Pythonでできるデータ分析は？必要なライブラリや基本的なステップを解説
Pythonはデータ分析で人気のあるプログラミング言語です。豊富なライブラリ群と汎用性の高さから、多くのデータサイエンティストに選ばれています。
本記事では、Pythonを使ったデータ分析の基礎知識を網羅的に解説します。NumPy、Pandas、Matplotlibなどの主要ライブラリの役割から、データの読み込み、前処理、集約、可視化までの一連の流れを学べます。
実践的なコード例も含め、これからデータ分析を始めたい方はぜひ参考にしてください。
Contents
Pythonでできるデータ分析は？
Pythonはデータ分析で人気の言語です。
CSV、API、データベースなどさまざまなデータを扱え、ビジネス課題の解決に活用できます。
データ分析の基本
データ分析は、データから有用な情報を抽出し、意思決定に役立てる手法です。
過去の把握から将来予測まで幅広く活用されています。
Pythonが選ばれる理由
ライブラリの豊富さ、汎用性、AIとの連携性がPythonの強みです。
Pythonデータ分析に必要なライブラリ
ライブラリはpipコマンドまたはAnacondaでインストールできます。
NumPy
NumPyは高速な配列操作が可能で、大量の数値データを一度に処理できます。
Pandas
Pandasはデータ操作に特化したライブラリです。
ExcelやCSVファイルのような表形式データを直感的に扱えます。
Matplotlib
Matplotlibはグラフ作成ライブラリです。
棒グラフや折れ線グラフなど、さまざまな種類のグラフでデータを可視化できます。
Jupyter Notebook
Jupyter Notebookはブラウザ上の開発環境です。
コードと結果を同じ画面で確認でき、分析を効率的に進められます。
Pythonを使ったデータ分析の基本
データの読み込みから可視化まで一連の流れの理解が重要です。
データの読み込み
Pandasライブラリのread_csv()などを使用してデータを読み込みます。
import pandas as pd
# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv(‘data.csv’)
# ファイルの文字エンコーディングが日本語の場合
df = pd.read_csv(‘data.csv’, encoding=‘shift_jis’)
# WEB上のデータを直接読み込み
df = pd.read_csv(‘https://example.com/data.csv’)
データの確認・要約
head()やinfo()メソッドでデータの構造と内容を把握します。
describe()で基本統計量も確認できます。
# データの最初の5行を表示
print(df.head())
# データの基本情報を表示
print(df.info())
# 基本統計量を表示
print(df.describe())
データの前処理
欠損値や重複データを処理して分析に適したデータへ変換します。
# 欠損値の確認
print(df.isnull().sum())
# 欠損値を含む行を削除
df_clean = df.dropna()
# 重複データの削除
df_clean = df.drop_duplicates()
# “date”カラムの日付文字列を、日付型に変換する
df[‘date’] = pd.to_datetime(df[‘date’], format=‘%Y-%m-%d’)
# カテゴリデータを変換① 数値データに変換する
df[‘category’] = pd.Categorical(df[‘category’]).codes
# カテゴリデータを変換② 0と1のカラムに展開
df_encoded = pd.getdummies(df, columns=[‘category’])
データのグルーピング
groupby()メソッドでデータをグループ化して集約します。
カテゴリ別の集計が簡単にできます。
# カテゴリ別の平均売上
category_avg = df.groupby(‘category’)[‘sales’].mean()
# 複数の集約関数を同時に適用
category_stats = df.groupby(‘category’)[‘sales’].agg([‘mean’, ‘sum’, ‘count’])
データの可視化
plot()メソッドを使用してグラフを作成し、データの傾向を把握します。
# 棒グラフの作成
df[‘category’].value_counts().plot(kind=‘bar’)
# 時系列データの折れ線グラフ
df.set_index(‘date’)[‘sales’].plot(kind=‘line’)
# ヒストグラムの作成
df[‘sales’].plot(kind=‘hist’)
よくあるエラーと対処法
データ分析で起きるエラーと対処法を見ていきましょう。
モジュール・パッケージが見つからないエラー
ライブラリが見つからない時のエラーです。
ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’
# 以下のコマンドを実行してライブラリをインストールします。
pip install pandas
基本的な構文エラー
コードの書き方に間違いがある時のエラーです。
# SyntaxErrorの例
print(“Hello World” # 閉じ括弧が不足
# NameErrorの例
print(undefined_variable) # 定義されていない変数
# TypeErrorの例
“文字列” + 123 # 文字列と数値の結合はできない
PandasとNumPyのエラー
存在しない列名や範囲外のエラーです。
# KeyErrorの例
df[‘存在しない列名’]
# IndexErrorの例
arr = [1, 2, 3]
print(arr[5]) # インデックス5は存在しない
メモリエラーの対処法
大量データ処理時のエラーです。
# データ型を効率的なものに変更
df[‘数値列’] = df[‘数値列’].astype(‘int32’)
# データを分割して読み込み
for chunk in pd.read_csv(‘large_file.csv’, chunksize=1000):
process(chunk)
文字化けエラーの解決
文字エンコーディングのエラーです。
# UTF-8で試す
df = pd.read_csv(‘file.csv’, encoding=‘utf-8’)
# Shift-JISで試す
df = pd.read_csv(‘file.csv’, encoding=‘shift-jis’)
欠損値とデータ型の問題
欠損値の処理でエラーを防げます。
# 欠損値の確認と処理
df.isnull().sum()
df.fillna(0, inplace=True)
# データ型の確認と変更
df.dtypes
df[‘列名’] = pd.to_numeric(df[‘列名’], errors=‘coerce’)
Pythonデータ分析に関連する資格・試験
主な資格は、データサイエンティスト検定（DS検定）、統計検定、Python 3 エンジニア認定データ分析試験です。
クラウド系認定資格は、下記の通りです。
まとめ
Pythonを使ったデータ分析の魅力と基本ステップを紹介しました。豊富なライブラリと「読み込み→前処理→集約→可視化」の基本フローを理解すれば分析の全体像が見えてきます。
エラー対処法や資格情報も参考に、ぜひ実際にコードを書いて分析を始めてみてください。
