pandasのサンプルコード紹介

pandasとは

pandasはPythonでデータ解析を行うためのライブラリです。DataFrame と呼ばれる表形式データを簡単に操作できます。

基本的な使い方

まずは pandas をインポートし、サンプルデータを作成してみましょう。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
data = {
    "名前": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "年齢": [25, 30, 22],
    "都市": ["東京", "大阪", "名古屋"]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

出力例

       名前  年齢   都市
0   Alice  25   東京
1     Bob  30   大阪
2  Charlie  22   名古屋

列・行の操作

• 列の追加：新しい列を計算で作成

# 年齢の2倍の列を追加
df["年齢×2"] = df["年齢"] * 2
print(df)

• 行のフィルタリング：条件に合致する行だけ抽出

# 年齢が25歳以上の行を取得
filtered = df[df["年齢"] >= 25]
print(filtered)

条件抽出と集計

複数条件で抽出したり、グループ化して集計したりできます。

# 複数条件で抽出
cond = (df["年齢"] >= 25) & (df["都市"] == "東京")
selected = df[cond]
print(selected)

# 都市ごとの平均年齢を算出
mean_age = df.groupby("都市")["年齢"].mean()
print(mean_age)

データの入出力

CSV や Excel などのファイルに簡単に保存・読み込みができます。

# CSV に保存
df.to_csv("sample.csv", index=False)

# CSV から読み込み
df_loaded = pd.read_csv("sample.csv")
print(df_loaded)

まとめ

pandas はデータの取得、加工、分析、保存までをシンプルなコードで実現できる強力なツールです。上記のサンプルコードをベースに、実際のデータに合わせてカスタマイズしてみてください。