## Pythonは今注目されているプログラミング言語

*Pythonは多くのプログラマーから高い評価を得ているプログラミング言語です。*プログラミング言語の人気ランキングを掲載している「TIOBE Index for April 2022」ではPythonが1位となっており、C言語やJavaよりも高くなっています。

Pythonは優秀な言語であると言えますが、「なぜ人気なのか」を知らないでPythonの勉強を始めるのは良くありません。なぜなら、例えばスマホアプリ開発などはPythonが向いているとは言えないからです。また、Pythonのメリットや得意分野を知らないと、Pythonを習得しても上手く活用することができないでしょう。

【参考】：[index | TIOBE - The Software Quality Company](https://www.tiobe.com/tiobe-index/)

プログラミング言語を一覧でチェック！種類別・難易度別で紹介

## Pythonは未経験者にもおすすめできる言語

Pythonは経験者から人気の高い言語ですが、プログラミング未経験者にもおすすめできる言語です。C言語やJavaは覚えることが多く初心者が最初に選択する言語としては難易度が高めですが、Pythonは初心者にも覚えやすい言語と言われています。

また、**Pythonは人気上昇に伴って参考書が多く販売されていたり学習サイトで教材が用意されていたりするため、他言語よりも勉強をしやすいです。**Pythonは日本語の情報が少なく勉強しにくいと言われることもありましたが、それはすでに過去の話と言えるでしょう。

そもそもPythonとはどういった言語なのかについて初心者向けに解説します。Pythonエンジニアの平均年収についても説明しますので、転職を検討している方は参考にしてください。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

### Pythonはプログラミング言語の1つ

Pythonはプログラミング言語の1つです。プログラミング言語とはコンピュータに命令を行う際に使う言語のことであり、200種類以上もの種類があります。*プログラミング言語によって開発できる種類や性能は異なるため、各言語の特徴を理解したうえで学ぶ言語を選択する必要があります。*

Pythonはスクリプト言語に当たります。スクリプト言語は記述や開発手順が簡略化されている言語の総称であり、他にはPHPやRuby、JavaScriptといった言語が該当します。

また、Pythonはインタープリタ型言語にも分類されています。インタープリタ型言語はソースコードをコンピュータに読み込ませる際に、機械語に1行ずつ翻訳して実行する手法を取っています。

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト - python.jp](https://www.python.jp/)

Rubyとは何か？Rubyの特徴やできることについて解説

PHPとは一体何か？他のプログラミング言語と異なるポイントを解説！

Pythonエンジニアの平均年収について解説します。**マイナビエージェントでは職種別の平均年収ランキングを算出しており、システムエンジニア・プログラマの平均年収は443万円となっています。**言語によって平均年収は若干異なりますが、Pythonエンジニアもこのあたりの年収水準に該当すると言えるでしょう。

【参考】：[職種別平均年収ランキング｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/#it?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)

Pythonの言語としてのメリットについて解説します。これら4つのメリットがあるためPythonの人気は右肩上がりとなっています。

*Pythonは文法が分かりやすい・初心者でも習得しやすい言語と言われています。*CPUやストレージなどコンピュータの内部的処理を気にすることなく記述することができます。プログラミング学習は挫折率が高いため、最初は文法が分かりやすい言語を選択すると良いでしょう。

**Pythonは可読性が高く他の人が書いたソースコードが読みやすいのもメリットです。**Pythonはソースコードの記述ルールが厳しく、ルールに従わないとエラーが出るようになっているため、誰が書いても同じようなコードになりやすくなっています。自分と同じような書き方なら読み取るのが容易です。

Pythonはライブラリが充実しているのもメリットです。ライブラリとは頻繁に使われるプログラムを1つにまとめてパッケージ化したもののことです。ライブラリはインストールすることでプログラム内で使うことができます。*ライブラリを使えば複雑で難しい処理も自分で書く必要がなくなり、開発作業が簡易化されます。*

続いて、Pythonのデメリットについて解説します。万能なプログラミング言語は存在せず、得意不得意がそれぞれにあります。デメリットも知ることでよりPythonを使いこなせるようになるでしょう。

