「Pandas」基本情報

概要

Pandas(パンダス)とは、Python用データ分析ライブラリです。高性能で使いやすいデータ構造とデータ解析ツールを提供します。データフレーム形式(2次元テーブル形式)を扱うことができ、特に時系列データ分析に向いています。

基本説明

Pandasは、主として、Excelのような2次元テーブルを対象とするライブラリです。R言語に類似するデータフレームを提供します。

データフレームで保存されたデータは操作しやすく、さまざまな分析を簡単に行えます。特に複雑な統計処理を数行で記述できるようになり、平均/標準偏差なども1つのコマンドで算出できます。

「Python with Pandas」は、数値処理/統計処理/機械学習などを行う際に「NumPy」などと共に利用され、「金融」「ニューロサイエンス」「経済」「統計/分析」などの幅広い学術および商用ドメインで利用されています。

主な特徴

データフレーム形式

データフレームとは行と列を持っており、「RDBのテーブル」「CSV」「Excel」のような形式です。

Pandasは、データフレーム形式でデータを扱い、列方向に各項目を保持して、行方向に実際に観測されたデータなどを記録していきます。

テーブルのような形式でデータを扱うため、データ操作もSQLとの対比として分かりやすいメリットがあります。

高速処理

Pandasは、Cython/C言語で実装されており、高速処理を行えます。

豊富な関数/ライブラリ/ツール

Pandasと連携できる豊富な関数/ライブラリ/ツールが用意されています。

主な機能

・DataFrameオブジェクト—統合インデックス作成による高速で効率的なデータ操作

・データアクセス—メモリ内のデータ構造と異なるフォーマット間でデータを読み書き(CSVファイル/テキストファイル/Microsoft Excel/SQLデータベース/HDF5形式など)

・データ統合処理—計算でラベルベースの自動整列を取得し、乱雑なデータを整然としたフォームに変換

・データセットの柔軟な再形成およびピボット

・インテリジェントラベルベース—スライシング、ファンシーインデックス、大規模データセットのサブセット

・列操作—サイズの変更可能性のためにデータ構造体から挿入および削除

・階層軸インデックス—低次元のデータ構造で高次元のデータを扱う直感的な方法を提供

・時系列関数—日付範囲の生成/変換、移動ウィンドウ統計、移動ウィンドウ線形回帰

同様製品

同様な機能を提供する製品として、次のようなものがあります。

オープンソース製品：「Numpy」「Scipy」など。

オフィシャルサイト

オフィシャルサイト

→Pandas(Python Data Analysis Library)

ライセンス情報

Pandasのライセンスは「BSD 3-Clause License」です。

詳細について、こちらを参照ください。
→Pandas　→Package overview　→License

ダウンロード

→Pandas　→Get pandas!

参考元サイト

• Pandas
• Developers.IO　→データ分析を便利にするJupyter notebookとPandas
• Python学習講座　→pandas入門 pandasとは
• Alioto System　→Pandasとは
• ポンダッドの日記　→はじめてのPython – データ解析ライブラリ「パンダス（pandas）」
• Gunosyデータ分析ブログ　→Pandasによる実践データ分析入門

※定期的にメンテナンスを実施しておりますが、一部情報が古い場合がございます。ご了承ください。