PythonとPandasを使ったデータ抽出法 月ごとのデータ分析方法

はじめに

データ分析において、時間に関するデータは非常に重要な要素です。例えば、売上データを月ごとに集計することで、月ごとの売上推移を把握することができます。本記事では、PythonとPandasを使った月ごとのデータ抽出法とデータ分析方法について解説します。

PythonとPandasの基本的な使い方

Pythonは、データ分析に用いられるプログラミング言語の中でも最も人気があります。Pythonを使うことで、データの読み込みや操作、分析、可視化などが簡単に行えます。

Pandasは、Pythonでデータ分析を行うためのライブラリです。Pandasを使うことで、データフレームと呼ばれる表形式のデータを扱うことができます。

データフレームの作成方法

まずは、データフレームの作成方法について解説します。Pandasを使って、CSVファイルからデータフレームを作成する方法は以下の通りです。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

上記のコードでは、Pandasのread_csv()関数を使って、CSVファイルを読み込んでいます。read_csv()関数は、CSVファイルをデータフレームに変換する関数です。引数には、読み込むCSVファイルのパスを指定します。

時間データの操作方法

次に、時間データの操作方法について解説します。Pandasを使って、時間データを扱う方法は以下の通りです。

import pandas as pd
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
print(df.head())

上記のコードでは、Pandasのto_datetime()関数を使って、date列を日付型に変換しています。to_datetime()関数は、文字列型の日付データを日付型に変換する関数です。

Pandasでの月ごとのデータ抽出方法

Pandasを使って、月ごとのデータを抽出する方法は以下の通りです。

import pandas as pd
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df_month = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='M')).sum()
print(df_month)

上記のコードでは、Pandasのgroupby()関数を使って、date列を月ごとにグループ化しています。Grouperオブジェクトのkey引数には、グループ化する列を指定します。freq引数には、月ごとにグループ化するための指定をします。

具体的な月ごとのデータ分析の手順とコード

次に、具体的な月ごとのデータ分析の手順とコードについて解説します。

例として、あるECサイトの売上データを用いて、月ごとの売上推移を分析してみます。

データの読み込み

import pandas as pd
df = pd.read_csv('sales.csv')
print(df.head())

上記のコードでは、CSVファイルからデータフレームを作成しています。

データの前処理

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['month'] = df['date'].dt.month
df['year'] = df['date'].dt.year
print(df.head())

上記のコードでは、date列を日付型に変換しています。また、date列から月と年を抽出して、month列とyear列に格納しています。

月ごとの売上集計

df_month = df.groupby(['year', 'month']).sum()['sales'].reset_index()
print(df_month)

上記のコードでは、year列とmonth列でグループ化して、sales列の合計値を計算しています。reset_index()関数は、データフレームのインデックスをリセットする関数です。

月ごとの売上推移の可視化

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style('whitegrid')
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.lineplot(x='date', y='sales', data=df)
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

上記のコードでは、MatplotlibとSeabornを使って、月ごとの売上推移を可視化しています。

まとめ

Pandasを使って、月ごとのデータ抽出やデータ分析を行う方法について解説しました。PythonとPandasを使うことで、簡単にデータ分析を行うことができます。ぜひ、実際に手を動かして、データ分析のスキルを身につけてみてください。