サイトデザイン変更中につき、読みづらい部分があります。ご容赦くださいませ。

#1 Pandas入門 | Pandasとは?Pandasを学習すべき3つの理由も解説

こんにちは、はやたす(@hayatasuuu )です。

Pandas入門の第1回目ということで、この記事では「そもそもPandasとは何か」、また「Pandasを使うと何ができるのか」を紹介していきます。

また、Pandasの特徴を紹介するだけでなく、なぜPandasを学習すべきなのか書いていきます。

僕は「Pythonで重要なライブラリはなんですか?」と聞かれたら、間違えなくPandasを挙げます。それくらいPandasは強力なライブラリです。

でも、Pandasを学習していくと、以下のような課題が発生します。

  • 文法が多すぎて、結局どれが大事なのか分からない
  • 実務に即した情報が少なく、いまいちピンとくる教材がない
  • 「Pandas 入門」で検索したけど、良い記事が見つからなかった

 

そこで、上記のような悩みを解決するために、このPandas入門を作りました。

僕はフリーランスで、データ分析系の案件を中心に請けています。それゆえ、実務で必要になる重要な文法だけに絞った教材を提供できます。

そして、このPandas入門は、テキストだけでなく動画でも学べるようになっています。

動画を活用することで、実際の動きを目で確認しながら、耳で聞いて学習できるので、知識の定着度が上がると考えています。

 

ぜひ本テキストとあわせて、動画を活用しながら学習してみてください。

※その他Pythonに関する入門講座を多数準備していますので、よかったらチャンネル登録お願いします!

 

それでは前置きが長くなったので、内容に入っていきましょう!

 

目次

Pandasとは?Pandasを使ってできることを解説

Pandas(パンダス)は、データ分析用のPythonライブラリです。Pandasを使うと、データの整形・集計・可視化を簡単におこなえます。

具体的に、Pandasを使うと以下のような処理が可能になります。

  • CSV、Excelファイルの読み込み
  • 欠けているデータの補完・削除
  • 列単位での高速なデータ操作
  • 簡単なグラフ作成
  • データ同士の連結

 

イメージでいえば、Excelでおこなっていた処理を、Pythonで操作するためのライブラリがPandasです。

事実Pandasを使うと、Python上でExcelの表形式を扱えるようになります。以下がイメージ図です。

pandas-intro1

第2回目で紹介しますが、この表形式のデータのことを、Pandasではデータフレーム(dataframe)と呼びます。

一般的に、どんなデータであっても、最終的には上図のデータフレームの形に変換できます。

ということは、Pythonを使ってデータ分析するなら、Pandasおよびデータフレームの取り扱いに慣れる必要があるわけです。

 

Pandasを学習すべき3つの理由

Pandasを学習すべき理由は、以下の3つあります。

  • データ分析系の実務で必須、かつ最も使うライブラリだから
  • スクレイピングの取得結果を、そのまま加工・保存できるから
  • 個人でも役に立つ株価・テクニカル分析を簡単に実装できるから

順番に見ていきましょう。

理由① : データ分析系の実務で必須、かつ最も使うライブラリだから

Pythonを使ったデータ分析の業務に携わるなら、間違えなくPandasの知識が必要になります。

求人の募集要項を見ても、Pandasの取り扱いについては書かれていません。

Pandasが使えることは当たり前で、その代わりに「Pythonなどのプログラミング経験」と記載されています。

それくらいPandasは、データ分析の分野で当たり前に使われているライブラリです。

Pythonを使ったデータ分析を学び始めると、機械学習の実装から学ぶ人が多いですが、それはPyCaretやAutoMLツールで代替えできます。

もちろん機械学習の実装ができるに越したことはないですが、まずはPandasを使ったデータの加工・前処理を難なく実装できることが最優先です。

理由② : スクレイピングの取得結果を、そのまま加工・保存できるから

データ分析だけでなく、スクレイピングで取得してきたデータを、そのまま加工したり保存したりできます。

僕のYouTubeで紹介している「スクレイピング入門」を学習した方なら分かると思いますが、Pandasのデータフレームを使って取得結果を保存しています。

つまり、Pandasはデータ分析の場面以外でも、活用できるライブラリです。

理由③ : 個人でも役に立つ株価・テクニカル分析を簡単に実装できるから

Pythonを勉強する人のなかには、株や為替などのチャートを分析したいと考えている人が多いと思います。

例えば、特定の銘柄で移動平均を計算したいと思ったとき、Pandasを使えば1行で簡単に実装できます。

また計算するだけでなく、Pandasを使えば移動平均線の描画も可能です。

このように、Pandas1つを学習すれば、色々なことを実現できます。

 

当コース「Pandas入門」で習得できるレベル

当コース「Pandas入門」を学ぶと、以下のスキルが身につきます。

  • 実務で必要になるPandasの知識
  • 機械学習を学ぶとき役立つ前処理の知識
  • 投資分析するとき役に立つPandasの知識

つまり、このPandas入門だけで、仕事でもプライベートでも役に立つスキルが身につきます。

特に「データ分析を仕事でやっていきたい」と考えているなら当コースは非常にマッチします。

なぜなら、僕自身がデータ分析系の案件で重要だと感じた文法に絞って紹介しているからです。

Pandasは文法が大量にあるので、すべてを網羅しようとすると間違えなく1ヶ月とかでは利きません。本を開くと300〜400ページとかザラです。

それゆえ、重要な文法に絞って学習することが大事になってきます。

なので、ぜひ当コースを学習して「最短で」データ分析の仕事に就いて欲しいと考えています。

 

Pandas入門で必要になる前提知識

Pythonの基礎知識があれば、Pandas入門を学ぶための前提知識は十分です。

ただ、PandasではProgateだと扱っていない文法が登場します。

なので、ProgateでPython入門を学んでいた方には、復習も兼ねて僕のYouTubeの視聴をオススメします!

»参考ページ : Python入門(再生リスト) – YouTube

 

Pandas入門を始めるための環境構築

パソコンにAnacondaがインストールされていれば、別途準備する必要はありません。すぐにPandasの学習を開始できます。

Anacondaが入っていない場合は、以下の記事を参考にすれば簡単にインストールできます。

»参考記事 : 【Windows向け】Anacondaを簡単にインストールする方法

 

もし純正のPythonを使っているのであれば、以下のコマンドでPandasをインストールしましょう。(※$マークは外してコピーしてください!)

$ pip install pandas

 

 

またデータ分析するときは、Jupyterを使うのが便利ですので、以下のコマンドも合わせて実行しましょう。

$ pip install jupyter

 

これだけで環境構築は完了です!

 

よかったらシェアしてね!

この記事を書いた人

たくさんPythonを紹介するYouTuberです(登録者1.94万人) | フリーランスで機械学習/分析案件も請けています(経験業界 : 金融, 情報通信, サービス) | 元プログラミングスクール講師

目次
閉じる