2026-01-06: 一部のクエストで判定がOKにならない事象について

PyQ をご利用中の皆様

現在、一部のクエストにおいて、写経・模範解答どおりにコードを入力しても判定がOKにならない事象が発生しています。

本事象は、実行環境の違いにより集計結果の表示順が異なる場合があることが原因で、現在の判定ロジックではコードが正しくても判定が失敗してしまう状況となっております。

現在影響範囲と判定方法の修正を進めています。 今後のリリースにて、実行環境に依存しない判定方法へ改善予定です。 ご不便をおかけしますが、現象解消までしばらくお待ちください。

また、現時点で影響が確認されている下記のクエストについては、暫定的な対処方法をご案内いたします。 下記の「暫定的なコード」を用いて学習を進めて頂きますと幸いです。

パート「総合演習（Pythonデータ処理初級）」

暫定的なコード

クエスト「顧客ごとの契約実績のサマリーを作成しよう」 1問目

以下のように4つ目のセルにて並び順を明示的に指定したうえで実行していただくことで、判定が通るようになります。

クエストのURL: https://pyq.jp/quests/pandas_exercise_01_v2/#1

【変更前】元の写経コード4セル目（判定に失敗するコード）:

# 各顧客名の出現回数の確認
name_counts = df["顧客名"].value_counts()
name_counts

【変更後】判定を通すための暫定処置:

# 判定を通すための暫定処置（指定したインデックス順で行を並べ替える）
index = ["顧客A", "顧客L", "顧客B", "顧客Q", "顧客C", "顧客E",
         "顧客I", "顧客X", "顧客K", "顧客G", "顧客F", "顧客H",
         "顧客M", "顧客O", "顧客P", "顧客R", "顧客S", "顧客T",
         "顧客U", "顧客W", "顧客Y", "顧客N", "顧客V", "顧客J",
         "顧客D", "顧客Z"]
name_counts = df["顧客名"].value_counts().reindex(index)
name_counts

クエスト「勉強会グループごとのイベント開催実績のサマリーを作成しよう」 1問目

以下のように4つ目のセルにて並び順を明示的に指定したうえで実行していただくことで、判定が通るようになります。

クエストのURL: https://pyq.jp/quests/pandas_exercise_02_v2/#1

【変更前】元の模範解答コード4セル目（判定に失敗するコード）:

# （３）勉強会グループの値の種類と出現回数
group_count = df["勉強会グループ"].value_counts()
group_count

【変更後】判定を通すための暫定処置:

# 判定を通すための暫定処置（指定したインデックス順で行を並べ替える）
index = ["なまこ部〜なんでも真面目にコンピュータサイエンス〜",
 "ゼロから数学学び直し隊",
 "「蛇とアルゴリズム」輪読会",
 "プログラミング初心者の会@きゅうしゅう",
 "なんでもデータ可視化 in 関西",
 "『ヘビーなPython』輪読会",
 "ねずみちゃんの電子工作シリーズ",
 "物理屋のためのPython勉強会",
 "画像処理を学ぶ会",
 "Pythonによる数値処理研究会",
 "ぴよぴよソITエンジニア",
 "うさうさ教室コミュニティ"]

group_count = df["勉強会グループ"].value_counts().reindex(index)
group_count
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