### 実行速度は速いとは言えない

Pythonの処理速度は高いとは言えません。さきほども解説した通りPythonはインタープリタ型言語であり、ソースコードを1行ずつ翻訳する手法を取っています。**ソースコードをまとめて翻訳するコンパイル型言語に比べると、実行速度は遅くなることが多いです。**

とはいえ、初心者のうちはそこまで実行速度を気にする必要はないでしょう。また、Pythonのライブラリは実行速度が速いC言語などで作られているため、実行速度の遅さを補えている面もあります。

Pythonはソースコードの可読性を高めるために、ソースコードの記述ルールを厳しくしています。*他の言語の経験がある方の場合、Pythonの記述ルールの厳しさに戸惑いを感じる場合もあるでしょう。*ただ、未経験者は特に気にする必要がないデメリットと言えます。

最後に、Pythonの得意分野についてまとめました。Pythonを習得するとどういった分野の開発に携わることができるか解説します。

*PythonはECサイトやSNSなどのWebアプリ開発で多く使われています。*Webアプリ開発はユーザーの要望や流行に従って素早く改良を繰り返す必要があるため、可読性が高くソースコードの修正が容易なPythonは相性が良いです。

Pythonは人工知能開発に使われる点も大きなメリットです。Pythonには機械学習ライブラリが多くあり、複雑な処理を必要とされる人工知能も開発しやすい点が挙げられます。**人工知能は将来性の高い技術分野の1つであり、Pythonの人気を高める要因となっています。**

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

Pythonはデータ分析にも多く使われています。*Pythonにはデータ分析や数値計算用のライブラリも多くあるためです。*データ分析は昔からある分野ですが、最近はコンピュータの性能が上がり扱えるデータ量が増えたため注目度が高まっています。

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

**事例は若干少ないですがPythonはゲーム開発にも使うことが可能です。**Panda3Dというゲームエンジンを使って本格的な3Dゲームを作ることができます。Pythonはライブラリが豊富で数多くの開発に活用できる点が特徴です。

【参考】：[Panda3D | Open Source Framework for 3D Rendering](https://www.panda3d.org/)

Pythonはゲーム開発も可能！習得してプログラミングスキルを磨こう

## Pythonエンジニアへの転職を目指すなら

本記事ではPythonのメリットについて解説しました。Pythonがなぜ人気が高いのか理由がお分かりいただけたかと思います。Pythonは人工知能などの分野で使われることが多いことから、Pythonの需要は今後更に伸びることが予想されます。

しかし、人気がある分多くの方がPythonエンジニアへの転職を狙っています。Pythonエンジニアの内定を勝ち取るためには、選考で自分をアピールしなければなりません。特にエンジニア未経験からPythonエンジニアを目指す場合、単にスキルを身につけるだけでは難しいと言えます。

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Pythonの人気が高いことを知り、Pythonを学ぼうと考えている方は多いです。Pythonを学ぶ前に、なぜPythonの人気が高いのか知っておくことが大切です。当記事では、Pythonの何がすごいのか、メリットや得意分野について解説していきます。

Pythonは初心者から上級者までおすすめできるプログラミング言語

Pythonは可読性が高いうえに機械学習など需要の高い分野で使える

Pythonの処理速度は速いとは言えないが、初心者のうちは気にすることはない

最近話題の言語のPythonは何がすごい？メリット・得意分野を解説！

プログラミング言語の習得度合いについては客観的には把握しづらい面がありますが、資格取得はそのスキル証明となり、プログラマーとしての地位の確立や、就職・転職に有利に働きます。

Pythonに関して資格試験制度がある以上は、自身の実力判定とスキルアップのために、受験をおすすめします。

この記事では**「Python3エンジニア認定試験」に関する概要、資格取得のメリット、勉強法などについて解説**をしていきます。

Pythonは大人気のプログラミング言語の1つです。PythonはAIの機械学習、深層学習に適した言語として知られていますが、**初心者にも分かりやすく、覚えやすい言語であり、しかも利用範囲が広いのが特徴**です。

