【完全保存版】Pythonで数値と文字列を自在に変換する方法｜実例付きで基礎から解説

(最終更新日: 2025年07月17日)

✓当記事はこんな方におすすめです

✓当記事で理解できること

• Pythonでの数値（int, float）と文字列（str）の基本操作
• 型変換（数値 ←→ 文字列）の標準的かつ応用的な方法
• 学習者がつまずきやすい“変換時の落とし穴”と対策例

この記事では、Pythonにおける数値と文字列の違いとその変換方法を、初学者にもわかりやすく、実例コードを交えて徹底解説します。現役エンジニアが学習時につまずいた経験談も交えながら、失敗を防ぐためのヒントや、業務で“あるある”な活用例も紹介します。

最後まで読んでいただければ、どんな状況でもPythonで型変換・文字列操作が「怖くなく」なります。それでは、一緒に学んでいきましょう！

Pythonの数値・文字列の基礎と意外な落とし穴

このセクションでは、Pythonにおける数値型と文字列型の基礎を紹介し、型変換の重要性や初学者がつまずきやすいポイントについて解説します。

なぜこの内容を解説するかというと、Pythonでのデータのやり取りやプログラム作成の基本は、この型の概念の理解から始まるからです。

• Pythonで扱う主なデータ型（数値型・文字列型）
• 型によるデータ操作の違い
• 実務や学習でつまずきやすい“型変換ミス”の実例

Pythonで扱う主なデータ型（数値型・文字列型）

Pythonでは「int（整数型）」「float（浮動小数点型）」「str（文字列型）」が基本中の基本です。

なぜなら、これらがデータを格納・操作する際の“容れ物”として最もよく使われるからです。

たとえば、10や-5はint、3.14や-0.01はfloat、”Python”や”123″はstrです。

日常の計算でもWebアプリでも、この違いが分かっていないとエラーに直面しやすくなります。

型によるデータ操作の違い

数値型と文字列型では、できる操作がまったく異なります。

例えば、+演算子はint同士なら計算ですが、str同士なら「連結」になります。

int(10) + int(20) は数値の30ですが、”10″ + “20”は”1020″（文字列結合）となります。

この性質を知らずに、「数値のはずなのになぜ…」と混乱した経験は、筆者も新人時代に多々ありました。

実務や学習でつまずきやすい“型変換ミス”の実例

初学者が最も多く遭遇するのが「TypeError: can only concatenate str (not “int”)」のような型エラーです。

理由は、数値と文字列の“混合”でそのまま演算や連結を試みてしまうからです。

例：print(“合計:” + 100) はエラーですが、print(“合計:” + str(100)) ならOK（str型同士の連結）です。

この壁を乗り越えると一気にコーディングがスムーズになるため、「今なぜエラーが出たのか」を丁寧に解説していきます。

Pythonでの数値操作と型変換の実践テクニック

ここでは、数値（int・float）の基本操作と、型変換のための実用テクニックを紹介します。

なぜなら、現場や学習時に「整数と思ったら小数だった」「文字列から数値へ変換できない…」といったミスや疑問が頻発するからです。

• Pythonの数値演算と型の違い
• 型変換の基本：int(), float(), str()
• 型変換ミスを防ぐコツ（具体例あり）

Pythonの数値演算と型の違い

intとfloatは、たとえ「見た目が数字」でも完全に別物です。

理由は、intは整数計算専用ですが、floatは「3.0」のように小数点を持つデータを操作できます。

例：10 // 3 はintで「3」ですが、10 / 3はfloatで「3.333…」です。

この違いを意識せず「3」しか期待しないコードを書くと、float型の計算結果でエラーやバグを生むことがあります。

型変換の基本：int(), float(), str()

型変換はPythonの「必修科目」です。int(), float(), str()を自在に使えるのが一人前への第一歩です。

たとえば、ユーザーから入力を受けたときは必ず「str型」です。計算したければint()やfloat()で変換が必要です。

具体例：

num = "42"
print(int(num) + 8)  # 出力: 50

逆に、計算結果を画面やファイルに出力するときは、str(数値)で「文字列」に変換します。

型変換ミスを防ぐコツ（具体例あり）

型変換エラーを避けるコツは「とにかくprint(type(変数))」で中身の型を常に意識することです。

理由は、プログラムの途中で「型が入れ替わる/想定外にstr混じりになる」事態が現場で頻繁に起きるからです。

たとえば、APIで取得した”123.45″は文字列。float(“123.45”) で数値変換できますが、カンマ付きや全角数字にはエラーになる場合も。

type()を活用し、必要に応じてreplace()やエラーハンドリング（try-except）で安全に変換すると安心です。

文字列（str）の生成・操作・スライス具体例

このセクションでは、Pythonの文字列（str）の扱い方から連結・分割・スライスまで実際に役立つ手法を解説します。

なぜこの内容を扱うかというと、文字列操作はファイル処理やデータ加工の現場で「避けて通れないスキル」だからです。

• 文字列生成の基本と三重引用符の活用
• 文字列連結・繰り返し・replaceの実践例
• インデックス・スライス・str.findで部分取り出し

文字列生成の基本と三重引用符の活用

文字列を作るときは「”」「””」「”””」のどれでもOK、その違いを使い分けるのがプロの技です。

理由は、1行なら’abc’, “abc”ですが、複数行なら”””abc\ndef”””で自然に書けます。

演習：

msg = '''これは複数行の
文字列です'''
print(msg)

