Pandas

pandasは、Pythonプログラミング言語において、データ分析を支援するライブラリとして広く利用されています。特に、数値データや時系列データの操作に特化した機能を提供しており、データ分析を行う上で欠かせないツールとなっています。

主な特徴

データフレーム (DataFrame) オブジェクト: pandasの中心となるデータ構造で、表形式のデータを効率的に扱うことができます。行と列にラベルを付けることができ、柔軟なデータ操作が可能です。
多様なデータ形式の読み書き: CSV、テキストファイル、Excel、SQLデータベース、HDF5など、様々なデータ形式に対応しており、異なるデータソースからのデータ統合が容易に行えます。
欠損値処理: データの欠損値を効率的に処理するための機能を提供しています。欠損値の補完や削除など、データの前処理を簡単に行うことができます。
データ変形とピボット: データセットの形状を柔軟に変更する機能を提供しています。データの集計や再構成など、複雑なデータ操作を効率的に行うことができます。
ラベルベースのスライスとインデクシング: ラベルを使ってデータにアクセスできるため、直感的かつ効率的にデータを操作できます。大規模なデータセットから必要な部分だけを抽出することも容易です。
グループ化と集計: データを特定の条件でグループ化し、各グループに対して集計処理を行うことができます。データの分析を効率的に進めるための強力な機能です。
データセットのマージと結合: 複数のデータセットを効率的に結合する機能を提供しています。異なるデータソースからの情報を統合して分析することができます。
時系列データ処理: 日付範囲の生成、周波数変換、移動窓を用いた統計計算など、時系列データに特化した機能を提供しています。時系列データの分析を強力にサポートします。
パフォーマンスの最適化: 処理速度が求められる部分はCythonやC言語で実装されており、大規模なデータセットでも高速に処理できます。

歴史

pandasは、Wes McKinneyによって開発されました。彼はAQR Capital Managementに在籍していた際、金融データの分析に必要となる高性能で柔軟なツールを求めていました。2008年にpandasの開発をスタートし、その後、上司を説得してライブラリをオープンソースとして公開しました。

2012年からは、同じくAQRの従業員であったChang Sheが、２番目の主要なコントリビューターとして開発に加わりました。この頃からPythonコミュニティでpandasの利用が広まり、多くの開発者がプロジェクトに参加するようになりました。

2015年には、pandasはNumFOCUSの財政出資プロジェクトとして正式に認定されました。これにより、pandasの開発とコミュニティの活動がさらに活発になりました。

脚注

NumFOCUSは、オープンソースの科学技術ソフトウェアを支援する非営利団体です。

関連項目

数値解析ソフトウェア
NumPy: Pythonで数値計算を行うための基本ライブラリ。pandasはNumPyをベースに構築されています。
SciPy: NumPyを基盤とする科学計算ライブラリ。高度な数値計算や統計処理に利用されます。
Statsmodels: Pythonで統計解析を行うためのライブラリ。統計モデリングやデータ分析に利用されます。
matplotlib: Pythonでグラフ描画を行うためのライブラリ。データの可視化に利用されます。

外部リンク

公式ウェブサイト
pandas - GitHub
* pandas (@pandas_dev) - X（旧Twitter）

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