PythonはAI開発の他、組込アプリの開発からWebアプリケーション開発、データ分析など、さまざまな分野で活用されています。

2021年現在のGitHubの調査では、JavaScriptに続いて世界第2位の人気となり、またマイナビニュースによれば「2021年、 ITエンジニアが学びたいプログラミング言語ランキング調査」でも断トツの1位を記録しています。

*【参考】：[Github公式:Top languages over the years2021](https://octoverse.github.com/#geographical-distribution-of-active-users)*

*【参考】：[マイナビニュースTECH+：2021年 ITエンジニアが学びたいプログラミング言語、第1位はPython](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20210205-1697145/)*

### Pythonエンジニア認定試験の種類

Pythonの資格認定試験としては「一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会」が運営する「Python3 エンジニア認定基礎試験」と「Python3 エンジニア認定データ分析試験」があります。

さらに今後は「Python 3 エンジニア認定実践試験」が追加される予定になっています。ここでは、**Pythonエンジニアを目指す皆さんに最初に受けて頂きたい、「Python3 エンジニア認定基礎試験」を中心に紹介**していきます。

## Python3 エンジニア認定基礎試験

**「Python3エンジニア認定基礎試験」は、一般社団法人の「Pythonエンジニア育成推進協会」が実施する、Python3に関する基礎的な知識や文法知識を問う初心者向けの民間試験**です。

同法人が実施している試験としては、2020年3月からスタートした「Python3エンジニア認定データ分析試験」があり、主にPython3のデータ分析についての知識を問う試験です。

Python資格試験の申込み方法から受験、合否までの流れを確認しましょう。

試験は全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンターで通年実施されています。

**Python資格試験の受験申込は各試験会場にWebなどから直接申し込み**ます。

*[試験申込み](https://cbt.odyssey-com.co.jp/place.html)*：最寄りの試験会場を探し、試験申込みと受験料の支払を行います。

*[Odyssey IDの登録](https://cbt.odyssey-com.co.jp/cbt/registration/index.action)*：受験する前に登録が必要です。Odyssey IDは一度登録すれば繰り返し使えます。

試験当日には①Odyssey ID・②パスワード、③受験票、④身分証明書（運転免許証やパスポート等）が必要です。忘れないようにしましょう。

合否は試験終了の直後に判定され、受験者に「試験結果レポート」が渡されます。また[「合格者の照会」ページ](https://cbt.odyssey-com.co.jp/cbt/pass_reference_form.action)で合格を確認できます。

試験合格者には、4〜6週間以内に合格証が郵送されます。

### Python 3 エンジニア認定基礎試験詳細

**「Python3エンジニア認定基礎試験」の試験詳細は以下の通り**です。受験に際して理解しておきましょう。

▪試験方式：CBT（Computer Based Testing）形式

　※試験会場に設置されたパソコンで回答します。

　・一般価格　11,000円（税込）

　・学割価格　  5,500円（税込）

*【参考】：[マイナビAGENT：Pythonの資格試験について徹底解説！難易度や受験の流れについて](https://mynavi-agent.jp/knowledge/it/765.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

## Python3エンジニア認定基礎試験に合格するメリット

**「Python3エンジニア認定基礎試験」に合格することによるメリット**は何でしょうか？これからメリットについて詳しく見ていきましょう。

### Pythonエンジニアとしてのスキル証明になる

「Python3エンジニア認定基礎試験」に合格すれば、合格認定書が付与され、履歴書には「Python 3 エンジニア認定基礎試験　合格」と記載することができます。

この資格取得によって、**Pythonに関する基礎知識を有している証明となり、プログラミング未経験者も含めて、就職や転職で有利**になります。

また資格取得によって仕事の幅が広がり、Python3エンジニアとして、AI開発や、機械学習、データ分析などのさまざまな分野で活躍できる可能性が広がります。

### 自身のスキルアップ・キャリアアップにつながる

「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格に向けた学習がスキルアップにつながり、資格取得によって仕事の幅が広がり、技術が蓄積されれば、エンジニアとしてさらにスキルを高められます。その**スキルの積み上げがキャリアアップへとつながっていく**でしょう。

