Pythonによるデータ分析|Pandas、Numpy等の実例付き

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(最終更新日:2023年12月)

✔以下の疑問を持っている方へ向けて書かれています

「Pythonを用いたデータ分析が何が可能かを知りたい」
「Pythonでデータ分析をするための書き方について理解したい」
「Pythonによるデータ分析の具体的な事例を見てみたい」

✔当記事で学べること

  • Pythonで可能なデータ分析の一般的な手法
  • Pythonを利用したデータ分析のコードの書き方とその応用
  • Pythonを用いてデータ分析を行う具体的な例

当記事では、Pythonによるデータ分析の基本から、さまざまなライブラリを活用した応用的な分析まで、対象となるデータセットを用いて具体的に解説します。

最後までじっくりと読んでいただければ、あなたもPythonでのデータ分析が手軽に実行できるようになるでしょう。

筆者プロフィール

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【現職】プロジェクトマネージャー/SE(元外資系金融機関営業)

【副業】ブログ(月間15万PV)/YouTube/Web・アプリ制作

コミュニケーション × ビジネススキル × 文章力 × プログラミングスキルを活かし、30後半からのIT系職へシフト。当サイトでは、実際に手を動かせるWebアプリの開発を通じて、プログラミングはもちろん、IT職に必要な情報を提供していきます。

【当ブログで紹介しているサイト】

当サイトチュートリアルで作成したデモ版日報アプリ

Django × Reactで開発したツール系Webアプリ

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Pythonとデータ分析の導入

こちらでは、Pythonとデータ分析への挑戦、そしてPythonによるデータ分析が可能なことについてお伝えしていきます。

これを理解することで、Pythonの活用範囲がどれほど広いか、また、その可能性がいかに大きいかをご理解いただけるでしょう。

  • Pythonとデータ分析への挑戦
  • Pythonによるデータ分析ができること

Pythonとデータ分析への挑戦

Pythonは、そのシンプルさと多機能性から、初心者からプロのデータ分析家まで幅広いユーザーに支持されています。

Pythonを使うと、データの前処理から分析、さらには結果の視覚化まで、データ分析の全プロセスを一貫しておこなうことが可能です。

またPythonのライブラリは非常に充実しており、以下のようなデータ分析に関連するライブラリは非常に高機能です。

  • Pandas
  • NumPy
  • SciPy

Pythonによるデータ分析ができること

Pythonでデータ分析をおこなうと、さまざまな事が可能となります。

  • 企業の売上データを分析してトレンドを把握
  • 顧客の購買データからセグメンテーションをおこなう
  • 公開されている大量のデータから新たな知見を引き出す

これにより、データに基づいた意思決定を行うことが可能となり、ビジネスの競争力を向上させられます。

データ分析とそのプロセス

この章では、データ分析の概要とその重要性、データ分析の基本的な流れとしてPPDACとCRISP-DMについて詳しく説明します。

これにより、Pythonを用いてデータ分析を行う際の大枠を理解できるでしょう。

  • データ分析の概要と重要性
  • データ分析の流れ:PPDAC
  • データ分析プロセスの深堀り:CRISP-DM

データ分析の概要と重要性

データ分析は、ビジネスや科学研究など、多くの分野で重要な役割を果たしています。

データ分析を通じて、大量のデータから有益な情報を抽出し、その情報を利用して戦略を策定したり、予測モデルを作成したりが可能です。

とくに現代社会では、インターネットの普及によってデータの生成量が飛躍的に増えており、これらのデータをうまく活用することで、新たなビジネスチャンスを見つけ出せます。

データ分析の流れ:PPDAC

データ分析には一定の流れが存在します。

そのひとつが「PPDAC(Problem, Plan, Data, Analysis, Conclusion)」です。

  • 「Problem」: 分析目的を明確
  • 「Plan」: 分析計画を立てる
  • 「Data」: 必要なデータを収集
  • 「Analysis」: 収集したデータを分析
  • 「Conclusion」: 結果をまとめて結論を出す

これが基本的なデータ分析のプロセスです。

データ分析プロセスの深堀り:CRISP-DM

データ分析のプロセスをより深く理解するために、「CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)」というフレームワークを知ることも有効です。

