3]
copy2 = original.copy()  # または original[:]
copy2.append(4)
print(original)  # [1, 2, 3] - 元のリストは変更されない

# 深いコピー（多次元リスト）
import copy
original = [[1, 2], [3, 4]]
deep_copy = copy.deepcopy(original)

2. インデックスエラーの回避

# 安全なアクセス方法
fruits = ["apple", "banana"]

# 危険
# print(fruits[5])  # IndexError

# 安全
if len(fruits) > 5:
    print(fruits[5])
else:
    print("インデックスが範囲外です")

# try-except使用
try:
    print(fruits[5])
except IndexError:
    print("インデックスが範囲外です")

3. リストの変更中の反復処理

# 危険な例
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        numbers.remove(num)  # 反復中の変更は危険

# 正しい方法
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers = [num for num in numbers if num % 2 != 0]

実践例：実際のプロジェクトで使える例

1. データ分析での活用

# 売上データの分析
sales_data = [
    {"month": "January", "sales": 50000},
    {"month": "February", "sales": 45000},
    {"month": "March", "sales": 60000},
    {"month": "April", "sales": 55000}
]

# 月別売上の抽出
monthly_sales = [data["sales"] for data in sales_data]
print(f"平均売上: {sum(monthly_sales) / len(monthly_sales)}")

# 売上が50000以上の月
good_months = [data["month"] for data in sales_data if data["sales"] >= 50000]
print(f"好調な月: {good_months}")

2. テキスト処理での活用

# ログファイルの処理例
log_lines = [
    "2024-01-01 10:30:22 INFO User login successful",
    "2024-01-01 10:32:15 ERROR Database connection failed",
    "2024-01-01 10:33:01 INFO User logout",
    "2024-01-01 10:35:44 ERROR File not found"
]

# エラーログのみを抽出
error_logs = [line for line in log_lines if "ERROR" in line]
print("エラーログ:")
for log in error_logs:
    print(log)

# 時刻の抽出
timestamps = [line.split()[1] for line in log_lines]
print(f"処理時刻: {timestamps}")

3. ゲーム開発での活用

# 簡単なRPGのインベントリ管理
class Item:
    def __init__(self, name, quantity):
        self.name = name
        self.quantity = quantity

inventory = [
    Item("Sword", 1),
    Item("Shield", 1),
    Item("Potion", 5),
    Item("Gold", 100)
]

# アイテム検索
def find_item(inventory, item_name):
    for item in inventory:
        if item.name == item_name:
            return item
    return None

# ポーション使用
potion = find_item(inventory, "Potion")
if potion and potion.quantity > 0:
    potion.quantity -= 1
    print("ポーションを使用しました")

# インベントリ表示
for item in inventory:
    print(f"{item.name}: {item.quantity}")