Skip to content

lab2.dev is launched! Build python web apps with plain English, no code required.

Pandasデータフレーム操作のシンプルなガイド

Rajiv Chandra
Name
Rajiv Chandra

Updated on

データサイエンスの初心者またはプロフェッショナルで、Pandasとそのデータサイエンス世界での重要性について聞いたことがありますか？もしそうなら、あなたは正しい場所にいます。このガイドでは、Pandasデータフレームの基礎と、それらに行われるさまざまな操作を探求します。

Pythonでデータ可視化を素早く行いたいですか？

PyGWalkerは、Jupyter Notebookベースの環境で直接データ分析と可視化のワークフローを高速化するのに役立つオープンソースのPythonプロジェクトです。

PyGWalker (opens in a new tab)は、Pandasデータフレーム（またはPolarsデータフレーム）を視覚的なUIに変換して、変数をドラッグアンドドロップしてグラフを簡単に作成できます。次のコードを使って簡単に使えます：

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

こちらからPyGWalkerをすぐに実行できます：

そしてGitHubで⭐️を付けることもお忘れなく！

Kaggle NotebookでPyGWalkerを実行する (opens in a new tab)Google ColabでPyGWalkerを実行する (opens in a new tab)GitHubにPyGWalkerに ⭐️を付ける (opens in a new tab)
Run PyGWalker in Kaggle Notebook (opens in a new tab)Run PyGWalker in Google Colab (opens in a new tab)Run PyGWalker in Google Colab (opens in a new tab)

Pandasとは？

Pandasは、高速で使いやすいデータ構造とデータ分析ツールを提供するオープンソースのPythonライブラリです。Pandasは、データクリーニング、データ探索、データモデリング、データ可視化のためにデータサイエンスの分野で広く使用されています。

なぜPandasがデータサイエンスで重要なのですか？

Pandasは、データ操作と分析のプロセスを簡素化するために、データサイエンティストにとって必須のツールとなりました。Pandasは、大きなデータセットを扱うこと、欠損値を処理すること、データをリシェイプすることが容易になるように多数の関数を提供します。また、NumPy、SciPy、Matplotlibなどの他のPythonライブラリとのインテグレーションも良好であり、データ分析タスクに人気があります。

Pandasデータフレームを使う利点は何ですか？

Pandasデータフレームは、軸（行と列）にラベルを付けた、2次元で可変サイズで潜在的に異種の表形式のデータ構造です。Pandasデータフレームを使用する利点には、以下のようなものがあります。

  • 欠損値の処理
  • データのアラインメントと統合的な処理
  • データセットのリシェイプとピボット
  • 大規模なデータセットのラベルに基づくスライス、インデックス付け、サブセット化
  • データの集約と変換のためのGroupBy機能
  • データの高速結合および結合処理
  • 時系列機能

Pandasをインストールするにはどうすればよいですか？

Pandasをインストールするには、コマンドプロンプトまたはターミナルを開き、次のコマンドを実行します。

pip install pandas

または、Anacondaを使用している場合、以下のコマンドを実行します：

conda install pandas

Pandasのデータフレームで実行できる基本操作は何ですか？

Pandasがインストールされている場合、データフレームで次のようなさまざまな操作を実行できます。

  1. データフレームの作成
  2. ファイルからのデータの読み取り（例えば、CSV、Excel、JSON）
  3. 列の選択、追加、および削除
  4. データのフィルタリングとソート
  5. データフレームのマージとジョイン
  6. データのグループ化と集計
  7. 欠損値の処理
  8. データに対する数学演算の適用
  9. データの可視化

Pandasのデータフレームで欠損値をどのように処理できますか？

Pandasは、欠損値を処理するためのいくつかのメソッドを提供しています。たとえば：

  • dropna(): 欠損値を削除する
  • fillna(): 欠損値を指定した値またはメソッド（例：前方/後方補完）で埋める
  • interpolate(): 欠損値を補間値（例：線形補間）で埋める

Pandasの「GroupBy」関数とは何ですか？

PandasのGroupBy関数は、特定の基準（例えば列またはインデックス）に基づいてデータをグループ化することができる強力なメソッドです。データがグループ化されると、各グループに対してさまざまな集計および変換操作を実行できます。GroupByで使用される一般的な関数には以下があります。

  • sum(): 各グループの合計を計算する
  • mean(): 各グループの平均を計算する
  • count(): 各グループのカウントを計算する
  • min(): 各グループの最小値を計算する
  • max(): 各グループの最大値を計算する

Pandasのデータフレームで数学演算をどのように実行できますか？

Pandasのデータフレームは、要素ごとまたは列ごとに適用できる加算、減算、乗算、および除算などのさまざまな数学演算をサポートしています。数学演算に使用される一般的な関数には以下があります。

  • add(): 2つのデータフレームの対応する要素を加算する
  • subtract(): 2つのデータフレームの対応する要素を減算する
  • multiply(): 2つのデータフレームの対応する要素を乗算する
  • divide(): 2つのデータフレームの対応する要素を除算する
  • mod(): 2つのデータフレームの対応する要素の剰余を計算する
  • pow(): 1つのデータフレームの要素を、他のデータフレームの要素の累乗にする

これらの操作を実行するために、組み込みのPython算術演算子（+、-、*、/、%、**）を使用することもできます。

Pandasを使用してデータを可視化できますか？

はい、Pandasは、ビルトインのプロット方法を使用して構築された、人気のあるデータ可視化ライブラリMatplotlibに基づく、さまざまなデータ可視化技術を提供しています。一般的なPandasプロットの例には以下があります。

  • 折れ線グラフ
  • 棒グラフ
  • ヒストグラム
  • 箱ひげ図
  • 散布図
  • 円グラフ

たとえば、単純な折れ線グラフを作成するには、plot()メソッドを以下のように使用できます。

import pandas as pd
 
# Create a sample dataframe
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Create a line plot
df.plot()

結論

Pandasは、Pythonでのデータ操作と分析のプロセスを簡素化する、強力で柔軟なライブラリです。このガイドでは、データフレームの作成、ファイルからのデータの読み取り、欠損値の処理、GroupBy関数、数学演算、およびデータの可視化など、Pandasのデータフレーム操作の基本をカバーしました。これらのツールを駆使すれば、より熟練したデータサイエンティストになることができます。

その他のPandasチュートリアル: