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## 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！

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*PythonのPandasの基礎知識を解説*します。Pandasはデータ分析を行うなら、まずは知っておきたいライブラリです。**Pandasとは何か、データ分析とは何か、という所から説明**しましょう。Pandasという言葉を始めて聞いた方は、まずはここからお読みください。

*Pandasはデータ分析を行うためのPythonライブラリ*で、読み方は「パンダス」です。オープンソースのライブラリであり、**誰でも無料で扱うことが可能**です。Pandasには、Excelやcsvファイルのデータを読み取る、データの加工や修正を行うなどの機能が揃っています。

データ分析を行う際、最も時間がかかるのは前段階の処理と言われています。しかしPandasを使うことで、面倒な前段階の処理をスピーディーに終わらせて、分析作業に集中することが可能です。また、データの分析だけでなく、分析結果をグラフにして分かりやすく見える化することもできます。

Pandasの作成にはC言語が用いられています。C言語はコンパイラ言語であるため、処理が高速なのがメリットです。対してPythonはインタプリタ言語であり、処理速度が遅いです。Pythonだけでデータ分析を行うと処理速度の遅さがデメリットとなりますが、**Pandasを使えばデータ分析を効率的に行うことができる**のです。

*データ分析とは、大量のデータから、有益な情報を導き出すこと*です。たとえば、Twitterにはユーザーが商品の感想について書き込みをしています。こういった書き込みを分析することで、商品改善に役立つでしょう。昨今SNSをやるユーザーが増えたこともあり、**ネット上に多くの情報が書き込まれるようになったので、それらをどう活かすかは重要な課題**となっています。データ分析を専門として行う人を、データサイエンティストと呼びます。データサイエンティストは、PythonのPandasを使う機会も多いでしょう。

### Pandas以外のデータ分析ライブラリ

Pandas以外にもPythonにはデータ分析ライブラリが多くあります。基本的にはPandas単体で使うことは少なく、*他のライブラリと組み合わせてデータ分析を行います*。

たとえばMatplotlibというライブラリがあります。こちらはグラフを描画するライブラリで、2Dだけでなく3Dグラフも描けるのが特徴でしょう。他にも、Numpyという数値計算ができるライブラリも多く使われます。Pandasでデータの整形を行った後、**Numpyでデータの集計作業などを行い、最後にMatplotlibで見える化する**、といった感じに組み合わせて使います。

ちなみに、これらのライブラリはAnacondaを使えば一括でインストール可能です。

## PythonのPandasで主にできること

*PythonのPandasで主にできることをまとめました*。Pandasの使い方は公式サイトのマニュアルに書かれていますが、日本語ではなく英語で書かれています。そのため、**英語が読めない方は使うのが難しい**でしょう。そこで、Pandasの基本的なメソッドを本記事で紹介します。

*Pandasは様々な形式のデータを読み込むことが可能*です。たとえば、read_csvメソッドを使えば、CSV形式のデータを読み込めます。他にも、read_excelならExcelのデータ、read_jsonならJSON形式のデータを読む込むことが可能です。このように、**データ形式によってそれぞれ別のメソッドが用意**されています。

*Pandasはデータを加工するメソッドも豊富*です。たとえば、DataFrameオブジェクトなどを使えば、データの切り出しができます。また、DataFrameオブジェクトのsort_valuesメソッドを使えば、値による並べ替えが可能です。このような、**データを整形するメソッドはまだ他にも多くあり**ます。

DataFrameオブジェクトのinfoメソッドを使うことで、*データの特徴を表示*できます。他にもdescribeのように要約統計量を表示するメソッドや、データの一部のみを表示できるメソッドもあります。**幅広いデータ分析の手段があるのが、Pandasのメリット**でしょう。

次に、*PythonのPandasを使うメリット*をまとめました。Pandasを使わなくても、データ分析は一応可能です。しかし、特に**初心者の場合はPandasを使うことをおすすめ**します。その理由を解説していきましょう。

