「パンダとPythonでデータの整理をマスターするための７つのステップ」

『7つのステップでパンダとPythonを使いこなしてデータ整理をマスターする』

あなたは将来のデータアナリストですか？もしそうなら、強力なデータ分析ライブラリであるpandasを使ってデータ整理を学ぶことは、ツールボックスに追加すべき重要なスキルです。

ほとんどのデータサイエンスのコースやブートキャンプでは、カリキュラムの一環としてpandasが扱われています。pandasは簡単に学べますが、イディオムの使用法や一般的な関数やメソッドの呼び出しに慣れるには練習が必要です。

このガイドでは、pandasの学習を7つの簡単なステップに分けて解説します。まずはお馴染みの内容から始めて、徐々にpandasの強力な機能を探求します。事前条件からさまざまなデータ整理タスクまで、ダッシュボードの構築まで、包括的な学習パスを提供しています。

ステップ1: PythonとSQLの基礎

データ分析やデータサイエンスに進出するためには、まず基本的なプログラミングスキルを身につける必要があります。PythonやRで始めることをおすすめしますが、このガイドではPythonに焦点を当てます。

PythonとWebスクレイピングの学習

Pythonのスキルを活性化させるために、以下のリソースを使用することができます：

Pythonは学びやすく、すぐに開発を始めることができます。以下のトピックに集中することができます：

Pythonの基礎: Pythonの文法、データ型、制御構造、組み込みデータ構造、基本的なオブジェクト指向プログラミング（OOP）の概念に慣れる。
Webスクレイピングの基礎: HTMLの構造、HTTPリクエスト、HTMLコンテンツの解析を含む、Webスクレイピングの基礎を学ぶ。BeautifulSoupやrequestsなどのライブラリを使用してWebスクレイピングのタスクに慣れる。
データベースへの接続: SQLAlchemyやpsycopg2などのライブラリを使用して、Pythonをデータベースシステムに接続する方法を学ぶ。PythonからSQLクエリを実行し、データベースからデータを取得する方法を理解する。

必須ではありませんが、PythonとWebスクレイピングの演習にはJupyter Notebooksを使用すると、学習と実験のためのインタラクティブな環境を提供できます。

SQLの学習

SQLはデータ分析における必須のツールですが、なぜSQLを学ぶことがpandasの学習に役立つのでしょうか？

それは、SQLクエリの書き方のロジックを学んだ後は、それと同様の操作をpandasのデータフレームで行うのは非常に簡単だからです。

リレーショナルデータベースの作成、変更、クエリなど、SQL（Structured Query Language）の基本を学びます。SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、JOINなどのSQLコマンドを理解します。

SQLのスキルを学び、アップデートするためには、以下のリソースを利用することができます：

このステップでのスキルの習得により、Pythonプログラミング、SQLのクエリング、Webスクレイピングの堅固な基礎が築かれます。これらのスキルは、より高度なデータサイエンスや分析技術の構築のための基盤となります。

ステップ2: さまざまなデータソースからのデータの読み込み

まず、作業環境を設定します。pandas（およびNumPyなどの必要な依存関係）をインストールします。プロジェクトレベルのインストールを管理するために仮想環境を使用するなど、ベストプラクティスに従ってください。

パンダはPythonでのデータ分析のための強力なライブラリです。ただし、パンダを使用する前に、基本的なデータ構造であるpandas DataFrameとシリーズについて理解する必要があります。

データを分析するためには、まずデータをソースからパンダのデータフレームに読み込む必要があります。CSVファイル、Excelスプレッドシート、リレーショナルデータベースなど、さまざまなソースからデータを読み込む方法を学ぶことは重要です。以下に概要を示します：

CSVファイルからデータを読み込む：Comma-Separated Values（CSV）ファイルからデータを読み込み、DataFrameにロードするためのpd.read_csv()関数の使用方法について学びます。ファイルパス、区切り文字、エンコーディングなど、インポートプロセスをカスタマイズするために使用できるパラメータを理解します。
Excelファイルからデータをインポートする：Microsoft Excelファイル（.xlsx）からデータをインポートし、DataFrameに保存するためのpd.read_excel()関数を探索します。複数のシートを扱う方法やインポートプロセスのカスタマイズ方法について理解します。
JSONファイルからデータを読み込む：JavaScript Object Notation（JSON）ファイルからデータをインポートし、DataFrameを作成するためのpd.read_json()関数の使用方法を学びます。異なるJSON形式やネストされたデータの取り扱い方について理解します。
Parquetファイルからデータを読み込む：列指向のストレージファイルフォーマットであるParquetファイルからデータをインポートするためのpd.read_parquet()関数を理解します。Parquetファイルがビッグデータ処理や分析においてどのような利点を持つかを学びます。
リレーショナルデータベーステーブルからデータをインポートする：リレーショナルデータベースからデータをクエリし、DataFrameに読み込むためのpd.read_sql()関数について学びます。データベースへの接続の確立方法、SQLクエリの実行方法、データを直接パンダにフェッチする方法を理解します。

