Pandas入門｜Pythonライブラリ「Pandas」を独学で習得する方法を解説【初心者向け・無料動画あり】

この記事のわかること
こんな悩みを抱えている方におすすめ
この記事の信頼性と私のプロフィール
番外編：最短でPythonを習得したい方へ
STEP1：Pandasとは？Pandasでできることは？
STEP2：Pandasを習得すると身につけられるスキルを理解する
STEP3：Pandasの学習の全体像を知る
STEP4：Pandasの習得するまでの学習時間
STEP5：Pandas入門を体系的に学習する
STEP5：Pandasの次に学習することをおすすめする内容
キノクエストの紹介

この記事のわかること

この記事では、Pythonライブラリ「Pandas」の基礎を学ぶ方法を解説します。
この記事を読むことが、下記のことがわかります。

Pythonライブラリ「Pandas」の基礎を効率よく習得できる
Pandasを習得するとどんなことができるようになるかわかる
Pandasの各メソッドなどでできることがわかる

こんな悩みを抱えている方におすすめ

Pandasを体系的に学びたい方
Pandasの知識が曖昧で不安を感じている方
Pythonでデータ集計、データ加工を習得したい方
機械学習を勉強中で特徴量エンジニアリングを習得したい方

この記事の信頼性と私のプロフィール

この記事は、Youtubeにて日本最大級のプログラミング教育のチャンネルを運営しているキノコードが執筆、監修しています。
私自身は、2012年からプログラミング学習を始め、2019年以降はプログラミング教育に携わってきた専門家です。
他にも、私には下記のような実績や専門性があります。

キノコードは毎月10名以上、合計100名以上ののプログラミング学習者と1対1でお悩みを聞き、アドバイスをしています
キノコード自身は、プログラミングスクールに通ったり、本や有料の動画で勉強してきた経験もあります
キノコードは、プログラミング学習サービス「キノクエスト」を運営しています
また本の出版、プログラミング雑誌への寄稿の実績があります

番外編：最短でPythonを習得したい方へ

プログラミングはインプットしただけでは習得できません。
受験勉強と同じで、参考書を読んだだけでダメで、問題集を解かなければ得点アップは見込めません。
キノコードではアウトプットもできるPython学習サービス「キノクエスト」を運営しています。

キノクエストの特徴は下記の通りです。

1000問以上の問題を解いてプログラミングを習得
環境構築不要ですぐに始められる
動画と連動しているので、インプットもできます
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STEP1：Pandasとは？Pandasでできることは？

Pandasとは、データをExcelのような表形式で扱うことができるPythonのライブラリです。
Pandasの読み方は、「パンダス」です。
Pandasの特徴は、データ解析を支援する機能がさくさんある点です。
例えば、Pandasでは、下記のようなことができます。

csvファイルを表形式で読み取ることができる
Excelのデータを読み取ることができる
列や行を追加、変更、削除ができる
フィルターをかけて特定の行を抽出できる
列の並び替えができる
グループごとに集計することができる
表同士をデータを特定のキーで結合することができる
欠損値や異常値を処理することができる
重複を確認、削除

以上のように、Pandasは、データをExcelのような表形式で扱うことができるこからこそ、色々なことができます。
Excelを使ったことある方なら、Excelでできることは、Pandasではほぼできるといっても過言ではないです。

STEP2：Pandasを習得すると身につけられるスキルを理解する

Pandasを習得できると、以下のスキルが身につきます。

データ集計の自動化
Pandasのメソッドを使ったデータ可視化
データ分析のためのデータ前処理
機械学習のための特徴量エンジニアリング

順に説明します。

1. データ集計の自動化について

したがって、Pandasができるようになると、データ集計は、お手のものということになります。
また、Pythonなので、定期実行などの設定をすれば、データ集計を自動化することができます。

2. Pandasのメソッドを使ったデータ可視化

上記のように、Pandasは、データをExcelのような表形式で扱うことができるため、Pandasを習得するとPythonでデータ集計ができようになります。
また、データ分析においては、データの前処理が必要です。
データ分析では、異常値があったり、重複があったりすると正しく分析することができません。
また、表同士を結合する準備などした準備も必要です。
Pandasは、データ分析のための前処理をすることが得意なのです。
したがって、データ分析に必須のデータ前処理ができるPandasの習得は必須です。

3. データ分析のためのデータ前処理

データ可視化については、Matplotlibが得意です。
しかし、Pandasにもデータ可視化のメソッドがあります。
サクッと分析したい場合は、Pandasを使って可視化することもできます。
したがって、Pandasを使えるようになるとデータ可視化もできるようになります。

4. 機械学習のための特徴量エンジニアリング

Pandasが使えるようになると、機械学習をやる上で必須の特徴量エンジニアリングができるようになります。

機械学習をするには、特徴量エンジニアリングというプロセスを経なければなりません。
特徴量エンジニアリングでは、下記のようなことを実施します。

特徴作成。ex.文字列のデータを数字に変換など
特徴変換。ex.欠損値を平均値で埋める
特徴抽出。ex.複数ある特徴の次元を圧縮する
特徴選択。ex.モデル構築に必要のない特徴量を削除する
この特徴量エンジニアリングは、Pandasの得意分野です。

STEP3：Pandasの学習の全体像を知る

Pandasを学習する方に見ていただきたい動画は、
YouTubeチャンネル「キノコード」のPanda入門講座合併版です。

これは、全14回のPanda入門講座を1本にまとめた動画です。
全部で3時間の長編動画です。
自分でいうのもなんですが、有料のものよりクオリティが高いと思っているほどの自信作です。

Pythonの便利ライブラリ「Pandas入門講座」合併版｜Pandasの基本的なこと3時間で学べます【Python超入門コースの次におすすめの入門講座】

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この1本をみれば、Pandasの基礎的な部分は抑えられます。
ここで基礎さえ抑えられれば、あとはご自身で勉強していくこともできるでしょう。

STEP4：Pandasの習得するまでの学習時間

Python学習サービスの「キノクエスト」には、Pandasの問題は、約300問あります。
1日1時間ずつ勉強するのであれば、1日10問進めれると仮定します。
そうすると、30日間で終わることになります。
ただし、復習などを含めると、その倍はかかると想定されます。
したがって、Python基礎で1ヶ月、Pandasで2ヶ月で終わります。
業務自動化関連のPythonライブラリの学習については、3~4つ触れば、だいぶ自信になると思います。
2週間で1つずつ学習すると仮定すると、2ヶ月です。
したがって、Pythonによる業務効率化の学習時間は、5ヶ月と想定されます。

なお、Pythno学習サービス「キノクエスト」は、学習カリキュラムがあり、学習順番や学習方法に迷うことがありません。
動画もあるのでインプットができ、環境構築不要のコードを書く機能もあります。
Python学習のお供にご登録ください。

▼キノクエストの紹介ページ
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