**「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格に向けた勉強法**について解説します。

**「Python3エンジニア認定基礎試験」の主教材は、オライリー・ジャパン 刊の『Pythonチュートリアル第4版』**です。他に、プログラミングに関する一般知識は、この教材以外からも出題されますので、主教材だけに頼らないよう、幅広く学習してください。

*【参考】：[Pythonチュートリアル 第4版](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119359/)*

▪出版：オライリー・ジャパン

▪著者：Guido van Rossum（鴨澤 眞夫　訳）

Pythonエンジニア育成推進協会では主教材以外の参考書の使用も推奨しています。ここでは**入門者向けの教材**をおすすめします。

*1.[スラスラわかるPython 第2版](https://www.seshop.com/product/detail/24718?utm_source=sebook&utm_medium=organic)*

▪監修：寺田 学（Pythonエンジニア育成推進協会　顧問理事）

▪概要:初学者向けのPython入門書です。Pythonの基礎的な知識の習得を目標とし、必要最低限の知識を学べるよう丁寧に解説しています。章末問題で理解度のチェックができるようになっています。この試験は 2021年10月リリースのPython 3.10に基づいています。

*2.[ゲームセンターあらしと学ぶ プログラミング入門 まんが版こんにちはPython](https://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/20/P88820/)*

▪概要：子供から大人まで、プログラミングをたのしみたい人向けの入門マンガです。

### PRIME STUDY（無料の模擬試験）

**「PRIME STUDY」はPython試験やPHP試験等の模擬試験サイトで、何度でも無料で受験**できます。このサイトには「Python3エンジニア認定基礎試験」や「Python3エンジニア認定データ分析試験」合格者の学習法が載っていますので、参考にすると良いでしょう。

*【参考】：[PRIME STUDY](https://study.prime-strategy.co.jp/)*

*【参考】：[Pythonエンジニア育成推進協会公式：認定教材・参考教材](https://www.pythonic-exam.com/material)*

Pythonは本で学ぼう！入門者におすすめの技術本5選！

Pythonが学べるおすすめのプログラミング学習サイトを紹介！

## Pythonブームを生かしてキャリアアップを！

この記事では、「Python3エンジニア認定基礎試験」の概要や勉強法を中心に解説してきました。扱いやすく、ライブラリが豊富なPythonの人気は高まる一方で、Pythonエンジニアの不足が懸念されるほどです。

こんな時こそ、Pythonエンジニアを目指す皆さんは**スキル証明となるPython3資格を取得し、自らのキャリアアップに繋げるチャンス**です。この記事を参考にして、ぜひ「Python3エンジニア認定基礎試験」に挑戦してみてください。

近年急速に人気が高まっているPythonですが、「Python3エンジニア認定資格」を取得すればPythonエンジニアのスキル証明となります。ここでは「Python3エンジニア認定試験」の概要、メリット、勉強法など合格に向けて必要な知識について解説します。

Pythonは世界的にも人気の高い言語であり、そのスキル証明が得られるメリットは大きい

Python試験は通年実施されているが、申込みは各会場に直接行う必要がある

Python試験の勉強は主教材だけに頼らず、まんべんなく勉強することが求められる

Pythonエンジニア認定資格の試験概要と攻略法を徹底解説

2021年12月6日3.10の最初のメンテナンスリリースが公開されました。そのわずか1か月後の*2022年1月14日、3.10.2が2回目のメンテナンスリリースとして登場です*。Pythonは1〜2カ月に1度のペースでバージョンアップがされています。ここでは、3.10からのリリースについて順に説明していきます。
【参考】：[Python 3.10.2](https://www.python.org/downloads/release/python-3102/)

Pythonとは、*インタープリタ型のオブジェクト指向プログラミング言語です*。言語仕様がシンプルであるため、メンテナンス性に優れています。汎用用途の他、それぞれの専門分野にライブラリーが公開されているため、多様なアプリケーション開発で利用されています。
【参考】[python](https://www.python.org/)

