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。

オープンソースのPandasとは

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。

「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。

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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

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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。

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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!

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参考元サイト

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※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。

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