catch-img

データ処理ライブラリ「pandas」とは?

データ処理に便利なPythonライブラリのひとつに「pandas」があります。今回は、多くのPythonエンジニアやデータサイエンティストに愛用されているpandasについて紹介します。

目次[非表示]

  1. 1.pandasはPythonのデータ分析を効率化するライブラリ
  2. 2.データの前処理はなぜ必要?
  3. 3.pandasはどんな人におすすめ?
    1. 3.1.毎日なんらかの情報を集計・分析する必要がある人
    2. 3.2.組織の課題を発見・解決したい人
    3. 3.3.株価や為替の相場、財務データの分析をしたい人
    4. 3.4.さまざまなデータを統合して相関関係を見出したい人

pandasはPythonのデータ分析を効率化するライブラリ

ほとんどのプログラミング言語には「ライブラリ」と呼ばれる、さまざまな機能を開発者が簡単に実現するためのツールキットがあります。今回紹介するpandasは、近年AI開発やデータ分析の分野で注目されているプログラミング言語Pythonのライブラリです。

データ分析に欠かせない最初の工程に「データの前処理」があります。フォーマットの異なるデータを整形したり、欠けたデータを補正したりする「データの前処理」はプログラムで一気にデータ分析をするために必須の工程です。

この「データの前処理」を得意とするPythonのライブラリがpandasです。pandasを使えばふたつの異なるデータを一行のプログラムで統合したり、データの欠損値を補正することができます。

データの前処理はなぜ必要?

プログラムは「整えられたルールのもとで、なにかを処理すること」は得意ですが「ルールがまとまっていない環境で、曖昧な情報のままなんらかの処理をすること」は苦手です。なぜならプログラムは、人間と違って「なんとなく」で情報を適切に解釈することができないからです。たった一文字のタイプミスでうまく処理できなくなったり、入力情報のフォーマットが少し異なるだけで、適切に情報の解釈ができなくなります。

データ分析においても、これは同じです。整えられていないデータは、プログラムにとっては「未知のルールに基づいたデータ」であり、「どう扱えばいいのか分からないもの」です。そういったデータをもとに分析をしようとしても、プログラムは正確な分析結果を出力できません。

よって、収集したデータを分析するには、プログラムが適切にデータを読み取れるよう、前処理でデータを「プログラムが適切に読み取り、解釈できる状態に整える」ことが不可欠なのです。

pandasはどんな人におすすめ?

「データの前処理をするライブラリ」といっても、具体的にどんな人にとっておすすめのライブラリなのかは、あまりデータ分析に馴染みのない方にはイメージしづらいですよね。

データ分析を効率化するpandasは、次のような人におすすめです。

  • 毎日なんらかの情報を集計・分析する必要がある人
  • 組織の課題を発見・解決したい人
  • 株価や為替の相場、財務データの分析をしたい人
  • さまざまなデータを統合して相関関係を見出したい人

これらについてひとつずつ説明していきます。

毎日なんらかの情報を集計・分析する必要がある人

毎日定期的に、なんらかのデータを集計・分析している人にはpandasがおすすめです。

pandasを使えば、毎日こなしているデータの集計・分析を瞬時に実行し、結果を出力するプログラムを作成できます。

日々の集計・分析系タスクをpandasのプログラムに肩代わりさせれば、浮いた手間と時間でより価値の高いタスクに取り組めます。

またpandasと他のPythonライブラリを連携させれば、集計したデータを時系列ごとに可視化でき、さらに短時間のデータ分析が可能になります。

組織の課題を発見・解決したい人

「データはあるが見える化できていない」「異なる形式どうしのデータを有効活用できていない」という人にとって、pandasはおすすめの課題発見・解決ツールです。

データは収集されただけでは意味を成しません。フォーマットを整え、データのばらつきを補正し、意味のある順序に並べ替えることではじめて、データはなんらかの意味を浮かび上がらせます。

pandasを使えば、収集されたデータを短時間で分かりやすく集計・整理して、有用な情報を炙り出せます。

特に組織の業績悪化や、製造物の品質低下などビジネス上の問題について、素早い原因の究明と解決の糸口の探索が必要な場合には、情報の見える化が大切です。膨大なデータの中から特異な箇所を発見するにはpandasのデータ処理機能が役立ちます。

株価や為替の相場、財務データの分析をしたい人

pandasは、金融業界生まれのデータ処理ライブラリです。株価や為替、組織の財務データなどさまざまな金融情報を簡単に取り扱える機能が備わっています。

特に投資家のような「自分でおこなった分析の結果に基づいて売り買いの判断を行う」必要がある人にとって、pandasは魅力的です。プログラムは一度作成したら何度も実行できますから、pandasで作成したデータの集計プログラムを定期実行することで、常に最新の情報を分かりやすい形で手元に置けるのです。

さまざまなデータを統合して相関関係を見出したい人

複数のデータの中から相関関係を見出したい人にも、pandasがおすすめです。pandasを使えば、複数のデータを比較するときに問題になりがちな「データ間のフォーマットの差異」「共通する項目を主軸としたデータ並べ替えの煩雑さ」を、解決できます。

同様のことは一般的な表計算ソフトを駆使して実現できますが、pandasが魅力的なのは、表計算ソフトでは莫大な時間を要するような巨大なデータでも、比較的短時間で集計・統合ができる点です。 

異なるデータ同士を結びつければ、時に思いもしなかった相関関係を発見できるかもしれません。

今回紹介した「pandas」はアイデミープレミアムプランで学習することができます!

「Python・機械学習・ディープラーニングに興味がある」

「AIをどのように活用するのだろう?」

「文系の私でもプログラミング学習を続けられるだろうか?」

少しでも気になることがございましたら、ぜひお気軽にAidemy Premium Planのオンライン無料相談会にご参加いただき、お悩みをお聞かせください!

このほかにも、Aidemy MagazineとTwitter(@aidemy_pp)ではたくさんのAI活用事例をご紹介しています。どちらも要チェック!