Pandasは、Pythonのデータ分析ライブラリの1つです。
特にリスト形式や表形式のデータ操作に優れ、データの読み込み、加工、解析、可視化を容易にします。
Pandasは、大規模データの処理を高速かつ直感的に行えるため、機械学習や統計解析、金融、マーケティングなど幅広い分野で活用されています。
本記事では、Pandasの基本概念やデータ構造、基本的な使い方まで詳しく解説します。
Pythonでのデータ処理を効率化したい方は、ぜひPandasの活用を検討してみてください。
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目次
Pandasとは
Pandasの概要
Pandasは、データ操作を簡単に行うために開発されたPythonライブラリです。
特に表形式や時系列データの処理に優れ、汎用性の高さから多くの業界で利用されています。
Python標準のリストやディクショナリと比べて非常に使いやすく、データ処理の効率が格段に向上します。
また、NumPyやMatplotlibといった他のデータ分析ライブラリと連携しやすく、データ解析の基盤として扱いやすいという特長を持っています。
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Pandasの機能
Pandasには、データ分析を効率的に行うための機能が備わっています。
主な機能を紹介します。
・データの読み込みと書き出し
CSV、Excel、JSON、SQL、Parquetなどの形式に対応しています。
例：以下の関数を実行すると、CSVファイルをデータフレームとして扱えます。
| pd.read_csv(“data.csv”) |
・データの前処理（クリーニング）
重複データの削除やデータ型の変換といった、データ分析前に行う準備処理を簡単に行えます。
例：dropna() で欠損値を削除、fillna(value) で補完が実行できます。
・データのフィルタリングと集計
条件を指定したデータの抽出やグループ化や統計計算が行えます。
例：以下のプログラムでは30歳以上のデータのみを抽出し、カテゴリごとの平均値を算出します。
| df[df[“age”] > 30] #30歳以上のデータを抽出 df.groupby(“category”).mean() #カテゴリごとの平均値を算出 |
・データの変換・操作
以下のようなExcelライクな操作も可能です。
・列の追加・削除
・データの結合
・マージ
・ピボットテーブルの作成
例：以下のプログラムでは、既存の列を組み合わせて計算を行い、新しい列を追加することができます。
| df[“new_col”] = df[“col1”] + df[“col2”] |
・時系列データの処理
Pandasは、日付や時間を含むデータの処理にも強みがあります。
resample() や rolling() を使うことで、時系列データのリサンプリングや移動平均の計算が可能です。
このように、Pandasはデータ分析に必要な「データの読み書き」「データの加工・操作」「データの集計」を行う機能を備えています。
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Pandasのメリット
・シンプルなコードで強力なデータ操作
Pythonの簡潔な記述で、データの抽出や加工、集計が直感的に行えます。
・高速なデータ処理
内部的にNumPy（数値計算を行うライブラリ）を活用しており、大量のデータを効率的に処理できます。
特に、apply() や vectorized operations（ベクトル化演算）を使うことで、ループ処理よりも高速なデータ操作が可能です。
・柔軟なデータフォーマット対応
CSV、Excel、SQLデータベースなど異なる異なる形式のデータを統一的に扱えます。
・データ分析・機械学習との親和性
Scikit-learnやTensorFlowなどの機械学習ライブラリと連携して、データ分析・機械学習の処理を効率よく進められます。
例えば、前処理や特徴量エンジニアリングの段階で頻繁に使われます。
・視覚化ライブラリとの連携
MatplotlibやSeabornといった可視化ライブラリと簡単に統合でき、データのトレンドやパターンを把握しやすくなります。
このように、Pandasはデータ分析の効率を大幅に向上させる優れたライブラリです。Pythonでデータ処理を行うなら必須ともいえるツールといえるでしょう。
Pandasで扱うデータ構造
Pandasでデータ操作を行うには、Pandasの基本データ構造を理解しておくことが大切です。
Pandasの基本構造には、以下の2つがあります。
・Series（1次元データ：リスト形式）
・DataFrame（2次元データ：表形式）
それぞれの構造について解説します。
Series
Seriesは1次元のデータ構造を持っています。
同様の1次元のデータ構造を持つものにPythonの「リスト」がありますが、以下のような違いがあります。
| Pythonのリスト | PandasのSeries | |
| ラベル（インデックス） | 0から開始 | 任意に指定可能 |
| 要素のデータ型 | 混在が可能 | 一般的に同一のデータ型を格納 |
| 機能 | 基本的なデータ操作（追加、削除など） | NymPyを利用した数値計算や統計処理が可能 |
Seriesはリストと異なり演算処理を高速に行えるため、大量データの数値計算に適しており、データ分析や機械学習に向いています。
なお、リストとSeriesは相互に変換することが可能です。
DataFrame
DataFrameは、複数のSeriesを結合した表形式のデータ構造です。
Excelのシートのように行と列から構成され、それぞれにラベルを持ちながら各列に異なるデータ型を持つことができ、直感的に扱えます。
Pandasの使い方
ここからは、Pandasの基本的な使い方を解説します。
Pandasをインストールして使用する手順と、主要なデータ構造について説明します。
Pandasのインストール
Pythonのパッケージ管理システム「pip」をつかってインストールします。
| pip install pandas |
以下のコマンドで、Pandasが正常にインストールされているか確認できます。
コマンド実行結果でPandasが表示されれば、正常にインストールは完了です。
| pip list |
プログラム上でPandasを使用するには、最初にPandasをインポートする必要があります。
| import pandas as pd |
Series
PandasのSeriesは、1次元のデータ構造を持つオブジェクトです。例として、「1, 2, 3, 4」を格納して表示してみます。
| import pandas as pd
series = pd.Series([1, 2, 3, 4]) print(series) |
実行すると、以下のような結果になります。
先頭の「0」「1」「2」「3」は、それぞれの値のラベル（インデックス）です。
今回はインデックスを指定していないため、デフォルトで0からの連番が自動的に割り当てられます。
Seriesには、多数の関数を使ってさまざまな処理を行うことができます。
詳しくは公式ドキュメントをご確認ください。
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DataFrame
DataFrameは、表形式でデータを格納するためのデータ構造です。
例として、以下のデータをDataFrameに格納してみます。
今回は列のラベルも定義します。
| ラベル | 食べ物 | 飲み物 |
| 0 | ハンバーガー | コーラ |
| 1 | ポテト | オレンジジュース |
| 2 | ナゲット | サイダー |
プログラムの内容は以下のとおりです。
| import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[“ハンバーガー”,”コーラ”], [“ポテト”,”オレンジジュース”], [“ナゲット”,”サイダー”]], columns=[“食べ物”,”飲み物”]) print(df) |
実行すると、以下のような結果になります。
columns引数を指定することで、列のラベルを定義できます。また、Seriesと同様にDataFrameも行のラベル（インデックス）を定義できます。
DataFrameには、データの操作や分析を行うための多くの便利な関数が用意されています。
詳細については公式ドキュメントを参照してください。
まとめ
本記事では、Pandasの基本的な使い方について解説しました。
Pandasは、Pythonのデータ分析ライブラリの1つでありSeriesやDataFrameといったデータ構造を利用して強力なデータ処理機能を提供します。
特にデータのフィルタリング、集計、数値演算などに優れており、大量データでも高速な処理を行えます。
また、他のPythonライブラリと連携することで、より高度なデータ分析や機械学習の前処理なども可能になります。
Pythonを使ったデータ分析や機械学習を行う際には、Pandasは非常に便利なツールです。
ぜひ活用してみてください。
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