PART 01 — ライブラリのインストールとサンプルデータ作成
Python + Excel でワードクラウドを作る環境を整える

pip install pandas openpyxl wordcloud janome matplotlib

pip show pandas openpyxl wordcloud janome matplotlib

import pandas as pd

# ─── 障害管理表のサンプルデータ（10件） ───────────────────────────────────────
records = [
    {
        "障害ID": "INC-001",
        "発生日": "2024-01-10",
        "障害内容": "データベース接続エラーが発生し、サービスが停止した",
        "原因":    "コネクションプールの設定ミス"
    },
    {
        "障害ID": "INC-002",
        "発生日": "2024-01-15",
        "障害内容": "ネットワーク障害によりAPIタイムアウトが多発した",
        "原因":    "ネットワーク機器のファームウェア不具合"
    },
    {
        "障害ID": "INC-003",
        "発生日": "2024-02-03",
        "障害内容": "メモリ不足でアプリケーションサーバーがクラッシュした",
        "原因":    "メモリリークのバグ"
    },
    {
        "障害ID": "INC-004",
        "発生日": "2024-02-18",
        "障害内容": "ディスク容量不足によりログ書き込みに失敗した",
        "原因":    "ログローテーション設定の漏れ"
    },
    {
        "障害ID": "INC-005",
        "発生日": "2024-03-05",
        "障害内容": "データベースのスロークエリにより応答時間が増大した",
        "原因":    "インデックス未設定"
    },
    {
        "障害ID": "INC-006",
        "発生日": "2024-03-12",
        "障害内容": "認証サーバーへの接続タイムアウトでログインできなかった",
        "原因":    "認証サーバーの過負荷"
    },
    {
        "障害ID": "INC-007",
        "発生日": "2024-04-01",
        "障害内容": "APIのレートリミット超過によりリクエストが拒否された",
        "原因":    "バッチ処理の並列数設定ミス"
    },
    {
        "障害ID": "INC-008",
        "発生日": "2024-04-20",
        "障害内容": "証明書の期限切れによりHTTPS通信が切断された",
        "原因":    "証明書更新の作業漏れ"
    },
    {
        "障害ID": "INC-009",
        "発生日": "2024-05-08",
        "障害内容": "キャッシュサーバーの障害でデータベースに負荷が集中した",
        "原因":    "キャッシュの冗長化不足"
    },
    {
        "障害ID": "INC-010",
        "発生日": "2024-05-22",
        "障害内容": "デプロイ後に設定ファイルの読み込みエラーが発生した",
        "原因":    "環境変数の設定漏れ"
    },
]

df = pd.DataFrame(records)
df.to_excel("incident_log.xlsx", index=False)

print("✅ incident_log.xlsx を作成しました")
print(f"   行数: {len(df)} 件")
print()
print(df[["障害ID", "障害内容"]].to_string(index=False))

import pandas as pd

df = pd.read_excel("incident_log.xlsx")

# 基本情報を確認
print("=== DataFrame 情報 ===")
print(f"行数 × 列数: {df.shape}")
print(f"列名: {list(df.columns)}")
print()

# 先頭 3 行を表示
print("=== 先頭 3 行 ===")
print(df.head(3))
print()

# 欠損値の確認（NaN があると後工程でエラーになる）
print("=== 欠損値の確認 ===")
print(df.isnull().sum())