どうも､にこいちです｡みなさんデータ分析の世界へようこそ！Pythonを使ったデータ分析は、ビジネスや研究など様々な分野で活用されています。私も業務の中で､データ分析を行うことが増えてきました｡この記事では、データ分析の第一歩として、必要なライブラリの導入からデータの読み込みまでを解説します。すべてのシリーズを読破したあなたはきっとデータ分析ができるようになっているはずです｡
ライブラリとモジュールについて
早速分析を行おうと考えても､まずはデータをPyhonに理解してもらう必要があります｡そこで､今回はライブラリという機能を使って行きます｡ライブラリは簡単にいうと｢便利な道具箱｣です｡プログラミングの世界では､一から全てコードを書くことはありません｡誰かが作ってれた便利なライブラリを使うことで複雑な処理や書く手間を大幅に減らすことができます｡
ライブラリとモジュールとは？
- ライブラリ：プログラムに機能を追加するためのツール集です
- モジュール：ライブラリの中の個別の機能をまとめたファイルです
ライブラリのインポート方法には主に3つあります：
# 方法1：ライブラリ全体をインポート
import pandas
# 方法2：ライブラリに別名をつける（一般的な方法）
import pandas as pd
# 方法3：特定の機能だけをインポート
from pandas import DataFrameデータ分析に必要な主要ライブラリ
データに欠かせない重要なライブラリをご紹介します｡今後､様々なものが出てきますが､まずはこちらの3つを使ってみましょう｡
- pandas
- データフレーム（表形式）でのデータ操作
- データの読み込み、加工、分析に使用
- numpy
- 数値計算や配列操作
- 科学技術計算の基礎
- matplotlib
- データの可視化
- グラフやチャートの作成
Pandasとは
Pandasは、Pythonでデータ分析を行う際の中心的なライブラリです。特に､まず最初にデータを取り込む際に必ず使うライブラリなので必ず覚えておきましょう｡主な特徴は以下のものがあります：
- Excel風の表形式（データフレーム）でデータを扱える
- 大量のデータを効率的に処理できる
- データの加工、集計、結合が簡単
- さまざまなファイル形式（CSV、Excel、JSON等）の入出力に対応
CSVファイルの読み込み方法
では早速データの読み込みから一緒にやっていきましょう!Pyhonをダウンロードしていない方はグーグルコラボラトリーという無料で使うことができるところからやってみましょう｡
一緒に手を動かしてみたい方はこちらのファイルをダウンロードして行ってみてください｡
(ダウンロードを行った時にファイル名を変えずに使ってください｡もしファイル名を変えた場合は､データと書かれているところを変えたファイル名に変更してください｡)
基本的な読み込み方法
import pandas as pd
# 最もシンプルな読み込み方法
df = pd.read_csv('data.csv')
# 日本語を含むCSVファイルの場合
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')read_csvのよく使う引数
引数とは､関数が処理を行う時に､｢何に対して処理を行うか｣という情報になります｡はじめのうちは難しく考えず､つかってみていただければと思います｡
- encoding
- ファイルの文字コードを指定
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') # UTF-8の場合
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='cp932') # Shift-JISの場合- index_col
- インデックスとして使用する列を指定
df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0) # 1列目をインデックスに設定- header
- ヘッダー行の指定
df = pd.read_csv('data.csv', header=0) # 1行目をヘッダーとして使用
df = pd.read_csv('data.csv', header=None) # ヘッダーなしの場合- skiprows
- スキップする行数を指定
df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=2) # 最初の2行をスキップ- na_values
- 欠損値として扱う値を指定
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NA', '－'])データ確認の基本コマンド
先ほどデータが読み込めたものが正しく読み込めているか確認は必ず行ってください｡後で､読めてなかったなんてことがあると､振り出しに戻り大幅に時間をロスしてしまいます｡
読み込んだデータは以下のコマンドで確認できます：
# 最初の5行を表示
df.head()
# データフレームの基本情報を表示
df.info()
# 基本的な統計量を表示
df.describe()まとめ
お疲れ様でした｡Pythonでのデータ分析は、適切なライブラリを使用することで効率的に行うことができます。特にPandasは、データの読み込みから加工まで幅広く対応できる強力なツールです。この記事で紹介した基本を押さえた上で、実際のデータで練習してみることをお勧めします。次はデータのより詳しい確認方法について見ていきたいと思います｡
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