Pandasの魅力：データ処理から機械学習まで

パート01、  シリーズとデータフレーム: Pandas のコア

Pandas の 2 つの主要なデータ構造は、Series と DataFrame です。シリーズは、Python のリストに似た、1 次元のラベル付き配列です。 DataFrame は、リレーショナル データベースのテーブルに似た 2 次元のラベル付きデータ構造です。これら 2 つのデータ構造のシンプルさと柔軟性により、データの読み込み、処理、分析が非常に効率的になります。

図1 シリーズとデータフレームのデータ構造

パート02：データのクリーニングと処理の利便性

Pandas は、データの選択、フィルタリング、並べ替え、マージなど、豊富なデータ処理機能を提供します。 Pandas を使用すると、欠損値、重複データ、異常データを簡単に処理できるため、柔軟性を損なうことなくデータのクリーニングが簡単になります。

図2 Pandas fillna() は null 値を埋める

パート03: 高速ベクトル化演算

Pandas は、基礎となる NumPy 配列を通じてベクトル化された計算を実行し、データ処理を大幅に高速化します。これにより、ユーザーは明示的なループの使用を回避し、代わりにベクトル化された操作を通じてデータを処理できるようになります。これは、大規模なデータを処理する場合に特に重要です。

パート04: 強力なグループ化と集約機能

Pandas の groupby 操作を使用すると、特定の条件に基づいてデータをグループ化し、平均や合計の計算などの集計操作を実行できます。これにより、データの分析と要約が容易になり、複雑なデータ分析が簡単になります。

図3 Pandasのgroupbyグループ化操作

パート05: 時系列処理

Pandas は時系列データ専用のサポートを提供し、時間インデックス作成、再サンプリング、ローリング ウィンドウ計算などの操作を簡単に行うことができます。これにより、時系列データの処理と分析がより効率的になります。

図4 Pandas to_datetime()関数は系列を日付オブジェクトに変換します

パート06: まとめ: 他のデータサイエンスライブラリとのシームレスな統合

Pandas は、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn などの他の一般的なデータ サイエンス ライブラリとシームレスに統合され、データ処理、視覚化、機械学習プロセス間の接続がよりスムーズになります。この統合により、データ サイエンティストはデータ変換やインターフェースの問題を過度に心配することなく、問題の解決に集中できるようになります。

パート07: 結論

Python データ サイエンス エコシステムのコア ライブラリである Pandas は、データの処理と分析のための強力なツールと利便性を提供します。データのクリーニングから機械学習まで、Pandas はその魅力を発揮し、データ サイエンティストの強力なアシスタントとなり、データ処理と分析の効率と利便性を大幅に向上させました。

👉参考文献

[1] McKinney, Wes. 「Python での統計計算のためのデータ構造」第 9 回 Python in Science カンファレンスの議事録。2010 年。

[2] ヴァンダープラス、ジェイク。「Pythonデータサイエンスハンドブック」オライリーメディア、2016年。

[3] Reback, Jeffrey R.、他「pandas-dev/pandas: Pandas」Zenodo、2021年。

[4] McKinney, Wes. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. O'Reilly Media, 2017.

[5] Van Rossum、Guido、Fred L. Drake、「Python 3リファレンスマニュアル」。カリフォルニア州スコッツバレー：CreateSpace、2009年。