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【厳選3つ】Pythonでデータ分析を行うためにおすすめのライブラリは?【まずはこれから!】

2022年8月27日

【厳選3つ】Pythonでデータ分析を行うためにおすすめのライブラリは?【まずはこれから!】

こんにちは。TATです。

今日のテーマは「【厳選3つ】Pythonでデータ分析を行うためにおすすめのライブラリは?【まずはこれから!】」です。

 

悩んでいる人

Pythonによるデータ分析に興味があります。

おすすめのライブラリを教えてください。

 

Pythonはデータ分析に強いプログラミング言語です。

データ分析に活用できるライブラリが豊富に用意されているので、比較的に短いコードで複雑な分析を実装することができます。

 

ただ、Pythonにはたくさんのライブラリが用意されているため、初心者の方にとってはどれから手をつけていけばいいのか混乱するかと思います。

したがって、本記事では、僕の独断と偏見によるチョイスで、データ分析を行うためにおすすめのライブラリをご紹介します。

 

【注意点】Pythonの基礎文法は習得済みであることが大前提です

ライブラリのご紹介に入る前に注意点です。

 

ここで紹介するライブラリは、Pythonの基礎的な文法を理解していることが前提になります。

基礎文法を学ばずにいきなりライブラリを扱おうとするとチンプンカンプンになるのでご注意ください。

 

すでにマスターしている方はこのままお進みください。

「あれ、ちょっと怪しいかも」という方はちょっと確認した方がいいかもです。

 

(僕の勝手な基準ですが)ざっくりここにある内容が理解できてればまあ大丈夫かなと思います。

Python基礎文法

  1. 変数
  2. データ型
    1. 文字列
    2. 整数
    3. 浮動小数点数
    4. ブール値
  3. データ構造
    1. リスト
    2. 辞書
    3. タプル
    4. 集合
  4. if文
  5. 繰り返し処理
    1. forループ
    2. whileループ
  6. 関数
  7. クラス
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【厳選3つ】Pythonでデータ分析を行うためにおすすめのライブラリは?【まずはこれから!】

【厳選3つ】Pythonでデータ分析を行うためにおすすめのライブラリは?【まずはこれから!】

ここからが本題です。

Pythonでデータ分析を行うためにおすすめのライブラリをご紹介していきます。

 

いろいろあるのですが、ここではあえて3つに厳選しました。

おすすめライブラリ

  • Pandas
  • Numpy
  • Matplotlib

 

確実はここは必要になるよね」というものだけを選びました。

今後、データ分析から派生して、スクレイピングをやるにしても、機械学習をやるにしても、ここで紹介するライブラリの知識は確実に必要になってきます。

順番に見ていきましょう。

 

Pandas

1つ目にご紹介するのがPandasです。

Pythonでデータ分析を行うのであれば、ほぼ確実に使うライブラリだと思います。

 

Pandasを使えば、データをエクセルのようにテーブル形式で扱うことができます。

カラムごとの集計やPivotみたいな計算も一瞬でできます。

 

ExcelやCSVファイルを読み込むこともできますし、出力することもできます。

基本的に、Excel上でできる計算のほぼ全てがPandasで実装できるといっても過言ではありません。

 

また、Excelなら処理に時間がかかるようなサイズの大きなデータでも、Pythonなら高速に処理できます。

簡単な可視化を行うことも可能です。

 

データ分析に興味があり、どのライブラリから学ぶべきか迷っている方は、間違いなく最初にPandasから学んで見ることをお勧めします。

 

Numpy

2つ目にご紹介するのがNumpyです。

Numpyもデータ分析ではほぼ確実に利用されるライブラリだと思います。

 

Numpyを使えばあらゆる数値計算が簡単に実装できます。

平方根や対数の計算、行列の掛け算など、中学〜大学で学ぶような数値処理を簡単に実装することができます。

 

また、Pandasよりも処理速度が速いので、一部の計算処理をNumpyに置き換えることで処理速度を上げるといった使い方もできます。

書籍などを見てもPandasとセットで解説されているものが多いです。

 

個人的には、Pandasの方が直感的には理解しやすいと思うので、まずはPandasを学び、その後にNumpyを学ぶとスムーズに理解できるのかなと思います。

 

Matplotlib

3つ目にご紹介するのが、Matplotlibです。

 

これは上記2つとは違い、可視化専用のライブラリになります。

PandasやNumpyでデータを処理したら、次にするべきは可視化です。

 

Matplotlibを使えば、エクセルのようにさまざまな種類のグラフを作成することができます。

エクセルよりも複雑なグラフを作ることも可能です。

 

可視化用のライブラリにはいろいろな種類がありますが、Matplotlibをベースに作られているものも多いです。

したがって、Matplotlibをきちんと理解しておけば、別のライブラリを使う際にもスムーズに理解できるようになります。

 

Matplotlibは、可視化用で最初に学ぶべきライブラリと思います。

 

難しすぎると感じたら基礎文法から学び直すのもあり

ここまでで、Pythonでデータ分析をするためにおすすめのライブラリを3つ厳選してご紹介しました。

ここで紹介しているライブラリが難しすぎると感じた場合には、もう一度初心に帰って基礎文法から学び直してみるのもありかと思います。

 

ライブラリの使い方を学んでいると、Pythonの基礎的な文法は当たり前のように使われます。

ここでつまづいてしまうと、学習がスムーズに進みません。

学習がスムーズに進まないと、単純にイライラしてきますし、モチベーションの維持も難しくなり、途中で挫折してしまう可能性も上がります。

 

基礎文法を学ぶことはそこまでハードルは高くありません。

書籍を購入してみるのもアリですし、Udemyのような動画学習サービスを使うのもありです。

セールをうまく活用すれば数千円で教材は手に入ります。書籍も数千円程度です。

 

決して高いハードルではないと思うので、ここからしっかりと学び直してみるのもいいかもしれません。

基礎文法がきっちり理解できたら、ライブライにもう一度トライしてみましょう。

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まとめ

いかがでしたでしょうか。

本記事では「【厳選3つ】Pythonでデータ分析を行うためにおすすめのライブラリは?【まずはこれから!】」というテーマでお話ししてきました。

 

Pythonにはデータ分析用のライブラリがたくさん用意されています。

ゆえに、初心者の方はどれから学んでいけばいいのかわからなくなってしまいがちです。

 

本記事で紹介した3つのライブラリは、データ分析を行うには欠かせないものです。

ほぼ全てのデータ分析の場面で出番が出てくると思います。

 

これからデータ分析の勉強をする方は、まずはここで紹介した3つのライブラリから勉強してみてください。

ここを習得することができれば、他のライブラリもスムーズに学ぶことができると思います。

 

ここまで読んでくださり、ありがとうございました。

 

 

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