Pythonを使ったデータ分析の入門

HandY

2024年12月26日 09:16

Pythonを使ったデータ分析の入門解説です。

①Pythonの準備

Pythonを使ったデータ分析を始めるには、Python環境をセットアップする必要があります。

おすすめの方法は以下の通りです。

❶Pythonのインストール

Python公式サイトから最新版をダウンロードしてインストールします。
初心者にはAnacondaの利用をおすすめします。
Anacondaにはデータ分析で必要なライブラリが一式揃っています。

❷主要ライブラリの確認とインストール

データ分析でよく使うライブラリ。

NumPy
数値計算ライブラリ

Pandas
データ操作・分析用ライブラリ

Matplotlib/Seaborn
データ可視化用

scikit-learn
機械学習用ライブラリ

例
pip install pandas matplotlib seaborn scikit-learn

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②データの読み込み

Pythonでデータを分析する第一歩は、データを読み込むことです。
Pandasライブラリを使用すれば簡単にできます。

サンプルコード

import pandas as pd

# CSVファイルの読み込み
data = pd.read_csv("sample_data.csv")

# データの先頭5行を確認
print(data.head())

ポイント
・ファイル形式（CSV, Excel, JSONなど）に応じて適切な関数を使用します。
・データを確認する際、data.info()やdata.describe()を使用すると便利です。

③データの確認と前処理

データ分析を始める前に、データの品質を確認し、不足値や異常値を処理します。

サンプルコード

# 欠損値の確認
print(data.isnull().sum())

# 欠損値の補完
data.fillna(0, inplace=True)  # 例: 欠損値を0で補完

# 異常値の除去
data = data[data["column_name"] < 100]  # 条件を指定してフィルタリング

注意点
・欠損値の処理方法は、データの特性や目的に応じて異なります。
（例: 平均値で補完、行の削除など）
・異常値の除去では、外れ値の基準を慎重に設定してください。

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④基本統計量の計算

データの傾向をつかむため、基本的な統計量を計算します。

サンプルコード

# 基本統計量の表示
print(data.describe())

# 特定列の平均値と中央値
mean_value = data["column_name"].mean()
median_value = data["column_name"].median()

print(f"平均値: {mean_value}, 中央値: {median_value}")

ポイント
・mean(), median(), std(), var()などの関数を活用しましょう。
・分布が偏っている場合は中央値を重視すると良い場合があります。

⑤データの可視化

データの特徴を視覚的に理解するために、グラフを作成します。

サンプルコード

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# ヒストグラム
plt.hist(data["column_name"], bins=10)
plt.title("ヒストグラム")
plt.xlabel("値")
plt.ylabel("頻度")
plt.show()

# 散布図
sns.scatterplot(x="column_x", y="column_y", data=data)
plt.title("散布図")
plt.show()

注意点
・可視化の目的を明確にし、適切な種類のグラフを選択しましょう。
・大量のデータを扱う際は、グラフが見やすくなるようサンプリングを検討してください。

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⑥データのグループ化と集計

Pandasのgroupbyを使うと、データを特定のカテゴリごとにグループ化して集計できます。

サンプルコード

# カテゴリごとの平均値を計算
grouped_data = data.groupby("category_column")["numeric_column"].mean()
print(grouped_data)

ポイント
・集計だけでなく、グループごとにデータを可視化することで深い洞察を得られます。

⑦データ分析のテンプレート

以下は、基本的なデータ分析の流れをテンプレート化したものです。

テンプレート

# 必要なライブラリのインポート
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# データの読み込み
data = pd.read_csv("file_path.csv")

# データの確認
print(data.info())
print(data.describe())

# データの前処理
data.fillna(0, inplace=True)

# 基本統計量の計算
print(data.mean())

# 可視化
sns.boxplot(x="category_column", y="numeric_column", data=data)
plt.show()

⑧注意点とコツ

❶データの理解を優先

データの背景や内容を理解することで、分析の方向性が明確になります。

❷コードの再現性を重視

再現性のあるコードを書くために、関数化やコメントの記載を心がけましょう。

❸小規模データで検証

初めは小さいデータセットでコードを試し、問題がないことを確認してから本番データを使用しましょう。

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統括

これでPythonを使ったデータ分析の基本的な流れが理解できたと思います。このテンプレートをベースに、自分のデータ分析プロジェクトを始めてみてください！