データセットをパンダのデータフレームにロードする方法を学びました。次は何ですか？

ステップ3：行と列の選択、データフレームのフィルタリング

次に、パンダのデータフレームから特定の行と列を選択する方法、および特定の基準に基づいてデータをフィルタリングする方法を学ぶ必要があります。これらのテクニックを学ぶことは、データの操作と関連する情報の抽出に不可欠です。

データフレームのインデックスとスライス

.loc[]、.iloc[]、およびブールインデックスを使用して、ラベルまたは整数位置に基づいて特定の行と列を選択する方法を理解します。データフレームにスライスやインデックスを行う方法を学びます。

.loc[]：このメソッドはラベルベースのインデックスに使用され、ラベルに基づいて行と列を選択できます。
.iloc[]：このメソッドは整数ベースのインデックスに使用され、整数位置に基づいて行と列を選択できます。
ブールインデックス：このテクニックは、ブール式を使用して特定の条件に基づいてデータをフィルタリングすることを含みます。

列を名前で選択することは一般的な操作です。したがって、列名を使用して特定の列にアクセスして取得する方法を学びます。単一の列の選択と一度に複数の列の選択を行う方法について練習します。

データフレームのフィルタリング

データフレームをフィルタリングする際には、以下について理解しておく必要があります：

条件でのフィルタリング：ブール式を使用して特定の条件に基づいてデータをフィルタリングする方法を理解します。比較演算子（>、<、==など）を使用して、特定の基準を満たす行を抽出するフィルターを作成する方法を学びます。
フィルタの組み合わせ：論理演算子（’&’（および）、’|’（または）、および’~’（否定）など）を使用して複数のフィルタを組み合わせる方法を学びます。これにより、より複雑なフィルタ条件を作成することができます。
isin()の使用：指定されたリスト内に値が存在するかどうかに基づいてデータをフィルタリングするためにisin()メソッドの使用方法を学びます。特定の列の値が提供されたアイテムのいずれかと一致する行を抽出するのに役立ちます。

このステップで概説された概念に取り組むことにより、パンダのデータフレームから効率的にデータを選択およびフィルタリングし、関連する情報を抽出する能力を身につけることができます。

リソースに関する注意事項

ステップ3から6まで、以下のリソースを使って学習や練習ができます:

ステップ4: データセットの探索とクリーニング

これまでに、データをpandasのデータフレームに読み込み、列を選択し、データフレームをフィルタリングする方法を学びました。このステップでは、pandasを使用してデータセットを探索し、クリーニングする方法を学びます。

データの探索は、データの構造を理解し、潜在的な問題を特定し、分析前に洞察を得るための重要な手段です。データのクリーニングには、欠損値の処理、重複の処理、データの整合性の確保などが含まれます:

データの検査: head()、tail()、info()、describe()、およびshape属性などのメソッドを使用して、データセットの概要を把握する方法を学びます。これらは最初の/最後の行、データ型、要約統計量、データフレームの次元に関する情報を提供します。
欠損データの処理: データセット内の欠損値を特定するためにisna()やisnull()などのメソッドを使用し、dropna()、fillna()、または補完手法を使用して欠損値を処理する方法を学びます。
重複データの処理: duplicated()やdrop_duplicates()などのメソッドを使用して、重複した行を検出および削除する方法を学びます。重複データは分析結果を歪める可能性があり、データの正確性を確保するために対処する必要があります。
文字列列のクリーニング: .strアクセサと文字列メソッドを使用して、空白の削除、部分文字列の抽出と置換、文字列の分割と結合など、文字列クリーニングのタスクを実行する方法を学びます。
データ型の変換: astype()などのメソッドを使用して、データ型を変換する方法を理解します。適切なデータ型への変換は、データが正確に表現され、メモリ使用量が最適化されることを保証します。

さらに、簡単な可視化を使用してデータセットを探索し、データ品質のチェックを実行することもできます。

データの探索とデータ品質のチェック

データの洞察を得るために可視化や統計分析を使用します。pandasやMatplotlib、Seabornなどの他のライブラリを使用して、データの分布、関係、パターンを視覚化するための基本的なプロットの作成方法を学びます。

データ品質のチェックを実行してデータの整合性を確保します。これには、値が予想される範囲内にあることの確認、外れ値の特定、関連する列間の整合性のチェックなどが含まれる場合があります。

データセットを探索し、クリーニングする方法を学んだので、より正確かつ信頼性のある分析結果を得ることができます。適切なデータの探索とクリーニングは、データサイエンスプロジェクトにおいて非常に重要であり、成功したデータ分析とモデリングの基礎を築きます。

ステップ5: 変換、GroupBy、および集計

今までに、pandasのデータフレームで作業し、行や列の選択、フィルタリング、欠損データの処理などの基本的な操作を実行することに慣れてきました。

さまざまな基準に基づいてデータを要約するために、データの変換、GroupBy機能の使用、データセットにさまざまな集約処理を適用する方法を学ぶ必要があります。これは次のようにさらに分割できます:

