Pandasのインストール方法【Pythonライブラリ】

Pandasのインストール方法【Pythonライブラリ】Pandas
ゆうすけ
ゆうすけ

Pandasライブラリのインストール方法がわかりません・・・

資格マフィア
資格マフィア

pipを使うことで簡単にインストールができるぞ。

 

✔️ 本記事のテーマ

Pandasライブラリのインストール方法

 

✔️ 読者さんへの前置きメッセージ

本記事は「Pandasのインストール方法」について書いています。

 

この記事を読むことで
「Pandasのインストール手順 や Pandasの使い方」を理解できます。

 

Pandasはデータ分析などに使用されるPythonライブラリです。

 

視覚的なデータ操作や表形式でのデータ管理など使う場面は多いライブラリですが、サードパーティ製のライブラリなのでプログラムの中で使うにはインストールする必要があります。

 

インストール手順は慣れてしまえば簡単です、

 

そこでこの記事ではPandasのインストール方法について順番に解説していきます。
(記事中のインストールコマンドはコピペすれば基本的にそのまま使えるはずです)

 

Pandasのインストール方法

Pandasのインストール方法

Pandasのインストール方法はとても簡単です。

 

以下のコマンドを実行すればインストールができます。

pip install pandas

 

これはpipというPythonライブラリを管理するためのツールでインストールしています。

 

pipは便利なツールなので上記のコマンドを実行すれば、
あとは環境に合わせて自動的にPandasを実行できる状態にしてくれます。

 

Pandasがインストールできない時の対処法

Pandasがインストールできない時の対処法

前章で説明したコマンドでPandasのインストールが出来ない場合がたまにあります。

 

そんな時の対処法をパターン別に解説していきます。

 

pip3を使ってPandasをインストールする

環境によってはpipではなく、pip3が入っている場合があります。

 

そのようなときはpipコマンドを認識してくれないので、pip3コマンドを実行しましょう。

 

実行自体はほとんど同じです。

pip3 install pandas

 

このコマンドを実行することでpip3を使って、Pandasをインストールすることができます。

 

前準備としてpipをインストールする

そもそもpipもpip3も入っていない場合はpipコマンド、pip3コマンドは当然ですが機能しません。

 

そのような場合はまずpipをインストールしましょう。

 

以下のコマンドを実行することでpipをインストールすることができます。

sudo easy_install pip

 

これでpipを使えるようになったので、
先ほどコマンドを実行すればpandasのインストールができるはずです。

pip install pandas

easy_installでPandasをインストールする

何らかの理由でpipが動かない場合(環境依存による不具合など)は、
easy_installで直接Pandasをインストールすることも可能です。

 

以下のコマンドを実行することで、Pandasをインストールできます。

sudo easy_install pandas

 

pipを使っていないので正攻法ではないですが、
インストールが成功していればPythonからPandasを使えるようになっているはずです。

 

apt-getでPandasをインストールする

ここまでの方法でどうしてもうまくいかない場合は、
aptを使ってPandasを動かすために必要なOSライブラリをインストールする方法もあるでしょう。

 

Linux系OSなら以下のコマンドを実行することで、
Pandasの動作に必要なOSライブラリをインストールできます。

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose

Pandasを使ってデータ分析を行う

Pandasを使ってデータ分析を行う

ここまでPandasのインストールについて解説してきました。

 

では早速インストールしたPandasライブラリを使って、データ分析を行ってみましょう。

 

Pandasをimportする

PandasをPythonから使うにはまずimportする必要があります。

import pandas as pd

Pandasオブジェクトを作る

次に、Pandasオブジェクトでデータを作ります。

 

今回はDataFrame型のオブジェクトを生成します。

df = pd.DataFrame(
    {
        '氏名': ['大野', '櫻井', '相葉', '二宮', '松本'],
        '年齢': [39, 37, 37, 36, 36],
        '性別': ['男', '男', '男', '男', '男']
    }
                  )

print(df)
#    氏名    年齢    性別
#    大野      39    男
#    櫻井      37    男
#    相葉      37    男
#    二宮      36    男
#    松本      36    男

 

DataFrame型とはExcelの表のような形式のデータです。

 

Pandasはこのような独自のオブジェクトを使うことで、直感的かつ視覚的なデータ操作を可能にしています。

 

PandasのDataFrame型については
PandasのDataFrameを徹底解説【コード付き】」の記事で詳しく解説しています。

 

条件でデータ操作をする

さらにこのデータの中から「年齢が37歳」という条件にマッチするものだけ抽出してみます。

df_37 = df[df.年齢 == 37]

print(df_37)
#    氏名    年齢    性別
#    櫻井      37    男
#    相葉      37    男

このように普段Excelで行っているような直感的なデータ操作を
プログラムから行えるというのがPandasの強みです。

 

今回、行ったようなPandasを使ったデータ操作については
PythonライブラリのPandasを徹底解説!」の記事で詳しく解説しています。

 

また、他にもPandasを使うことで、ExcelファイルをPythonから読み込むこともできます。
参考記事:PythonでExcelデータの読み込みを行う方法

Pandasライブラリを使ったサンプルコード

今回使用したサンプルコードの全体像はこちらです。

import pandas as pd


df = pd.DataFrame(
    {
        '氏名': ['大野', '櫻井', '相葉', '二宮', '松本'],
        '年齢': [39, 37, 37, 36, 36],
        '性別': ['男', '男', '男', '男', '男']
    }
                  )

df_37 = df[df.年齢 == 37]

PandasやPythonについてもっとスキルをつけるなら

PandasやPythonについてもっとスキルをつけるなら

今回は、Pandasのインストール方法〜データ分析について解説しました。

 

Pandasはデータサイエンスの世界でよく使われるライブラリです。

 

Pandasについてスキルをつけるなら、Udemyの教材がオススメです。

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先ほどの教材はPandasなどの
データサイエンスに必要なライブラリに関するスキルをつけることができます。

 

ライブラリの知識だけでなく、実際のユースケースで活用する方法まで、実践的なスキルを身に付けることができます。多くの受講生がいることからもその質の高さを証明しています。

 

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