PythonのPandasモジュールのチュートリアル

1年 ago

結衣, 春花

4 minutes

PythonのPandasモジュール

Pandas is an open source library in Python. It provides ready to use high-performance data structures and data analysis tools.
Pandas module runs on top of NumPy and it is popularly used for data science and data analytics.
NumPy is a low-level data structure that supports multi-dimensional arrays and a wide range of mathematical array operations. Pandas has a higher-level interface. It also provides streamlined alignment of tabular data and powerful time series functionality.
DataFrame is the key data structure in Pandas. It allows us to store and manipulate tabular data as a 2-D data structure.
Pandas provides a rich feature-set on the DataFrame. For example, data alignment, data statistics, slicing, grouping, merging, concatenating data, etc.

Pandasのインストールと始め方

Pandasモジュールをインストールするためには、Python 2.7以上が必要です。condaを使用している場合は、以下のコマンドを使用してインストールすることができます。

conda install pandas

もしPIPを使用している場合は、下記のコマンドを実行してpandasモジュールをインストールしてください。

pip3.7 install pandas

PythonスクリプトにPandasとNumPyをインポートするには、以下のコードを追加してください。

import pandas as pd
import numpy as np

パンダはNumPyライブラリに依存しているため、この依存関係をインポートする必要があります。

Pandasモジュールにおけるデータ構造

Pandasモジュールは3つのデータ構造を提供しており、以下のようになっています。

Series: It is a 1-D size-immutable array like structure having homogeneous data.
DataFrames: It is a 2-D size-mutable tabular structure with heterogeneously typed columns.
Panel: It is a 3-D, size-mutable array.

パンダのデータフレーム

DataFrameは最も重要で広く使用されているデータ構造であり、データを格納するための標準的な方法です。DataFrameは、SQLテーブルやスプレッドシートデータベースのように、データが行と列に整列しています。DataFrameには、ハードコードでデータを入力するか、CSVファイル、tsvファイル、Excelファイル、SQLテーブルなどをインポートすることができます。以下のコンストラクタを使用して、DataFrameオブジェクトを作成することができます。

pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)

以下にはパラメータの簡単な説明があります。

data – create a DataFrame object from the input data. It can be list, dict, series, Numpy ndarrays or even, any other DataFrame.
index – has the row labels
columns – used to create column labels
dtype – used to specify the data type of each column, optional parameter
copy – used for copying data, if any

DataFrameを作成する方法はたくさんあります。辞書や辞書のリストからDataFrameオブジェクトを作成することができます。また、タプルのリストやCSV、Excelファイルなどからも作成することができます。では、辞書のリストからDataFrameを作成するための簡単なコードを実行しましょう。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
    "State": ['Andhra Pradesh', 'Maharashtra', 'Karnataka', 'Kerala', 'Tamil Nadu'],
    "Capital": ['Hyderabad', 'Mumbai', 'Bengaluru', 'Trivandrum', 'Chennai'],
    "Literacy %": [89, 77, 82, 97,85],
    "Avg High Temp(c)": [33, 30, 29, 31, 32 ]
})
print(df)

CSVからデータをDataFrameにインポートする。

私たちはCSVファイルをインポートしてDataFrameを作成することもできます。CSVファイルは、1行ごとに1つのデータレコードがあるテキストファイルです。レコード内の値は「カンマ」文字で区切られています。Pandasは、CSVファイルの内容をDataFrameに読み込むための便利なメソッドであるread_csv()を提供しています。例えば、インドの都市の詳細が記載された「cities.csv」というファイルを作成することができます。このCSVファイルは、Pythonスクリプトが含まれる同じディレクトリに保存されています。このファイルは以下のようにインポートできます：

import pandas as pd
data =  pd.read_csv('cities.csv')
print(data)

私たちの目的は、データを読み込み、分析して結論を出すことです。したがって、データを読み込むために便利などんな方法でも使うことができます。このチュートリアルでは、DataFrameのデータを固定しています。

データフレームのデータを調査する。

データフレームを名前で実行すると、テーブル全体が表示されます。リアルタイムで解析するデータセットには数千行あります。データを解析するためには、大量のデータセットからデータを確認する必要があります。パンダは、必要なデータのみを確認するための多くの便利な機能を提供しています。df.head(n)を使用して最初のn行を取得したり、df.tail(n)を使用して最後のn行を表示したりできます。以下のコードは、データフレームから最初の2行と最後の1行を表示します。

print(df.head(2))

print(df.tail(1))

1. レコードの統計的な概要の取得

Note: This translation is a direct paraphrase of the original sentence in Japanese.

df.describe()関数を使用することで、データの統計的なサマリー（カウント、平均、標準偏差、最小値、最大値など）を取得することができます。では、この関数を使用して、「Literacy %」列の統計的なサマリーを表示してみましょう。これを行うには、以下のコードを追加することができます。

print(df['Literacy %'].describe())

