NumPy vs Pandas: Pythonのデータ分析でのパワーを解き放つ
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- Kana Mikami
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Pythonは、データサイエンスにおいて頼りになる言語になりました。それはPython自体の能力ではなく、数値処理やデータ処理に特化したライブラリの力によるものです。その中でも最も有名なライブラリがNumPyとPandasです。これらのライブラリはライバルではなく、むしろ相補的な存在であり、それぞれに独自の強みと用途があります。NumPyとPandasというPythonのデータ分析の世界に深く入り込んでみましょう。そして、データタスクに適した適切なツールの選び方を理解しましょう。
Pythonで簡単にデータの可視化を作成したいですか？
PyGWalkerは、Jupyter Notebookベースの環境でデータ分析と可視化のワークフローを迅速化するのに役立つオープンソースのPythonプロジェクトです。
PyGWalker (opens in a new tab)は、Pandas Dataframe（またはPolars Dataframe）を視覚的なUIに変換し、変数をドラッグアンドドロップして簡単にグラフを作成することができるツールです。次のコードを使用してください：
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)今すぐオンラインノートブックでPyGWalkerを実行できます：
また、GitHubで⭐️をお忘れなく！
NumPyの理解
NumPyは、2005年にオープンソースプロジェクトとしてリリースされ、科学計算をPythonにもたらすことを目指して開発されました。これはNumericとNumarrayという2つの既存のパッケージに基づいており、多次元配列オブジェクトでの作業が得意です。
import numpy as np
# NumPyで2次元配列を作成する
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(array_2d)NumPyは、ソート、検索、フィルタリング、線形代数やフーリエ変換の適用などのツールを提供します。Basic Linear Algebra Subprogram（BLAS）とLinear Algebra PACKage（LAPACK）を活用し、組み込みのPython関数よりもはるかに高速に大量のデータを処理することができます。
Pandasのパワー
NumPyは数値解析やシミュレーションにおいて優れていますが、データ分析やデータ操作、さまざまなデータソースとの作業においては、Pandasが活躍します。
Pandasは、金融データの定量分析に強力かつ柔軟なツールを求めていたWes McKinneyによって2008年に開発されました。Pandasは、対応する三次元PANel DAtaと呼ばれるデータと連携するためのもので、
その翌年にオープンソース化されました。
import pandas as pd
# PandasでDataFrameを作成する
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'],
'Age': [28, 24, 33]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)Pandasは、データの読み込み、再形成、ピボット、マージ、結合などの操作を行うためのメソッドを提供し、欠損データの処理にも便利なツールを提供します。表形式のデータ処理に優れており、データ分析タスクにおいて好まれる選択肢となっています。
NumPy vs Pandas: より深く探求する
NumPyの説明
NumPyの中心的な機能は、n次元配列オブジェクトにあります。これらの配列は同質であり、すべての要素が通常は整数または浮動小数点数の同じ型であることを意味します。これにより、NumPyは大規模なデータセットでの数学的な操作を必要とするタスクに特に役立ちます。
たとえば、シミュレーションや数値解析を含むプロジェクトに取り組んでいる場合、NumPyの効率的な多次元配列と数学関数は非常に役に立ちます。また、NumPyはC/C++やFortranのコードとの統合が必要なプロジェクトにも適しており、シームレスで高速な相互運用性を提供します。
Pandasの強みを探る
一方、Pandasは、複雑なデータ構造での作業やデータの操作に特化しています。主要なデータ構造として、SeriesとDataFrameがあります。Seriesは、任意のデータ型を保持できる1次元の配列のようなオブジェクトです。一方、DataFrameは、列が異なる型である可能性のある2次元のラベル付きデータ構造です。
Pandasは、データの整形、スライス、集約などの操作において優れた機能を提供します。また、時系列データの取り扱いにも優れたツールです。プロジェクトがデータ分析、データクリーニング、またはデータ可視化に関連している場合、Pandasが適切なツールとなるでしょう。
NumPy vs Pandas: パフォーマンスの考慮事項
Pandasは、追加の機能によるオーバーヘッドがある一方、CおよびCythonで最適化されたいくつかの関数も実装されています。そのため、非常に大きなデータセットの場合、Pandasの一部の操作は実際にはNumPyの同等の操作よりも速くなることがあります。
ただし、小規模なデータセットや主に数値計算を含むタスクの場合、NumPyの方が効率的な選択肢になることもあります。また、PandasはNumPyの上に構築されているため、必要に応じて両者の強みを活用することができます。
NumPy vs Pandas: 適切なツールの選択
PandasはNumPyの上に構築されているため、Pandasを使用するときには既にNumPyを使用しています。両方のライブラリを同じプロジェクトで使用することはもちろん可能であり、必要に応じてそれぞれの強みを活かすことができます。
しかし、Pandasにはパフォーマンスや学習曲線の観点からいくつかのオーバーヘッドが存在することに注意する必要があります。Pandasの機能は複雑さと引き換えに提供されます。ただし、CおよびCythonで最適化された関数も多数実装されており、非常に大きなデータセットの場合にはNumPyと比較して速い場合があります。
一般的な意見は、まずNumPyから始めて必要な機能を探し、それがPandasにつながる場合はPandasを選ぶというものです。一方を選ぶのではなく、手元のタスクに適したツールを選ぶことが重要です。
よくある質問
1. PandasはNumPyより優れていますか？
一方が他方より優れているというわけではありません。PandasとNumPyはそれぞれ独自の強みを持っています。NumPyは大規模なデータセットに対する数値演算に効率的であり、一方、Pandasはデータの操作や分析タスクに適しています。
2. NumPyとPandasを一緒に使用できますか？
もちろんです！実際、PandasはNumPyの上に構築されているため、Pandasを使用するときには既にNumPyを使用しています。両ライブラリを
同じプロジェクトで使用することは十分に可能であり、必要に応じてそれぞれの強みを活用することができます。
3. NumPyまたはPandasを最初に学ぶべきですか？
一般的には、NumPyから始めることをおすすめします。NumPyはPandasが構築される基礎的なデータ構造と操作を提供しています。NumPyに慣れてから、Pandasの学習に進むことができます。