Pandasとは
Pandas（パンダス）とは、Python用のデータ分析・操作ライブラリです。ウェス・マッキニーが2008年に開発を開始し、データフレーム（DataFrame）とシリーズ（Series）という高機能なデータ構造を提供します。データサイエンスにおけるPythonの標準的なデータ操作ツールとして広く利用されています。
| ひとことで言うと | Pythonで表形式のデータを扱うための定番ライブラリ。Excelの強化版。 |
|---|---|
| どこで使う | CSV読み込み、集計、結合、欠損処理、日付処理。分析作業の中心。 |
| 注意点 | 数百万行を超えると重くなる。その場合はPolarsやDuckDBも検討。 |
DataFrameとSeries
DataFrameは行と列から構成される2次元のデータ構造で、Excelのスプレッドシートやリレーショナルデータベースのテーブルに相当します。Seriesは1次元のラベル付き配列です。これらのデータ構造により、直感的かつ効率的なデータ操作が可能になります。
1読み込むread_csv / read_excel
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2中身を確認head / info / describe
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3整える欠損処理・型変換
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4集計するgroupby / pivot_table
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5出力するto_csv / to_excel
Pandasの主な機能
CSV、Excel、SQL、JSON、Parquetなど多様な形式のデータの読み書き、欠損値処理、データのフィルタリング・ソート・グルーピング、ピボットテーブル、時系列データの処理、文字列操作、マージ・結合など、データ分析に必要な機能を網羅的に提供しています。
Pandasの活用とエコシステム
Pandasはデータの前処理やEDAの段階で特に威力を発揮します。NumPyとの密接な統合により数値計算が効率的に行え、MatplotlibやSeabornとの連携でデータ可視化もスムーズです。大規模データ向けにはDask、Polars、modinなどの代替・拡張ライブラリも開発されています。