CRISP-DMは、以下の6つのフェーズから構成されています。

  • ビジネス理解
  • データ理解
  • データ準備
  • モデリング
  • 評価
  • 展開

このフレームワークを用いることで、データ分析プロジェクトをより構造的に進められます。

Pythonでデータ分析を行うメリットと注意点

こちらでは、Pythonを使ってデータ分析をおこなうメリットと、その一方で気をつけるべき点について詳しく説明します。

Pythonの利点と注意点を理解することで、より効率的にデータ分析をおこなえるでしょう。

  • Pythonを使う3つの大きなメリット
  • Pythonのデメリットとその克服方法

Pythonを使う3つの大きなメリット

Pythonを使ってデータ分析をおこなうには多くのメリットがあります。

  1. Pythonの文法が直感的で読みやすいこと。
    コードの理解やデバッグが容易になります。
  2. データ分析に特化したライブラリ(PandasやNumPyなど)が充実している。
    複雑なデータ操作や計算も容易に実行できます。
  3. Pythonがオープンソースであるため、世界中の開発者からの支援を受けていること。
    問題が発生した際には、すぐに解決策を見つけることが可能です。

Pythonのデメリットとその克服方法

一方で、Pythonにはデメリットも存在します。

その一つは、一部の計算処理が遅いことです。

しかし、この問題はNumPyやPandasなどのライブラリを利用することで大部分が解消されます。

また、Pythonは学習曲線が比較的優れている言語ですが、完全にマスターするには時間と労力が必要です。

しかし、Pythonのコミュニティは非常に大きく、さまざまなチュートリアルや学習リソースが利用可能なため、独学でもしっかりと学習を進められます。

Pythonデータ分析環境のセッティング

こちらでは、Pythonのデータ分析環境の設定について詳しく説明します。

とくに、Anacondaの利用方法と、Pythonでデータ分析を行うために必要なプログラミング知識について取り扱います。

  • Python環境構築:Anacondaの利用
  • 必要プログラミング知識の紹介

Python環境構築:Anacondaの利用

Pythonのデータ分析環境を設定するためには、Anacondaというディストリビューションが一般的に利用されます。

Anacondaは、PythonとPythonの主要なライブラリを一括でインストールできるため、環境構築が非常に簡単です。

また、Anacondaは独自の環境管理機能を持っているため、プロジェクトごとに異なるライブラリのバージョンを管理することも容易です。

必要プログラミング知識の紹介

Pythonでデータ分析を行うためには、基本的なプログラミング知識が不可欠です。

具体的には、以下を理解することが最低限必要でしょう。

  • 変数の扱い方
  • 制御構造(if文、for文、while文など)
  • 関数の作り方
  • クラスの概念

また、Python特有の特性であるリストや辞書、タプルなどのデータ型も理解しておくと、より高度なデータ処理が可能になります。

独学で学ぶPython|一から応用した使い方まで徹底解説
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Pythonで使用する主要なデータ分析ライブラリ

こちらでは、Pythonでデータ分析を行う際に使用する主要なライブラリについて詳しく見ていきましょう。

Pandas、Numpy、SciPyなど、それぞれのライブラリの特徴とその利点、そして主なデータ型について取り扱います。

  • ライブラリ1:Pandas、その利点とデータ型
  • ライブラリ2:Numpy
  • ライブラリ3:SciPy

ライブラリ1:Pandas、その利点とデータ型

Pandasは、Pythonでデータ分析を行う際に最もよく使われるライブラリのひとつです。

Pandasは、データ操作や分析のための便利なデータ構造と機能を提供。

とくにDataFrameとSeriesというデータ型は、データ分析において非常に強力です。

これらのデータ型を使用することで、大量のデータを効率的に操作し、複雑な分析をおこなえます。

ライブラリ2:Numpy

Numpyは、Pythonで数値計算を行うためのライブラリです。

Numpyは、高性能の多次元配列オブジェクトと、これを操作するためのツールを提供します。

また行列計算などの数学的な演算もサポート。

これにより、大量の数値データを効率的に処理することが可能となります。

ライブラリ3:SciPy

SciPyは、Numpyを基盤として作られ、科学計算をおこなうためのライブラリです。

SciPyは、以下のような科学技術計算のための多くのモジュールを提供します。

  • 最適化
  • 線形代数
  • 積分
  • 補間
  • 特殊関数

これにより、より高度な数学的な計算をPythonでおこなえます。

Pythonを使ったデータ分析の具体的な手順と実例

ここでは、Pythonを使用してデータ分析を行う具体的な手順と実例を探ることにします。

  • データ分析の基本ステップ:問題の把握から共有まで
  • Pythonによる基本統計量の算出と解釈
  • Pythonを使った欠損値の処理
  • Pythonでの相関分析の進め方

