pandas

当サイトではアフィリエイトプログラムを利用して商品を紹介しています。

 

 

 

pandasの特徴とインストール方法

pandas は NumPy を土台に構築されたデータ分析ライブラリです。数値表や時系列のデータ構造と操作を提供し、データの取り込み、整理、変換、可視化など、データ分析に役立つ豊富な機能を提供します。pandas の代表的なオブジェクトである DataFrame (データフレーム) は二次元のデータ構造で、行と列の表形式のデータを扱うことができます。DataFrame は、異なるデータ型(整数、浮動小数点数、文字列など)を持つ複数の列から構成されます。DataFrame はデータの取り込み、変換、フィルタリング、集計、結合など、多くの操作を行うための強力なツールです (Python の list に相当する Series オブジェクトも用意されています)。
 
pandas は様々なデータの入出力形式に対応しています。CSV、Excel、SQLデータベース、JSON、HTML、SQL クエリ結果など、多くのフォーマットでデータを読み込んだり書き込んだりすることができます。また、pandas はデータのクリーニングや前処理にも優れており、欠損値の処理や重複データの削除などを簡単に行うことができます。
 
データの検索や抽出においては、pandas は柔軟なインデックス指定や条件指定をサポートしています。インデックスを使用してデータを選択したり、条件を指定してデータを抽出したりできます。複数の条件を組み合わせたり、正規表現を使用したパターンマッチングを行ったりすることも可能です。

pandas はデータの加工や集計にも優れています。複数のデータフレームを結合したり、グループ化して集計したり、時系列データを処理したりできます。さらに、pandas は Excel のピボットテーブルのようなクロス集計やデータの変換もサポートしています。
 
データの可視化も pandas の強力な機能の一つです。pandas は Matplotlib と統合されているので、折れ線グラフ、ヒストグラム、散布図、箱ひげ図など、さまざまな種類のグラフを簡単に描画できます。可視化により、データのパターンや傾向を直感的に把握できます。
 
Anaconda がインストールされている環境であれば、pandas は同梱されています。それ以外の環境で pandas を使うためにはコマンドプロンプトで、”pip install pandas” を入力して pandas をインストールしてください。インストールが完了したら、プログラム内で import 文を使用して pandas を呼び出せます。
 
『Pythonデータサイエンスハンドブック』の 3 章 (pp.97-216) で pandas の体系的な知識を学べます。

Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

新品価格
¥4,536から
(2019/10/24 18:17時点)


以下に目次を抜粋しておきます。
 
3.1 pandas のインストールと使用方法
3.2 pandas オブジェクトの基礎
3.3 インデクスとデータの選択
3.4 pandas データ操作
3.5 欠損値の扱い
3.6 階層型インデクス
3.7 データセットの連結:concat と append
3.8 データセットの結合:merge と join
3.9 集約とグループ化
3.10 ピボットテーブル
3.11 文字列操作のベクトル化
3.12 時系列
3.13 ハイパフォーマンスpandas:eval() と query()
3.14 参考資料

Modin

データサイエンティストやデータエンジニアのために、より大規模なデータセットを効率的に処理するためのデータ分析ライブラリ “Modin” を紹介しておきます。
 
Modin は Python の高速なデータフレーム処理のためのライブラリです。Pandas の代替として開発され、大規模なデータセットや複雑な演算を効率的に処理することができます。通常、Pandas はシングルスレッドで動作しますが、Modin は分散処理フレームワークを使用してデータ処理を並列化します。これにより、複数の CPU コアや複数のマシンを使用して処理を高速化することができます。Modin はバックエンドとして Dask や Ray といった分散処理フレームワークを活用しており、これらのフレームワークのパフォーマンスを最大限に引き出します。

Modin は Pandas との互換性が高く、Pandas と同様の API を提供しています。そのため、既存の Pandas コードをほとんど変更することなく Modin に移行できます。ただし、Modin は大規模なデータセットに特化しており、小規模なデータに対しては Pandas の方が適しています。Modinは、大量のデータや複雑なデータ処理を必要とするプロジェクトやタスクにおいて、高速な処理とスケーラビリティを提供します。特に、機械学習、ディープラーニング、ビッグデータ分析などの領域で活用されています。ただし、Modin の分散処理機能をフルに活用するには、適切なハードウェアや環境の準備が必要です。
 
Modinを使用するためには、まず Modin をインストールする必要があります。次に、Pandas の代わりに Modin をインポートすることで、既存のコードを Modin に対応させることができます。Modin は、自動的にシングルスレッドの Pandas と分散処理を行う Modin の間で切り替えるため、手動で設定を変更する必要はありません。

【ChatGPT解説】pandasと類似する機能をもつ各種ライブラリ

Pandas は Python のデータ操作と解析のための非常に人気のあるライブラリです。Pandas にはデータの読み込み、クリーニング、変換、集計などの機能があります。Pandas に似たいくつかのライブラリを以下に紹介します。
 
NumPy(Numerical Python): NumPyはPythonの数値計算のための基本的なパッケージであり、Pandasの基盤となっています。NumPyは高速な数値演算や多次元配列のサポートなど、Pandasと同様の機能を提供しています。
 
Dask: Daskは大規模なデータセットを処理するための柔軟な並列処理フレームワークです。Pandasと似たAPIを持ち、複数のコアやクラスター上でデータの操作や分析を行うことができます。
 
Modin: Modinは分散データフレームのためのPandasの高速な代替として開発されたライブラリです。ModinはPandasと同じAPIを提供し、バックエンドとしてPandasの代わりに他の処理エンジン(たとえば、DaskやRayなど)を使用することができます。
 
Vaex: Vaexは非常に大きなデータセットを効率的に処理するためのライブラリです。Vaexは遅延評価を使用し、インメモリでのデータの操作や分析を高速に行うことができます。Pandasと似たAPIを提供しています。
 
これらのライブラリはいずれもPandasに似た機能を提供していますが、各ライブラリには独自の特徴や利点があります。具体的な要件や使用するデータセットのサイズに応じて、最適なライブラリを選択することが重要です。