今回はpythonのライブラリのpandasについて紹介します。
pandasは大規模なデータの処理が得意なライブラリです。
AIやビッグデータでは大量のデータを扱うため、pandasの利用がほぼ必須となってきます。
今回は簡単なサンプルプログラムをお見せして、どのように使うのかを紹介します。
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pandasの使い方
pandasではデータフレーム(dataframe)という独自の型が存在します。
pandasを使うならデータフレームを理解することが必須となります。
データフレームを使うイメージを覚えてもらうため、データフレームの使用サンプルとして、データフレームにランダムな数（乱数）を入れてみたいと思います。
import pandas as pd
import numpy as np
# 行と列のサイズを指定
rows = 5
cols = 3
# 乱数を生成して変数に代入
random_data = np.random.rand(rows, cols)
# 乱数で埋めるデータフレームを作成
df = pd.DataFrame(random_data, columns=['A', 'B', 'C'])
# 結果を表示
print(df)
データフレームに乱数を入れるプログラムはこのようになります。
順番に説明していきます。
# 乱数を生成して変数に代入
random_data = np.random.rand(rows, cols)
まずこの部分で、5かける3の乱数の配列を作っています。
乱数の作成にはnumpyというライブラリを使っています。
# 乱数で埋めるデータフレームを作成
df = pd.DataFrame(random_data, columns=['A', 'B', 'C'])
そしてpd.DataFrameメソッドでデータフレームを作成して、その中に先ほどの乱数の配列を入れています。
columns=['A', 'B', 'C']はデータフレームの見出しです。
プログラムを実行すると、画像のように5かける3の乱数が表示されます。
見出しがA, B, Cとなっているのも分かると思います。
これを他の言語でやろうとすると骨が折れるのですが、Pythonならわずか15行のプログラムで実現できます。
この簡単さがPythonの魅力です。
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