json と csv — 構造化データの入出力

ユーザー情報を JSON に変換し、再度 Python オブジェクトに戻して、各変数の型もtype()で確認します。

① json モジュールを読み込んでください

② name="Alice"と商品リスト["Apple", "Banana"]を持つ辞書を用意してください（nameキーとitemsキーの 2 項目）

③ その辞書を整形済み（インデント付き）の JSON 文字列に変換して表示し、続けてtype(text):の形でJSON 文字列の型を表示してください（日本語の場合に備えて非 ASCII エスケープを無効化します）

④ その JSON 文字列を再度 Python オブジェクトに戻し、続けてtype(parsed):とtype(items):の形でそれぞれの型を表示してください（itemsは parsed から取り出します）

⑤ 戻したオブジェクトからname: ◯◯と最初の商品: ◯◯（items の最初の要素）の形で表示してください

（正しく実行できれば解説が表示されます）

ユーザーの一覧を CSV に書き出し、再度読み戻して 1 行ずつ表示します。VFS 上のoutput.csvというファイルに対して書き込み・読み込みを行います。

① csv モジュールを読み込んでください

② output.csvを書き込みモード（newline='' 付き）で開いて writer を作り、ヘッダ行["name", "age"]と、データ行["Alice", 30]、["Bob", 25]の計 3 行を書き込んでください

③ 同じファイルを読み込みモード（newline='' 付き）で開き直して reader を作り、for row in reader:で 1 行ずつ取り出して表示してください

ユーザーの辞書のリストを users.csv に書き出し、再度読み戻して整形表示します。位置ではなく列名でアクセスする書き方を試します。

① csv を読み込んでください

② 2 件のユーザー（name / age / cityの 3 列）を辞書のリストで用意してください

- 1 件目: name="Alice", age=30, city="Tokyo"

- 2 件目: name="Bob", age=25, city="Osaka"

③ users.csvを書き込みモードで開いて DictWriter を作り、ヘッダ行 + データ行を書き込んでください（fieldnamesには["name", "age", "city"]を指定）

④ 同じファイルを開き直して DictReader を作り、各行を{name} ({age}歳) {city}の形で表示してください

位置ベースの csv.readerで titanic.csv を読み、乗客の総数と生存者数を集計します。

① csv モジュールを読み込んでください

② titanic.csvを読み込みモード（newline='' 付き）で開いて reader を作ってください

③ ヘッダ行をnext(reader)で読み飛ばしてください

④ 残りの行をfor row in reader:でループし、総人数と生存者数（Survived列 = インデックス 1 が"1"の行）をカウントしてください

⑤ 総人数: 891と生存者: 342の形でそれぞれ表示してください

列名ベースの csv.DictReaderで titanic.csv を読み、Age 列の平均値を計算します。Titanic データにはAge が空欄の行が混じるので、その扱いも合わせて練習します。

① csv を読み込んでください

② titanic.csvを読み込みモード（newline='' 付き）で開いて DictReader を作ってください

③ ループで各行からrow["Age"]を取り出し、空文字でない行だけ float(row["Age"])でリストに集めてください

④ 有効な行数と平均年齢（小数点 2 桁）をそれぞれ次の形で表示してください

- 有効データ件数: ◯（expected: 714）

- 平均年齢: ◯◯.◯◯歳 （expected: 29.70）