「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
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。
