PythonのPandasのDataFrameについて現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonのPandasのDataFrameについて、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

目次

1. Pandasとは
2. PandasのDataFrameについて
3. 実際に書いてみよう
4. まとめ

 

Pandasとは

Pandasとは、データ分析を効率的に行うための外部ライブラリです。

Pandasをインストールするにはターミナル上に以下のようにcondaやpipなどのコマンドを打ちます。（この辺りはご自身の環境でどちらのパッケージマネージャーを使っているかによって異なります。）

pip install pandas

もしくは

conda install pandas

これでPandasがインストールできたかと思います。Pandasは一般的に以下のようにpdという名前を付けてimportします。（この記事を執筆するにあたってはjupyter notebookを用いています。）

import pandas as pd

Pandasを使うと、データの読み込みや表示だけでなく、データのグラフ化なども簡単に実現できます。CSVファイルを読み込んでPythonで扱うこともできるので非常に便利です。

ちなみにCSVファイルはread_csv()メソッドにCSVファイルのパスを渡して以下のように読み込みます。

data = pd.read_csv("test.csv")

変数dataにはCSVファイルのデータが格納されました。実際に結果を表示してみます。（jupyter notebookではdataと変数名を打つと変数に格納されている中身を確認できます。）

各生徒のテストの点数が科目ごとに表示されましたね。

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PandasのDataFrameについて

次に、Pandasを扱う際に必ず抑えておくべきDataFrameという概念についてご説明します。

DataFrameとは、Pandasで表形式のデータを扱うためのデータ型のことです。先ほどの例で言えば、変数dataにはDataFrameが格納されています。

念のためデータ型をtype()関数で確認してみます。

【出力結果】

type(data)

【実行結果】

pandas.core.frame.DataFrame

これで、変数dataはDataFrame型であると確認できましたね。

実際に書いてみよう

それでは読み込んだデータを実際に扱っていきましょう。

ここではDataFrameのスライスを実施してみます。スライスはDataFrame名.loc[行][列]の形で実施します。例えば[2,3]のようにリスト形式で行を、[“japanese”, “social_study”]のように列を指定することも可能です。

#2行目のデータを取得

data.loc[2]

#2行目と3行目のデータを取得

data.loc[[2,3]]

#2行目の"japanese"列にあるデータを取得

data.loc[2]["japanese"]

#2,3行目の"japanese","social_study"列にあるデータを取得

data.loc[[2,3]][["japanese","social_study"]]

自由自在にスライスすることができたかと思います。この他にも色々な指定方法があるので、是非ご自身で試してみてください。

まとめ

この記事ではPandasでDataFrameを扱う方法についてご紹介しました。

Pandasを使うとデータの操作が効率良くできるようになり、非常に快適です。是非使いこなせるようになりましょう。

監修してくれたメンター

柴山真沙希（しばやままさき） 大手IT企業などでエンジニアとして2年ほど勤務した後、個人事業主としてプログラミングスクール「エンペサール」を経営。子供から大人まで幅広い層を対象にプログラミングを教えている。 得意言語はPython, HTML, CSSで、機械学習やデータ分析、スクレイピングなどが得意。サッカー観戦や読書が趣味である。

 

 

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