データの変換: カラムの追加や名前の変更、不要なカラムの削除、データの異なる形式や単位への変換などの技術を使用して、データを変更する方法を学びます。
関数の適用: apply()メソッドを使用して、カスタム関数をデータフレームに適用する方法を理解し、柔軟かつカスタマイズされた方法でデータを変換できるようにします。
データの再形成: melt()やstack()などの追加のデータフレームメソッドを探索し、データを再形成して特定の分析ニーズに適した形式にする方法を学びます。
GroupBy機能: groupby()メソッドを使用して、特定の列の値に基づいてデータをグループ化できます。これにより、グループごとの集計やデータの分析が可能になります。
集計関数: 合計、平均、カウント、最小、最大などの一般的な集計関数について学びます。これらの関数はgroupby()と組み合わせて使用し、各グループごとにデータを要約し、記述統計値を計算します。

このステップで説明されているテクニックは、データを効果的に変換、グループ化、集計するのに役立ちます。

ステップ6：ジョインとピボットテーブル

次に、pandasを使用してデータのジョインやピボットテーブルの作成方法を学ぶことでレベルアップできます。 ジョインは、共通の列に基づいて複数のデータフレームから情報を結合することができます。一方、ピボットテーブルは、データを表形式で要約および分析するのに役立ちます。以下に知っておくべき内容をご紹介します：

データフレームのマージ：インナージョイン、アウタージョイン、左ジョイン、右ジョインなど、異なるタイプのジョインについて理解します。merge()関数を使用して、共有列に基づいてデータフレームを結合する方法も学びます。
データフレームの連結：同様の構造を持つデータフレームを縦方向または横方向に連結する方法を学びます。これは、データフレームを結合する際に役立ちます。
インデックスの操作：データフレームのインデックスを設定、リセット、および名前変更する方法を理解します。正しいインデックスの操作は、ジョインやピボットテーブルの効果的な実行には欠かせません。
ピボットテーブルの作成：pivot_table()メソッドを使用すると、データを要約されたクロスタブ形式に変換することができます。指定した集計関数や特定の列の値に基づいてデータをグループ化する方法も学びます。

必要に応じて、複数の列をインデックスレベルとして使用してデータを分析するマルチレベルのピボットテーブルの作成方法も探求することができます。十分な練習を積むことで、ジョインを使用して複数のデータフレームからデータを結合し、情報の豊富なピボットテーブルを作成する方法を知ることができます。

ステップ7：データダッシュボードの構築

今、pandasを使ったデータの整形の基礎をマスターしたので、スキルを試す時がきました。データダッシュボードの構築です。

インタラクティブなダッシュボードを構築することで、データ分析と可視化のスキルを磨くことができます。このステップでは、Pythonでのデータ可視化に精通していることが必要です。データ可視化 – Kaggle Learnが包括的な入門資料です。

データに関する機会を探している場合は、プロジェクトのポートフォリオを持つ必要があります。そして、Jupyterノートブックでのデータ分析を超えて考える必要があります。もちろん、Tableauを学ぶこともできますが、Pythonの基盤を築き、PythonライブラリStreamlitを使用してダッシュボードを構築することもできます。

Streamlitは、HTMLとCSSを数百行書かなければならない心配なしに、インタラクティブなダッシュボードを構築するのに役立ちます。

インスピレーションやStreamlitを学ぶためのリソースを探している場合は、この無料コースをチェックしてみてください：PythonとStreamlitで12個のデータサイエンスアプリを構築する。株価、スポーツ、バイオインフォマティクスのデータを使ったプロジェクトがあります。実際のデータセットを選び、分析し、その結果を示すデータダッシュボードを構築してみましょう。

次のステップ

Python、SQL、pandasのしっかりとした基礎を持っているので、データアナリストの役割に応募するために実践することができます。

データの収集からダッシュボードと洞察まで、すべてを組み合わせるために、データダッシュボードの構築もすでに含まれています。ですので、プロジェクトのポートフォリオを構築することを忘れないでください。その際には、一般的なものにとどまらず、本当に楽しんで取り組めるプロジェクトを含めるようにしてください。読書や音楽（ほとんどの人が好きですよね）が好きなら、GoodreadsやSpotifyのデータを分析し、ダッシュボードを作成し、それを改善することも試してみてください。頑張り続けましょう！

[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27)は、インド出身の開発者兼技術ライターです。数学、プログラミング、データサイエンス、コンテンツ作成の交差点で働くことが好きです。彼女の関心と専門知識の分野には、DevOps、データサイエンス、自然言語処理が含まれます。彼女は読書、執筆、プログラミング、コーヒーを楽しんでいます！現在、チュートリアル、ハウツーガイド、オピニオン記事などを執筆することにより、開発者コミュニティと知識を共有するために学びながら取り組んでいます。

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