これを知っていれば「テキストメール本文自動生成」など実務応用も広がります。

文字列連結・繰り返し・replaceの実践例

+演算子や*演算子、replace()は“覚えた瞬間から現場ですぐ使える”テクニックです。

理由は、CSV処理やフォーマット変換、入力値から不要な記号除去などで頻繁に登場するからです。

例：

name = "Python"
print(name*3)  # 出力: PythonPythonPython
print("2025-06-17".replace("-", "/"))  # 出力: 2025/06/17

replaceはカンマ区切り数字の変換（”1,234,567″→”1234567″）でも活躍します。

インデックス・スライス・str.findで部分取り出し

インデックス（str[0]）やスライス（str[1:4]）をマスターすれば、“データ抽出の達人”になれます。

なぜなら、特定の桁の取り出し・分割・抜き出しが自在にできるからです。

実例：

text = "Python"
print(text[0])    # 出力: P
print(text[1:4])  # 出力: yth

また、str.find(“thon”)でサブ文字列の位置も簡単に調べられるため、データクレンジング（クリーニング）にも役立ちます。
【簡単】Pythonで文字列を抽出する方法の具体例付きで解説もご参考に。

文字列と数値の相互変換・よくある疑問と対応策

このセクションでは、現場でよくある「文字列→数値」「数値→文字列」変換の実践と、つまずきやすい処理の工夫例をまとめます。

この理由は、エラーや想定外の動作の大半がこの相互変換時に起こるため、手順と“つまずきポイント”を押さえることが重要だからです。

• int(), float()で文字列を数値に変換する方法
• カンマや全角文字を含む場合の注意点
• str()やformat、f-stringで数値を文字列化

int(), float()で文字列を数値に変換する方法

ユーザー入力や外部ファイルから得た値は「見た目が数字」でもPython内部ではstr型です。

このため、計算前に必ずint()やfloat()で型変換が求められます。

例：

s = "123"
print(int(s) + 1)  # 出力: 124

s2 = "123.456"
print(float(s2) * 2)  # 出力: 246.912

外部APIやWeb入力で「数値っぽい値」なら必ずこの変換を意識しましょう。

カンマや全角文字を含む場合の注意点

「1,234」や「１２３」などは、そのままint/float変換できずエラーになります。

理由は、カンマや全角数字が「非標準的な文字列」として扱われ、ValueErrorで止まってしまうからです。

対策例：

num_str = "１，２３４"
num_str_fixed = num_str.replace("，", "").replace("１", "1").replace("２", "2").replace("３", "3").replace("４", "4")
print(int(num_str_fixed))  # 出力: 1234

もっと一般的には、正規表現（reモジュール）や外部パッケージを使う方法も。現場でも「必ず変換前にreplace」されています。

str()やformat、f-stringで数値を文字列化

「数値→文字列」変換は、出力表示・ファイル保存・データ連結時の必須スキルです。

代表例はstr(数値)ですが、formatやf-stringも積極的に使いましょう。

n = 123
print("合計は" + str(n) + "円です")
print("合計は{}円です".format(n))
print(f"合計は{n}円です")

特にf-string（Python3.6以降）は「可読性・保守性に優れる」ため、現代Python現場ではデファクト（事実上の標準）です。

f-stringで書式設定したい場合は、{n:,.2f}のような書き方もできます。

現場で役立つ！型変換＆文字列操作の応用Tips

このセクションでは、学習者が「さらに一歩進んだ」処理を書くためのワンポイントテクニックを紹介します。

なぜ紹介するのかというと、面接や実務課題では“例外・応用的な型変換”が問われる場面が増えているためです。

• 複数データの一括変換（map, list内包）
• エラーハンドリング（try-except）による安全な変換
• format, f-stringでの書式（ゼロ埋め・カンマ区切り等）

複数データの一括変換（map, list内包）

「リスト全体をint型（またはstr型）に一発変換」したい場面ではmapやリスト内包表記が大活躍します。

理由は、for文を何行も書かずとも、簡潔に一行で書けるからです。

例：

str_list = ["1", "2", "3"]
int_list = list(map(int, str_list))  # [1, 2, 3]

こういったテクニックは、zip関数やenumerateと組み合わせて、より高度なデータ処理に役立ちます。

エラーハンドリング（try-except）による安全な変換

現場では「変換できないデータが混じっていても止まらない」実装が求められます。

このため、try-exceptで「ValueError時だけ別の値を入れる」処理が実践的となります。

例：

nums = ["12", "abc", "34"]
converted = []
for s in nums:
    try:
        converted.append(int(s))
    except ValueError:
        converted.append(0)  # 変換失敗時は0を代入
print(converted)  # [12, 0, 34]

こうした堅牢な書き方は、データ量が多いプロジェクトでも必ず重宝します。

format, f-stringでの書式（ゼロ埋め・カンマ区切り等）

formatやf-stringは「数値のゼロ埋め」「カンマ挿入」「小数点指定」の書式整形テクにも対応しています。

たとえば、4桁ゼロ埋めなら{num:04d}、3桁カンマ区切りなら{num:,}です。

n = 7
print(f"{n:04d}")  # 出力: 0007
large = 1234567
print(f"{large:,}")  # 出力: 1,234,567

そのほかPythonの便利な0埋めの詳細は、【簡単】Pythonで0埋めを実装｜さまざまな手法を実例付きで紹介もあわせてご覧ください。

まとめ

この記事では、次の3つのポイントを軸にPythonの数値と文字列の変換＆操作テクニックを解説しました。

• 型（int, float, str）の違いと注意点を意識すること
• 型変換の代表的な方法（int(), float(), str(), format, f-string）のマスター
• 現場でのつまずきやすい場面でのトラブルシュート（replace・例外処理・一括変換テク）

数値と文字列の違い、変換方法、応用テクニックまで分かれば、エンジニアとしての“初級の壁”はほぼ突破できるはずです。

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