Pandasは*とにかくデータ処理の機能が豊富*です。たとえば、欠損値の補完や指定した列や行の抽出ができたり、文字列を数値に変換したり、といった作業が簡単に行えます。こういった処理をライブラリなしで行うのは、非常に大変です。

**また、データ分析だけでなく、Pandasは機械学習にも使えます**。汎用性の広さがPandasのメリットと言えるでしょう。

Pandasは*ネットの多くの情報が掲載されています*。Pandasの公式マニュアルは全て英語で書かれていますが、日本語でPandasについて分かりやすく解説しているサイトが多くあり、それらを参考に使っていくことが可能です。昔はPython関連の情報が少なかったのですが、近年はPythonの人気が上がっており、ネットの情報も増えています。**学習しやすい環境が整ってきたと言える**でしょう。

### Excelより大量のデータを処理しやすい

*データ分析は一応Excelなどでも行うことは可能*です。ただ、Excelの場合は大量のデータを処理すると動作が遅くなってしまいます。**Pandasは大量のデータを読み込んでも、遅くなりにくい**のがメリットでしょう。パソコンのメモリ容量に余裕があるなら、大規模なデータをPandasに読み込ませて、スムーズにデータ分析が可能です。

### 他のPythonライブラリと組み合わせて更に便利に

Pythonは*他にも数多くのライブラリがあります*。これらのライブラリとPandasを組み合わせて、更に効率的なデータ分析が可能です。上記で解説したもの以外にも、**Scipyやscikit-learnなど汎用性の高いライブラリが多い**です。こういったライブラリが多いことから、Pythonはデータ分析や機械学習に向いているとされています。

最後に、Pandasの使い方についてまとめました。**Pandasのインストール方法について解説**します。pandasはpipコマンドを使うことでもインストールできますが、ここではAnacondaを使う方法を紹介します。*Anacondaを使う方が後に他のライブラリも使いたいときに楽*だからです。

まずは*Anacondaをインストール*しましょう。Anacondaは科学計算のためのPythonのディストリビューションで、無料で使うことが可能です。Anacondaを使えば**Python本体とPythonライブラリを一括でインストール**できます。初心者は環境構築で手間取ることが多いので、Anacondaを使うのがおすすめです。

Anacondaは公式サイトから最新版をダウンロードしましょう。ダウンロードが完了したら、ファイルをクリックして実行することで、インストールができます。

### AnacondaからPandasをインストール

Anacondaのインストールが完了したら、*Anaconda Navigatorを起動*します。ライブラリのインストールはEnvironmentsから行うことが可能です。検索ボックスに「pandas」と入力すれば、pandasライブラリが出てくるので、インストールを行いましょう。また、他のデータ分析ライブラリもそのうち使うので、インストールしておきましょう。**MatplotlibもNumpyも同じ手順でインストール可能**です。

## PythonのPandasを使いこなして効率的にデータ分析しよう！

本記事では、*PythonのPandasについて解説*しました。Pandasの特徴やメリット、インストール方法がお分かり頂けたかと思います。**Pythonでデータ分析を行うならPandasは欠かせません**。Pandasは機能が豊富な上に、処理も高速で使いやすいのがメリットです。また、インストールもAnacondaを使って簡単に行えます。データ分析の需要は今後も上がっていくと推測されます。データ分析に興味がある方は、ぜひPandasを試してみてください。

PythonのPandasについて解説します。Pandasはデータ分析を行う際に欠かせないライブラリです。本記事ではPandasの特徴やメリット、使い方についてまとめました。Pandasを使ってデータ分析を始めたい方は、ぜひ本記事を参考にしてください。

PythonのPandasはデータ分析で使えるライブラリ

Pandasは様々な形式のデータを読み込むことが可能

PandasのインストールはAnacondaを使うのがおすすめ

PythonのPandasとは？データ分析で使うライブラリを解説

Pythonの*pip*とは、"*Pip Installs Packages*"・"*Pip Installs Python*"の略から名付けられたPythonの**標準パッケージ管理システム**を指します。パッケージ管理システムとは、パッケージソフトウェアをインストール・管理するためのソフトウェアです。