Pythonを利用するには編集用テキストエディタとPCがあればすぐ始められ、Windows・Linux・MacOS等のOSで対応しています。ターゲットとなる多様なシステムにPythonのインストールモジュールをダウンロードし、インストールが可能です。
【参考】[python download](https://www.python.org/downloads/)

Pythonの特徴は、プログラム記述がシンプルなことが挙げられます。記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性に優れています。さらに、オブジェクト指向プログラミングであるため、高機能なプログラムが簡単に記述できるメリットがあります。

Pythonはインタプリタのためデバッグが簡単であり、コード開発とライブラリー共有が順次行われています。分析アルゴリズムが共通化しやすい人工知能（AI）では、利便性向上のために機械学習やディープラーニング（深層学習）のライブラリーが数多く提供されており、*AI分野ではPythonが標準的に用いられています*。

Pythonの用途を知った上でPythonエンジニアを目指そう

## バージョンアップで追加されたPythonの機能

Pythonはセキュリティ対策やバグ修正を含めて、*1～2カ月に1度のペースでバージョンアップ版が公開されています*。3.10.0の公開日を順に整理します。

・Python 3.10.0 2021年10月4日公開
・Python 3.10.1 2021年12月6日公開
・Python 3.10.2 2022年1月14日公開

この期間は3.9のリリースも3.9.8・3.9.9・3.9.10とバージョンアップを重ね公開されているため、精力的にバージョンアップがされていることがわかります。

Python 3.10の新機能は「What’s New In Python 3.10」にまとめられています。
【参考】：[What’s New In Python 3.10](https://docs.python.org/3.10/whatsnew/3.10.html)

以下が主な機能追加です。
・*context managersの丸カッコ対応*
context managersでネスト解釈が改良され、複数行にまたがる継続行で丸カッコの解釈が可能となります。従来のimportステートメントと同様の方法で書式が解釈されます。具体例ですが、with構文では行末にバッククォート（”\\”)をつけずにカンマで終わる記述が可能です。
```with (
    Function1() as example1,
    Function2() as example2,
    Function3() as example3
):```

・*エラーメッセージの改良：SyntaxError*
SyntaxErrorとして表示される、文法エラーに関するメッセージの改良がされました。

丸カッコや角カッコが正しくセットで記載されていない場合、該当するカッコを表示するよう改良されました。文字列のリテラルが正しく括られていない場合も、その該当範囲を表示するように変更されています。

同様に「”:”（コロン）の不足や丸カッコがタプルに未記載の場合」、「”,”（カンマ）の誤り、複数のException型に丸カッコがない場合」、「辞書型リテラルに”:”（コロン）がない場合」、「tryブロックでexceptまたはfinallyブロックの記述がない場合」、「”=”と”==”を間違えた場合」、「f-stringで”\*”を使った場合」にエラーメッセージが表示されます。

・*エラーメッセージの改良：IndentationError*
インデントエラー（IndentationError）が記述コンテントに応じてステートメントを含めた表示がされます。

・*エラーメッセージの改良：AttributeError*
例外処理（exception）が発生した場合、PyErr_Display()が類似の属性名の誤りの可能性について、AttributeError行に提示してくれます。

・*エラーメッセージの改良：NameError*
例外処理（exception）が発生した場合、PyErr_Display()が類似の変数名の誤りの可能性について、NameError行に提示してくれます。

・*構造型パターンマッチングの追加*
matchステートメントと、caseステートメント形式のパターンマッチングが可能です。直接リテラルとのマッチングを図るほか、複数のリテラルをまとめて記述したり、必要に応じてワイルドキャラクター（”\_”）を指定したりします。caseステートメントでは変数のバインドも可能で、クラス呼び出しも可能です。具体的には以下のような基本構文となります。
```match 表現や式:
    case <パターン1>:
        <実行コード1>
    case <パターン2>:
        <実行コード2>
    case <パターン3>:
        <実行コード3>
    case _:
        <ワイルドキャラクターの実行コード>```

基本構文の<パターン>では、リスト・タプル・辞書等を用いることもできます。

・*Unionオペレータの追加*
“X | Y”で表されるUnionオペレータが追加されました。Typescriptと同様の記述が可能となり、従来の”Union[X, Y]”よりも記述がシンプルでわかりやすくなります。isinstance()やissubclass()でも、Unionオペレータが利用できます。