データ分析の基本ステップ:問題の把握から共有まで

データ分析は、ビジネスの問題を解決するための有力な手段です。

その一連の流れは大まかに以下のステップで構成されます。

  1. 問題の定義
  2. データの収集と整理
  3. データの探索
  4. 分析と解釈
  5. 結果の共有

Pythonはこれらの各ステップで大きな役割を果たします。

とくにデータの収集と整理、探索、分析と解釈のステップではPythonのライブラリが力を発揮します。

Pythonによる基本統計量の算出と解釈

データの理解を深めるためには、その基本的な統計量を算出し解釈することが不可欠です。

Pythonでは、平均、中央値、標準偏差などの統計量を容易に算出することが可能。

これらの統計量を利用することで、データの中心的傾向やデータのばらつき、データの形状などを理解できるでしょう。

Pythonを使った欠損値の処理

実際のデータ分析では、欠損値をどのように取り扱うかが重要な課題です。

PythonのPandasライブラリを使用すれば、欠損値の検出から補間や削除まで、さまざまな方法で欠損値の処理が可能です。

Pythonでの相関分析の進め方

データ間の関係性を明らかにするひとつの方法として、相関分析が挙げられます。

相関係数は-1から1までの値を取るもの。

その値が正であれば正の相関、つまり一方の値が増えるともう一方の値も増える関係を示し、値が負であれば負の相関、つまり一方の値が増えるともう一方の値は減る関係を示します。

Pythonでは、NumpyやPandasの機能を用いて簡単に相関分析をおこなえるのです。

現実世界のデータでPython分析を体験しよう

これまで理論的な側面を中心にPythonとデータ分析について解説してきました。

実際のデータを用いて分析を試みることで、理論だけでは得られない具体的な理解を深められるでしょう。

  • 実践的なプロジェクト例
  • Pythonで相関係数を算出する実践

実践的なプロジェクト例

ここでは、Pythonを使ったデータ分析の実践例として、公開されているデータセットを使ったプロジェクトを紹介します。

具体的には、Kaggleというデータサイエンスのコンペティションプラットフォームが提供するタイタニックのデータセットを使用します。

このデータセットを用いて、乗客の生存に影響を与えた要素を探るプロジェクトを試みてみましょう。

まずは必要なライブラリのインポートから行ってください。

pip install pandas numpy

Pythonで相関係数を算出する実践

タイタニックのデータセットを用いて、各特徴量(年齢、性別、クラス等)間の相関係数を計算。

どの特徴が生存率に最も強く影響を与えたかを明らかにする実践をおこないましょう。

PythonのPandasライブラリのcorr()関数を使用すれば、データフレーム内の全ての変数間の相関係数を簡単に算出できます。

import pandas as pd
import numpy as np

# データセットの読み込み
# 例: data = pd.read_csv('titanic.csv')
data = pd.read_csv('titanic.csv')

# 不要な列の削除
data = data[['Survived', 'Sex', 'Age', 'Pclass']]

# 性別を数値に変換(男性=0, 女性=1)
data['Sex'] = data['Sex'].map({'male': 0, 'female': 1})

# 欠損値の処理
# 例: 年齢(Age)の欠損値を平均値で埋める
data['Age'].fillna(data['Age'].mean(), inplace=True)

# 処理後のデータを確認
print(data.head())

# 相関係数の計算
# correlation = data.corr()

# 結果の表示
# print(correlation)

まとめ

当記事を通じて、Pythonの基本的な機能やデータ分析の流れについて理解を深めることができました。

  • データ分析の概要と重要性
  • Pythonでデータ分析を行うメリットと注意点
  • Pythonデータ分析環境のセッティングと主要なデータ分析ライブラリ
  • データ分析の具体的な手順と実例

データ分析は、我々の周りの世界を理解し、その理解を基に行動を改善するための強力なツールです。

しかし、これはあくまで一歩目であり、Pythonとデータ分析の世界はもっと広大で奥深いもの。

継続的な学習と実践を通じて、あなたのスキルと理解をさらに深めていくことをおすすめします。

また、新たなアルゴリズムや手法が次々に開発されているため、常に最新の情報をチェックし続けることも重要です。

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