Pandasの基本的な使い方

はじめに

pandasとは、データ分析やデータ操作に用いられるPythonのライブラリの一つです。この記事ではpandasの基本的な使い方を簡単にまとめました。

Pandasのインストール

まずはインストールからです。
ターミナルを起動し、下記のコマンドを実行します。

install

pip install pandas

これでインストールが完了しました。
簡単ですね。
では、ちゃんとインストールされているか確認してみましょう。

Mac&Linux

python -c "import pandas as pd; print(pd.__version__)"

Windows

python -c "import pandas as pd; print(pd.__version__)"

上記を実行し、バージョンが表示されたらインストール完了しています。

Pandasの使い方

準備出来たので早速やってみましょう。
pandasを使用する為にimport pandas as pdでインポートをします。

import pandas as pd

pandasは様々な形式のファイルからデータを読み込む事が出来ます。試しにCSVファイルを読み込み、データの確認をしてみましょう。

# CSVファイルの読み込み
df = pl.read_csv("data.csv")

# データの確認
print(df.head())

特定の行を表示することも可能です。

# 最初の5行を表示
print(df.head())

# 最後の5行を表示
print(df.tail())

そして、特定の列のデータを抽出したり、データのフィルタリングをする事も出来ます。

# 'sample'列のデータを表示
print(df['sample'])

# 条件に基づいてデータを抽出
filtered_df = df[df['sample'] > 10]

加工したデータを新規保存するには下記を実行する事で保存出来ます。
また、Excelファイルとして保存する事も可能です。

# データを新しいCSVファイルに保存
df.to_csv('output.csv', index=False)

# Excelファイルに保存
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

まとめ

少々駆け足になりましたが、以上がpandasの基本的な使い方になります。
pandasはExcelの様にデータ操作が出来るので表形式のデータ処理が簡単かつ膨大なデータ量にも対応出来る優れたライブラリです。
pandasを使いこなして、効率的なデータ分析を行っていきましょう。