データ操作用ライブラリー「Pandas」を使ってみよう

　Python入門講座も6回目。これまで、Pythonプログラミングに必須の基礎知識を一通り押さえてきました。最終回となる今回は、Pythonを使ったデータ操作の方法を取り上げます。

　Pythonは、AI（人工知能）やデータ分析のためのプログラミング言語として注目されています。その第一歩として、データ操作用ライブラリー「Pandas」の使い方を学習していきましょう。

データ操作用ライブラリー「Pandas」

　Pandasは、データ操作のために広く使われているライブラリーです。データベースやCSVファイルなどの一般的なデータ形式で保存されたデータの読み込みや、条件を指定しての一部データの抽出など、機械学習で取り扱うデータを整理するのに便利です。

　Pandasの代表的な機能をまとめます。

• CSVファイルの読み書き
• 統計量の算出
• 並べ替え
• データの選択
• 条件指定による選択
• 欠損値の除去／補完
• 数値計算用ライブラリー「NumPy」とデータ構造の相互変換が可能

Pandasのデータ型

　では、Pandasのデータ型について見ていきます。Pandasで扱う配列には、以下の3つの種類があります。

1. Series型……一次元配列
2. DataFrame型……二次元配列
3. Panel型……三次元配列

　このうち使用頻度が圧倒的に高いのが、②のDataFrame型です。縦×横の表形式でデータを保持します。ここでは、DataFrame型を中心に学習していきます。