2. レコードのソート

df.sort_values(by=”Literacy %”, ascending=False)関数を使って、任意の列でレコードを並び替えることができます。例えば、「Literacy %」列を降順で並び替えてみましょう。

print(df.sort_values('Literacy %', ascending=False))

3. レコードをスライスする。

特定の列のデータを、列名を使用して抽出することが可能です。例えば、『Capital』列を抽出するには、以下のようにします。

df['Capital']

または

(df.Capital)

print(df[['State', 'Capital']])

df[0:3]

4. データのフィルタリング

列値にフィルターをかけることも可能です。例えば、以下のコードはLiteracy%が90%を超える列をフィルタリングします。

print(df[df['Literacy %']>90])

print(df[df['State'].isin(['Karnataka', 'Tamil Nadu'])])

5.　列の名前を変更する

列の名前を改名する

df.rename()関数を使用して、列の名前を変更することが可能です。この関数は、古い列名と新しい列名を引数として受け取ります。例えば、’Literacy %’という列名を’Literacy percentage’に変更してみましょう。

df.rename(columns = {'Literacy %':'Literacy percentage'}, inplace=True)
print(df.head())

6. データの整理

データサイエンスは、データを処理してデータアルゴリズムとスムーズに動作するようにすることを含みます。データ整理（データラングリング）は、マージ、グループ化、連結などのデータの処理手法です。Pandasライブラリには、merge（）、groupby（）およびconcat（）などの便利な関数が用意されており、データラングリングのタスクをサポートしています。2つのデータフレームを作成し、データラングリングの関数を示して、より良く理解しましょう。

import pandas as pd

d = {  
    'Employee_id': ['1', '2', '3', '4', '5'],
    'Employee_name': ['Akshar', 'Jones', 'Kate', 'Mike', 'Tina']
}
df1 = pd.DataFrame(d, columns=['Employee_id', 'Employee_name'])  
print(df1)

import pandas as pd

data = {  
    'Employee_id': ['4', '5', '6', '7', '8'],
    'Employee_name': ['Meera', 'Tia', 'Varsha', 'Williams', 'Ziva']
}
df2 = pd.DataFrame(data, columns=['Employee_id', 'Employee_name'])  
print(df2)

a. 統合する

さて、作成した2つのデータフレームを、’Employee_id’の値を利用してmerge()関数で結合しましょう。

print(pd.merge(df1, df2, on='Employee_id'))

グループ化

グループ化は、データを異なるカテゴリに収集するプロセスです。例えば、以下の例では、「Employee_Name」フィールドに「Meera」という名前が2回表示されています。ですので、「Employee_name」列でグループ化しましょう。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'Employee_id': ['4', '5', '6', '7', '8'],
    'Employee_name': ['Meera', 'Meera', 'Varsha', 'Williams', 'Ziva']
}
df2 = pd.DataFrame(data)

group = df2.groupby('Employee_name')
print(group.get_group('Meera'))

c. 結合する (Ketsugō suru)

データの連結は、一つのデータセットを別のデータセットに追加することを意味します。Pandasは、DataFrameを連結するためのconcat()という関数を提供しています。例えば、DataFrame df1とdf2を連結する場合、次のようにします。

print(pd.concat([df1, df2]))

辞書のシリーズを渡すことで、データフレームを作成してください。

シリーズを作成するには、pd.Series()メソッドを使用して配列を渡すことができます。以下のように、簡単なシリーズを作成しましょう。

series_sample = pd.Series([100, 200, 300, 400])
print(series_sample)

d = {'Matches played' : pd.Series([400, 300, 200], index=['Sachin', 'Kohli', 'Raina']),
'Position' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['Sachin', 'Kohli', 'Raina', 'Dravid'])}
df = pd.DataFrame(d)
print(df)

カラムの選択、追加、削除

データフレームから特定の列を選択することができます。例えば、最初の列のみを表示するには、上記のコードを以下のように書き換えることができます。

d = {'Matches played' : pd.Series([400, 300, 200], index=['Sachin', 'Kohli', 'Raina']),
 'Position' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['Sachin', 'Kohli', 'Raina', 'Dravid'])}
df = pd.DataFrame(d)
print(df['Matches played'])

d = {'Matches played' : pd.Series([400, 300, 200], index=['Sachin', 'Kohli', 'Raina']),
 'Position' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['Sachin', 'Kohli', 'Raina', 'Dravid'])}
df = pd.DataFrame(d)
df['Runrate']=pd.Series([80, 70, 60, 50], index=['Sachin', 'Kohli', 'Raina', 'Dravid'])
print(df)

del df['Matches played']

または

df.pop('Matches played')

結論

このチュートリアルでは、PythonのPandasライブラリについて簡単な紹介をしました。データサイエンスの分野で使用されるPandasライブラリのパワーを引き出すための実践的な例も行いました。また、Pythonライブラリの異なるデータ構造にも触れました。参考文献：Pandas公式ウェブサイト