Pythonではパッケージの多くが*Python Package Index（PyPI）*に登録されています。pipは、PyPIのパッケージをインストール・管理します。
参考：[Python モジュールのインストール](https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html)
参考：[pip documentation](https://pip.pypa.io/en/stable/)

pipでできることは、*パッケージ管理*における以下の主要な処理を行うことです。

・*パッケージの検索*
　PyPIやGitHub等のPython用ソフトウェア公開サービスからパッケージを検索・表示します。
・*パッケージのインストール*
　PyPIやGitHub等のPython用ソフトウェア公開サービスからパッケージをインストールします。
　ダウンロードのみを行い、インストールしない指定もできます。
・*パッケージのアップグレード*
　インストール済みパッケージのバージョンアップを行います。
・*パッケージのアンインストール*
　インストール済みパッケージをアンインストールします。
・*パッケージの表示*
　インストール済みパッケージの表示や、古いパッケージを表示します。
　パッケージの詳細表示も可能です。

具体的なpipの使い方は以降で説明します。

PyPIは* Python Package Index*の略です。**Python Software Foundation（PSF）によるPython用リポジトリ**で、ソフトウェア公開サービスを指します。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。
参考：[PyPI](https://pypi.org/)

使用方法は簡単で、以下のようにパッケージ名を指定するだけです。
“$ python -m pip install パッケージ名”
参考：[Python Docs Python モジュールのインストール](https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html)

### その他のパッケージマネージャは？

pipの他に有名なパッケージ管理システムの*パッケージマネージャ*として、Anacondaの「*conda*」を紹介します。*Anaconda*とはPythonの実行環境で、**データサイエンス**に必要とされる各種*ツールやライブラリを提供するプラットフォーム*です。

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おり、大変便利です。Anacondaにソフトウェアを取込む場合は、*conda* ツールを用いて追加することができます。condaはAnacondaをインストールすると同梱されるツールで、*パッケージのインストール・管理*を行います。

詳しくは、以下のサイトにAnacondaのインストール方法が記載されていますのでご確認ください。Anacondaの無償版は*Individual Edition*ですが、商用利用時には有償版が必要です。
参考：[日本Pythonユーザ会 Python環境構築ガイド Anacondaのインストール](https://www.python.jp/install/anaconda/index.html)
参考：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

pipとcondaの違いは、**PyPIとAnacondaのそれぞれに付随したインストール・管理ツールであること**です。PyPIとAnacondaはPython用ソフトウェア公開サービス（リポジトリ）です。現状それぞれソフトウェア管理の形態が異なりますので、併用することが難しいです。

いずれかを選択する際の判断基準は、*データサイエンスや機械学習用途*に用いるのが*Anaconda*、*汎用用途あるいは初心者の利用*は*PyPI*を利用するのが良いでしょう。pipとcondaは選択したリポジトリに対応させて使用します。

pipの使い方は、”python -m pip …”として*pythonコマンドを用いる方法*、*pipコマンドを直接用いる方法*の2つがあります。どちらも動作に違いがありませんが、日本Pythonユーザ会では、初心者はpythonコマンドを用いることを推奨していますので、pythonコマンドの用法に慣れるのが良いでしょう。

以下の用法で**バージョンの確認と指定**が可能です。なおLinux、MacOSの場合の*”python -m pip”コマンド*は、Windowsでは*”py -m pip”コマンド*で実行します。そのため以降の説明を置き換えてご確認ください。

・*Python自体のバージョン確認*
用法：$ python --version　（Windowsでは、C:> py --version）
・*pipのバージョン確認*
用法：$ python -m pip --version　（Windowsでは、C:> py -m pip --version）

### pipでパッケージをインストールする方法

以下の用法で**パッケージのインストール**ができます。


・*パッケージのインストール（PyPIをリポジトリとして使用する場合）*
用法：$ python -m pip install パッケージ名
・*パッケージのインストール（GiHubをリポジトリとして使用する場合）*
用法：$ python -m pip install git+https\://github.com/pypa/パッケージ名.git@main