・*パラメータ仕様変数（ParamSpec）の追加*
typingモジュールにParamSpecが追加され、パラメータ型を転送することができます。またConcatenateでさらに引数を連結し、追加・削除が可能です。

・*TypeAliasの追加*
type alias（型エイリアス）の区別がつきやすいように、TypeAliasとして別名を明示できます。

・*ユーザー定義のType Guard*
typingにTypeGuardが追加され、型の絞り込みが正確に行えるようにします。

・*改良されたモジュール*
Optimizationとしてモジュールやインタープリタ等に高速化の改良がされています。この他、多くのモジュールが修正・改良されています。詳細は以下のリンクをご確認ください。
【参考】：[What’s New In Python 3.10 Improved Modules](https://docs.python.org/3.10/whatsnew/3.10.html#improved-modules)

### Python 3.10.1のバージョンアップ内容

Python 3.10.1のバージョンアップ内容ですが、Core and Builtins・Library・Documentation・Tests・Build・Windows・macOS・IDLE・C APIの各項目において、不具合のFixと関連モジュールのバージョン対応やオプション変更等の調整がされています。本質的な機能は*3.10.0と同等と判断できます*。
【参考】：[What’s New In Python 3.10 Python 3.10.1 final](https://docs.python.org/3.10/whatsnew/changelog.html#python-3-10-1-final)

### Python 3.10.2のバージョンアップ内容

Python 3.10.2のバージョンアップ内容ですが、トップページにCython使用時にメモリーリークが発生したため前倒しでバグフィックス版をリリースしたと記載されています。*長期使用時に問題発生がするため、重要と位置付けられるバージョンアップです*。

Core and Builtins・Library・Documentation・Tests・Build・macOS・C APIにおいて、不具合のFixと関連モジュールのバージョン対応やオプション変更等の調整がされていますが、急きょ前倒ししたため変更点は少なめです。今後はリリースを重ねて徐々に安定していくでしょう。
【参考】：[What’s New In Python 3.10 Python 3.10.2 final](https://docs.python.org/3.10/whatsnew/changelog.html#python-3-10-2-final)

## Pythonのバージョンアップは適宜行いましょう

Pythonはバージョンアップが1〜2カ月に1度のペースで進められており、非常に短サイクルです。不具合の修正も早いですが、利用環境の保全が必要となります。3.7以降は定期的にセキュリティ更新がされており、バグフィックスは3.9以降が対象です。

そのため利用環境に応じて、**ライブラリとの整合性を保ちながら適宜バージョンアップを行うことをおすすめします**。

Pythonの2系と3系の違いとは？Pythonの特徴も解説！

2022年1月14日、Python 3.10.1に引き続き3.10.2が2回目のメンテナンスリリースとして登場しました。1〜2カ月に1度のペースでバージョンアップがされていますが、ここでは3.10からのリリースで追加された機能と変更点を解説していきます。

Python 3.10.2は、Python 3.10の2回目のメンテナンスリリースです

Pythonは1～2カ月に1度バージョンアップがされていますが、3.10.2は前倒しリリースとなります

Pythonのメジャーリリースは3.10であり、今回大幅な機能拡張はなく不具合修正に限定されます

Python バージョン3.10.2の新機能と変更点を解説

- [Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化](https://and-engineer.com/articles/YRn2KRAAACIA6YPW?utm_source=blog&utm_medium=none&utm_campaign=and-engineer_topics01_211028)

- [Pythonの実力を証明できる資格3種とその勉強方法について解説！](https://and-engineer.com/articles/YHRoMxMAACIAFP2i?utm_source=blog&utm_medium=none&utm_campaign=and-engineer_topics02_211028)

- [PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！](https://and-engineer.com/articles/YPuC3xIAACQAic3M?utm_source=blog&utm_medium=none&utm_campaign=and-engineer_topics03_211028)

