Pythonを学び始めてしばらく、基礎文法をコツコツと書いていた日々。
if文、for文、リストや辞書、関数も少しずつ理解してきた──そんなある日、「pandas」という存在に出会いました。
これが、まさに革命的。今回は、Python初心者がpandasを学んで感じた衝撃と、実際にどれほど便利かをご紹介します。
Pythonの基礎だけではデータ処理が辛かった
Pythonの基礎は非常にシンプルで、扱いやすい言語です。しかし、ある程度の規模のデータを扱おうとすると、for文でのループ処理や条件分岐が増え、コードも煩雑になってしまいます。
「もっと簡潔に書けたらいいのに」
「Excelのように行や列を扱えたら」
そんな思いを抱えていた頃、pandasを知ることになりました。
pandasとの出会いでデータ処理が劇的に変化
pandasは、表形式（いわゆるExcelライクな）データを扱うためのPythonライブラリです。
はじめて DataFrame を触ったとき、「なんだこれは…まさに欲しかったやつだ！」と衝撃を受けました。
import pandas as pd
data = {
‘名前’: [‘田中’, ‘佐藤’, ‘鈴木’],
‘年齢’: [23, 25, 21],
‘出身地’: [‘東京’, ‘大阪’, ‘名古屋’]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
このように簡単に表形式のデータを生成できる点がとても魅力です。
これまでリストの中に辞書を入れて、for文でぐるぐる回していた苦労が一瞬で解決しました。
フィルタリングや集計がたった1行でできる快感
pandasの真骨頂は、データのフィルタリングや集計などが直感的かつシンプルに書けるところです。
例えば、年齢が23歳以上の人だけ抽出したい場合：
print(df[df[“年齢”] >= 23])
また、データをグルーピングして平均を出したい場合も：
print(df.groupby(“出身地”)[“年齢”].mean())
これだけで、出身地ごとの平均年齢が求められます。
集計、ソート、結合など、すべてが洗練されていて「もう戻れない」と感じました。
仕事でも趣味でも使える万能ツール
pandasは仕事や趣味、学習など、あらゆるシーンで活躍します。
- Excelで日々のデータ管理をしている
- アンケート結果をまとめたい
- 売上データやアクセスログを解析したい
こういった場面で、コードはシンプル、ミスは減少、そして何よりスピード感が上がります。
pandasでPython学習の壁を突破する
Pythonの基礎を学んだあとの「次のステップ」として、pandasは非常におすすめです。
理由はシンプルで、実用的かつ成果がわかりやすいから。
データを扱いながら試行錯誤できるため、理解が深まり、達成感も大きくなります。
pandasと一緒に学ぶと良いライブラリ
以下のライブラリは、pandasと組み合わせることで、さらに表現力の高い分析が可能になります。
これらも一緒に学んでいくことで、よりプロフェッショナルな分析が実現できます。
最後に
pandasは、Pythonの力を何倍にも引き上げてくれる魔法のようなライブラリです。
データを扱うなら必ず習得しておきたいライブラリの一つ。
まだ触ったことがない方は、ぜひ一度「Hello pandas」してみてください。世界が変わります。
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