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「Pythonによる経済学のためのデータ分析と可視化」

「Pythonによる経済学のためのデータ分析と可視化」

Rajiv Chandra
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Rajiv Chandra

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Data Carpentryの意図と同様に、私たちの目的は、経済学者がデータを熟練して扱うために必要な基本的な概念、スキル、およびツールを装備することです。Pythonは、そのシンプルさ、汎用性、およびデータ解析ライブラリの豊富なエコシステムで有名な言語です。

このガイドは、Pythonを使用して経済データを探索することに興味がある人を対象にしており、プログラミングの事前知識は必要ありません。私たちの旅は、Python構文の基礎から始まり、データのインポート、データフレームの操作、そして最後にデータの可視化にまで進む予定です。この包括的なガイドでは、Pythonから直接データベースを操作する方法についても触れます。

📚

    はじめる前に

    PythonとJupyter Notebook

    PythonとJupyter Notebookは、私たちの旅において必要不可欠な2つのツールです。

    • Pythonは、データ分析と可視化に優れた強力な汎用プログラミング言語です。
    • Jupyter Notebookは、ライブなコード、式、可視化、そしてナラティブテキストを含むドキュメントの作成と共有を可能にするオープンソースのWebアプリケーションです。

    PythonとJupyter Notebookのインストール

    Anacondaディストリビューションを使用してPythonとJupyterをインストールすることをお勧めします。これには、Python、Jupyter Notebook、および科学計算とデータサイエンスに一般的に使用される他のパッケージが含まれます。

    以下はインストール手順です:

    WindowsおよびMacOS
    1. 公式サイトからAnacondaをダウンロードしてください（https://www.anaconda.com/products/distribution）。 (opens in a new tab)
    2. インストーラーファイルを実行して、インストール手順に従ってください。
    Linux
    1. ターミナルを開き、以下を入力します:
    cd /tmp
curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
    1. インストーラー画面の指示に従ってください。
    インストールの確認

    新しいJupyterノートブックを開いて、エラーが発生しないことを確認してください。

    jupyter notebook

    必要なPythonパッケージ

    このガイドでは、Pandas、Matplotlib、およびSeabornなど、いくつかのPythonパッケージを利用します。

    これらのパッケージをインストールするには、Jupyterノートブックを開いて、以下を入力してください：

    !pip install pandas matplotlib seaborn

    インストール後、パッケージをインポートできます。

    import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

    Pythonにおけるデータのインポート

    Pythonは、Pandasライブラリを使用して、CSVファイルを含むさまざまなデータ形式をインポートできます。次に、CSVファイルをインポートしましょう。

    df = pd.read_csv('data.csv')

    Pythonにおけるデータフレームの操作

    データフレームは、2次元のラベル付きデータ構造です。基本的には、データ分析における表として機能します。

    列の追加と削除

    # 新しい列の追加
df['new_column'] = new_data
 
# 列の削除
df = df.drop('column_to_drop', axis=1)

    概要統計量の計算

    Pandasは、概要統計量を生成するdescribe()関数を提供しています。

    df.describe()

    Pythonにおけるプロットの紹介

    Pythonには、MatplotlibとSeabornを含む、データ可視化のためのいくつかのライブラリがあります。次に、シンプルな折れ線グラフの例を示します。

    plt.plot(df['column_name'])
plt.show()

    Pythonにおけるデータベースの操作

    Pythonはデータベースと直接やり取りすることもできます。Pythonのsqlite3モジュールはSQLiteデータベースへのインターフェースを提供します。

    
python
import sqlite3
connection = sqlite3.connect('database.db')

    接続を設定した後、SQLクエリを実行できます。

    df = pd.read_sql_query("SELECT * from TABLE_NAME", connection)

    結論

    経済学者のためのPythonの紹介で、データのインポート、操作、分析、視覚化ができるようになりました。これで複雑なデータ分析タスクの基礎が整いました。練習を重ねることで、Pythonは経済学の研究と分析に不可欠なツールになるでしょう。Happy coding!

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