### pipでパッケージインストール時にバージョン指定する方法

以下の用法で、**パッケージインストール時にバージョンを指定する**ことができます。


・*パッケージのインストール時にバージョン指定する*
用法：$ python -m pip パッケージ名==X.Y.Z
・*パッケージのインストール時にオプション変更する*
用法：$ python -m pip install オプション パッケージ名
インストールのオプションは多岐に渡ります。詳しくは以下のリンクをご確認ください。
参考：[pip install](https://pip.pypa.io/en/stable/cli/pip_install/#options)

### pipでパッケージインストール時にPythonのバージョンを指定する方法

以下の用法で、*パッケージインストール時*に**Pythonのバージョンを指定する**ことができます。


・*LinuxやMacOSの場合のバージョン指定方法*
用法：$ pythonバージョン -m pip install パッケージ名
使用例：
　$ python3 -m pip install パッケージ名
・*Windowsの場合のバージョン指定方法*
用法：$ py -バージョン -m pip install パッケージ名
使用例：
　$ py -3 -m pip install パッケージ名

ここではバージョン指定時にpython3を指定しましたが、3.8や3.9等のより詳細な指定が可能です。

### pipでインストール済みパッケージの表示をする方法

以下の用法で**インストール済みパッケージの表示**を行います。
・*インストール済みパッケージのバージョンを表示する*
用法：$ python -m pip list
　　　$ python -m pip freeze
listとfreezeの違いは出力形式の違いです。freezeはパッケージ一括インストール時にも用います。
・*インストール済みパッケージの情報を表示する*
用法：$ python -m pip show パッケージ名
　　　$ python -m pip show --verbose パッケージ名
このように“--verbose”を指定することで、より詳細な情報が表示できます。

### pipでパッケージのアンインストールとアップグレードの方法

以下の用法で、**パッケージのアンインストールとアップグレード**が可能です。なお、アップデート（update）作業はアップグレード指示（--upgrade）をinstallに続いて指定入力します。

・*パッケージのアップグレード*
用法：$ python -m pip install --upgrade パッケージ名
・*パッケージのアンインストール*
用法：$ python -m pip uninstall パッケージ名

pipが使えない場合やエラーとなる場合は、概ね以下の3通りのことが考えられます。下記の症状に該当するかどうか確認をしてみてください。

・*インターネット接続の確認*
pip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。オフィスからの接続ではトラフィック制限により、リポジトリ等へのアクセスを遮断している場合もあります。そのため、別のネットワーク環境から動作確認することをおすすめします。

・*pipのバージョンが対応していない*
pipでインストールをする場合、pip自体を最新にすることで提供サービスがカバーされることがあります。インストールに先行してpipをアップグレードすることをおすすめします。

・*システム管理者権限の確認*
pipのパッケージダウンロード・インストールはシステム管理者の権限が必要です。権限がない一般ユーザの場合はフォルダ・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。

さらに「*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環境変数を確認してパス設定を正しく行うことをおすすめします。なおpipはPython 3.4から同梱されていますが、それ以前のバージョンではpipを**個別インストールする**必要がありますので合わせてご確認ください。

### pip自体のアップグレードは？

pip自体のアップグレードは、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おきましょう。これにより、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を用いてPythonの豊富なライブラリパッケージを活用しましょう

Pythonは豊富なパッケージが特徴で、開発生産性の高さから人気があります。*pip*は*Pythonの標準パッケージ管理システム*です。pipを用いて多岐に渡り公開されている*ライブラリを活用*し、より**効率的にシステム開発を行うこと**をおすすめします。

pipとは、Pythonの標準パッケージ管理システムです。pipはPyPIやGitHubに登録された豊富なライブラリパッケージをインストール・管理します。ここでは、pipのインストールや使い方から使えない場合の対処方法まで分かりやすく解説していきます。

pipとは、パッケージソフトウェアをインストール・管理するためのPythonの標準パッケージ管理システムを指します

pipはPythonで標準利用されており、Python用リポジトリであるPyPIやGiHubを用いてパッケージ管理します

pipは初心者でも分かりやすいコマンド体系のため、汎用ライブラリを用いる場合におすすめです

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

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