初めてのPandas：データ分析の入門ガイド[Python] ｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

データ分析は現代のビジネスや科学の世界において非常に重要な役割を果たしています。特にPythonのライブラリであるPandasは、効率的で柔軟なデータ操作と分析を提供し、データサイエンスの領域で広く使用されています。

Pandasとは

Pandasは、データ構造とデータ操作のための高性能なオープンソースライブラリです。データを扱うための主要なデータ構造であるデータフレーム（DataFrame）を提供し、行と列の操作、データの読み書き、データの集計と可視化などの機能を簡単に利用することができます。

Pandasの主な特徴は以下のとおりです。

柔軟なデータ構造: データフレームはテーブル形式のデータを扱うための理想的なデータ構造であり、行と列の操作が容易です。
高速なデータ処理: PandasはNumPyと統合されており、高速な数値計算が可能です。
欠損値の処理: データセットに欠損値が含まれている場合でも、Pandasはそれらを効果的に処理する方法を提供します。
データの結合と操作: 複数のデータソースを結合し、集約、フィルタリング、変換などの操作を行うための豊富な機能を提供します。
データの可視化: PandasはMatplotlibやSeabornなどのライブラリと連携し、データの可視化をサポートしています。

Pandasはデータ分析のさまざまな側面で活用されており、特に以下のような場面で役立ちます。

データのクリーニングと前処理
データの集計と集約
データの変換と整形
データの可視化と探索的データ分析
データの結合とマージ
時系列データの処理
機械学習モデルの入力データの準備

Pandasのインストール

Pandasを使用するには、まずPythonとPandasをセットアップする必要があります。Pythonのパッケージ管理ツールであるpipを使用して、簡単にPandasをインストールすることができます。

$ pip install pandas

上記のコマンドを実行すると、Pandasがインストールされます。

データフレームの作成と基本的な操作

Pandasの中心的な概念であるデータフレームを作成し、データの参照、挿入、削除などの基本的な操作方法を学びましょう。

まずはじめに、Pandasをインポートします。

import pandas as pd

次に、データフレームを作成します。データフレームはテーブルのような形式でデータを格納することができます。

# データフレームの作成
data = {'名前': ['太郎', '花子', '次郎'],
        '年齢': [25, 30, 35],
        '性別': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが作成されます。

    名前  年齢 性別
 0  太郎  25  男
 1  花子  30  女
 2  次郎  35  男

データフレームには行と列があり、それぞれインデックスとカラムと呼ばれます。データフレームの特定の列や行を参照する方法も簡単です。

# 特定の列の参照
print(df['名前'])
# 特定の行の参照
print(df.loc[0])

上記のコードを実行すると、以下のような出力結果が得られます。

0    太郎
1    花子
2    次郎
Name: 名前, dtype: object

名前    太郎
年齢    25
性別     男
Name: 0, dtype: object

データフレームの特定の列の参照では、’名前’列が表示され、特定の行の参照では、インデックスが0の行が表示されました。データフレームにデータを挿入する方法も簡単です。

new_data = {'名前': 'さくら', '年齢': 28, '性別': '女'}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

print(df)

0 太郎 25 男
1 花子 30 女
2 次郎 35 男
3 さくら 28 女

データフレームからデータを削除する方法もあります。

df = df.drop(2)
print(df)

0 太郎 25 男
1 花子 30 女
3 さくら 28 女

これらはPandasの基本的な操作の一部ですが、データフレームを操作するためのさまざまな機能があります。詳細な操作や他のデータ操作方法については、Pandasの公式ドキュメントや豊富なリソースを参照してください。

データの読み込みと書き出し

Pandasは、CSVやExcelなどのさまざまな形式のデータを読み込むことができます。

# CSVファイルの読み込み
data = pd.read_csv('data.csv')

# Excelファイルの読み込み
data = pd.read_excel('data.xlsx')

上記のコードでは、CSVファイルとExcelファイルからデータを読み込んでいます。ファイルパスを適切なものに置き換えて使用してください。また、Pandasを使用してデータを書き出すこともできます。

# CSVファイルへの書き出し
data.to_csv('output.csv', index=False)

# Excelファイルへの書き出し
data.to_excel('output.xlsx', index=False)

上記のコードでは、データをCSVファイルとExcelファイルに書き出しています。ファイル名と保存する場所を適宜変更して使用してください。

データの整形

データの整形はデータ分析の重要なステップです。Pandasを使用すると、データのクリーニングや欠損値の処理など、データの整形を簡単に行うことができます。データの欠損値を処理する方法の一つとして、欠損値のある行や列を削除する方法があります。

# 欠損値のある行を削除
data = data.dropna()

# 欠損値のある列を削除
data = data.dropna(axis=1)

上記のコードでは、dropna()関数を使用して、欠損値のある行や列を削除しています。axisパラメータを指定することで、行（デフォルト）または列の削除を選択できます。欠損値を特定の値で埋める方法もあります。

# 欠損値を0で埋める
data = data.fillna(0)

# 欠損値を平均値で埋める
data = data.fillna(data.mean())

上記のコードでは、fillna()関数を使用して、欠損値を指定した値（ここでは0や平均値）で埋めています。データのクリーニングや整形にはさまざまな方法や処理があります。具体的なデータの特性や目的に応じて適切な処理方法を選択する必要があります。

データの集計と可視化

Pandasは、データの集計と可視化にも便利な機能を提供しています。データの集計には、groupby()関数やpivot_table()関数を使用することができます。

grouped_data = data.groupby('カテゴリ列')['数値列'].sum()

# ピボットテーブルの作成
pivot_table = pd.pivot_table(data, values='数値列', index='行インデックス列', columns='列インデックス列', aggfunc='mean')

上記のコードでは、groupby()関数を使用してカテゴリ列でグループ分けし、集計を行っています。また、pivot_table()関数を使用して、行インデックス列と列インデックス列を指定し、数値列の平均値を計算しています。データの可視化には、MatplotlibやSeabornなどのライブラリを組み合わせて使用することができます。

import seaborn as sns

# ヒストグラムの作成
plt.hist(data['数値列'])

# 散布図の作成
sns.scatterplot(x='X列', y='Y列', data=data)

# 折れ線グラフの作成
plt.plot(data['日付列'], data['数値列'])

上記のコードでは、Matplotlibのhist()関数を使用してヒストグラムを作成し、Seabornのscatterplot()関数を使用して散布図を作成しています。折れ線グラフの作成では、Matplotlibのplot()関数を使用しています。以上がPandasを使用したデータの集計と可視化の基本的な操作です。詳細な操作や他の可視化手法については、Pandasや関連するライブラリのドキュメントを参照してください。

まとめ

Pandasの基本的な機能の一部を紹介しました。

本サイトでは、Pandasの使い方について紹介していますので、他のページもぜひご参照ください。