概要
PandasはPythonのデータ分析ライブラリであり、表形式のデータを扱うための強力で柔軟なツールです。
このライブラリを使用することで、データのクレンジング、変換、集計、可視化など、さまざまなデータ操作を効率的に行うことができます。
以下では、Pandasを使ったデータ分析の基本的な操作と活用例を紹介します。
詳細内容
もちろんです。
以下に、Pandasを使用して実務でよく使われるデータ分析の例とその説明を記載します。
例1: データの読み込みと表示
import pandas as pd# CSVファイルからデータを読み込む
data = pd.read_csv("data.csv")# データの先頭5行を表示する
print(data.head())
このコードでは、CSVファイルからデータを読み込んでいます。
データの形式には関係なく、Pandasはさまざまな形式でデータを読み込むことができます。
`read_csv()`関数を使用してCSVファイルを読み込んでいます。
例2: データの操作とフィルタリング
# 特定のカラムの値を表示する
print(data["column_name"])# 特定の条件を満たす行だけを表示する
filtered_data = data[data["column_name"] > 10]
print(filtered_data)
このコードでは、特定のカラムの値を表示したり、特定の条件を満たす行だけを表示したりしています。
`data[“column_name”]`のようにカラム名を指定することで、そのカラムの値を表示できます。
また、`data[“column_name”] > 10`のように条件を指定することで、特定の条件を満たす行だけを表示できます。
例3: データの集計と統計
# カラムの合計値を計算する
total = data["column_name"].sum()
print(total)# カラムの平均値を計算する
average = data["column_name"].mean()
print(average)# カラムの最大値を計算する
maximum = data["column_name"].max()
print(maximum)
このコードでは、データの集計と統計を行っています。
`sum()`関数を使用してカラムの合計値を計算し、`mean()`関数を使用して平均値を計算し、`max()`関数を使用して最大値を計算しています。
例4: データの可視化
import matplotlib.pyplot as plt# グラフを表示する
data.plot()
plt.show()
このコードでは、データの可視化を行っています。
`plot()`関数を使用してデータをグラフ化し、`show()`関数を使用してグラフを表示しています。
`matplotlib.pyplot`モジュールをインポートして使用しています。
以上が、Pandasを使用したデータ分析の基本的な操作と活用例です。
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