## Pythonライブラリ：Pandasとは？

*Pandas*とは*Pythonのデータ解析用ライブラリ*の1つを指し、数表や時系列データを得意とする**データ操作・解析ライブラリ**です。
参考：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)

Pandasは表計算で用いられている*行（ロー）*と、*列（カラム）*から成る**DataFrame（データフレーム）オブジェクト**をサポートします。これにより、高速に表計算やデータベースのデータを読み書きできます。データを読み込んで*並べ替え*を行ったり、*欠損データの補完*を行いデータ分析しやすい形式に変換したりします。

ファイルフォーマットは、csv・excel・sql・jsonなど多様なフォーマットをサポートしているため、主に*データの読み込み工程*や*データの前処理工程*で用いられます。

### Pandas以外のデータ解析ライブラリは？

Pandasはベースライブラリとして**NumPy**を利用します。NumPyはPythonの代表的な数値計算ライブラリの1つで、*多次元配列オブジェクトをPythonに実装し、主にデータの読み込み工程やデータの前処理・加工工程で広く用いられています。*PandasはNumPyに依存関係がありますので、NumPyを同時にインストールして利用します。
参考：[NumPy](https://numpy.org/)

次に、**Matplotlib**を紹介します。*MatplotlibとはNumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリで、データの可視化に用います。*データの可視化はデータ集計・加工の後工程で必要なため、Pandasのインストール時にMatplotlibのインストールも合わせて行うことをおすすめします。
参考：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)

Pandasをインストールする際に利用するのが、**pip**です。pipは、*Python標準のPyPI（Python Package Index）のパッケージをインストール・管理します。*PyPIに登録されているPythonの各ソフトウェアやライブラリは 、pipを用いてインストールすることができます。

Pandasをインストールする方法は、pip以外に**Anaconda**を使う方法があります。*Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれている*ため、利用者はインストール後すぐに開発作業を開始できるメリットがあります。GUI版のAnaconda Navigator、CUI版のcondaツールがそれぞれ提供されています。

どちらのインストーラを使うかですが、*データサイエンスや機械学習用途*に用いるのがAnacondaの「*conda*」、*初心者や汎用用途*ではPyPIを使う「*pip*」の利用がおすすめです。

Pandasのインストール方法は、*パッケージインストーラ*を用います。以下に**pipの基本操作**を説明します。pipでは「*パッケージ名==バージョン番号*」とすることで、バージョン指定が可能です。

・*pipを用いたインストール方法*（**MacOS、Linux**）
　$ python -m pip install pandas、または
　$ pip install pandas

・*pipを用いたインストール方法*（**Windows**）
　$ py -m pip install pandas
参考：[pandas Installation](https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/install.html)

### Pandasのpip以外のインストール方法

pip以外のインストール方法の場合も、Pandasのパッケージ名：”*python3-pandas*”を指定することでインストールできます。Anacondaの**conda**はWindows・Linux・MacOSで利用可能です。UbuntuやDebianでは、**sudo**を用いることができます。

・*pip以外を用いたインストール方法*（**sudo**）
　$ sudo apt-get install python3-pandas
　「パッケージ名=バージョン名」とすることでバージョン指定が可能です。

sudoの他には、OpenSuseはzypper、Fedoraはdnf、Contos/RHELはyumのパッケージマネージャを用いてpython3-pandasをインストールできます。公式サイトでは、*最新バージョンの入手*は**pipまたはcondaでインストールすることが推奨**されています。

なお、Anacondaでは*標準でPandasや依存ライブラリであるNumPyがインストール*されるため、”conda list”やAnaconda Navigatorでインストールされていることをご確認ください。そこでバージョン変更したい場合や、誤ってアンインストールした場合は以下のコマンド、またはAnaconda Navigatorでインストールすることができます。

・*pip以外を用いたインストール方法*（**Anaconda**）
　$ conda install -c anaconda pandas
　「パッケージ名=バージョン名」とすることでバージョン指定が可能です。

Anaconda Navigatorの場合は、パッケージの「Not Installed」からPandasをチェックし「Apply」をクリックします。「Installed」に表示されたら使用可能です。

Pandasの使い方は、Pythonコードで以下のように*ライブラリをインポート*します。
“**import pandas as pd**”
”pd”はPandasのドキュメントでも頻繁に利用される名称なため、問題なければそのまま使用します。

”import”時にエラーとなるなどPandasが使えない場合は、Pandasがインストールされていない可能性があります。その際は今1度インストール状況を確認してみましょう。インストールしても“import pandas as pd”とエラーが発生する場合は、*ライブラリのパス*が正しく反映されていない可能性があります。

Python実行時に「コマンドが見つかりません」のエラーの場合は、Pythonの実行パスが正しく設定されていない事が考えられます。PATHまたはPYTHONPATH環境変数を確認して、パス設定を正しく行ってください。

Pandasのバージョンは、*pd.\_\_version\_\_*属性を表示すれば確認できます。さらに、*pd.show\_versions()*関数で詳細情報を表示してくれるため、必要に応じてご確認ください。

### Pandasのインストール確認方法

Pandasには、**ユニットテストの関数**があります。pytest 6.0以降とHypothesis 3.58以降があれば、*pd.test()*で*セットアップに問題がないか確認できます*。なお、依存ライブラリはNumPy 1.17.3以降、python-dateutil 2.7.3以降、pytz 2017.3以降が必要です。

### Pandasがインストールできない場合は？

 Pandasがインストールできない場合は、他のPythonライブラリ同様概ね以下のことが考えられます。下記の設定確認をしてみてください。

・*システム管理者権限を確認*
pipのパッケージダウンロード・インストールは、システム権限がない場合はフォルダ・ディレクトリやファイルのパーミッションでエラーが発生します。**システム管理者の権限が設定されていること**を確認しましょう。

・*pipが最新バージョンか確認*
pipが古いとその旨の警告が表示される場合があります。pipを最新にすることでパッケージ管理で生じるエラー発生リスクを低減することができます。pipのアップグレードも、パッケージのアップグレードと同等です。”python -m pip install --upgrade pip” で最新の状態を維持してください。

・*pipのインストール状況を確認*
pipは、Python2.7.9・Python3.4からPythonに同梱されています。それ以前のバージョンの場合は、Python自体のバージョンアップまたはpipの個別インストールが必要です。また、pipではなくpip3のみが入っている場合は、pip3を使用します。*pip3はPython3に同梱されている*ため、**Pandasインストール前に事前確認する**ことをおすすめします。

・*インターネット接続を確認*
pipをはじめとするインストーラはインターネット接続により、リポジトリからパッケージをダウンロード・インストールします。そのため、ネットワーク環境が正しいか**アクセス制限含めて確認**してください。

*VSCode（Visual Studio Code）*は、マイクロソフト社が提供する*無料コードエディタ*です。VSCodeを使ってPythonおよびPandasを使うためには、**VSCode Python extension**をインストールする必要があります。

VSCode Python extensionは、Extension Marketplaceから入手します。Extension Viewで「*VSCode Python extension*」を検索すると表示されますので、Installボタンをクリックします。
参考：[Visual Studio Code Python extension for Visual Studio Code](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python)

## Pandasをインストールしたらデータの読み込み・加工に利用しましょう

*Pandas*はPythonの*データの読み込み工程やデータの前処理工程*で用いられます。多様なフォーマットをサポートしており、頻繁に利用されています。無事にインストールできたら実際にデータの読み込みを行ってみましょう。Pandasを使って*欠損データの補完やデータ集計*等の**データ分析に活用してください。**

Pandasは、数表や時系列データを得意とするPythonデータ操作解析ライブラリです。多様なフォーマットをサポートしており、欠損データの補完や集計に用いられます。ここではPandasのインストール方法や、インストールできない場合の対応方法を解説していきます。

Pandasとは、数表や時系列データを得意とするPythonのデータ操作解析ライブラリを指します

Pandasのインストールは、Pythonで使用するpipまたはcondaを利用します

インストールは簡単ですので、すぐに欠損データの補完や集計に活用できます

Pythonライブラリ：Pandasのインストール方法を解説！

Pythonの記事（13ページ目）