Pythonライブラリ：Pandasのインストール方法を解説！

python ライブラリ ： pandas と は ?

PandasとはPythonのデータ解析用ライブラリの1つを指し、数表や時系列データを得意とするデータ操作・解析ライブラリです。
参考：Pandas

pandas は 表 計算 で 用いる られ て いる 行（ロー） と 、 列 から 成る dataframe ( データ フレーム ) オブジェクト を サポート し ます 。 これ に より 、 高速 に 表 計算 や データベース の データ を 読み書き でき ます 。 データ を 読む 込む で 並べ替え を 行う たり 、 欠損 データ の 補完 を 行う データ 分析 し やすい 形式 に 変換 し たり し ます 。

ファイルフォーマットは、csv・excel・sql・jsonなど多様なフォーマットをサポートしているため、主にデータの読み込み工程やデータの前処理工程で用いられます。

Pandas is 利用 は ベース ライブラリ と し て NumPy を 利用 し ます 。 NumPy は python の 代表 的 な 数値 計算 ライブラリ の 1 つ で 、 多 次元 配列 オブジェクト を python に 実装 し 、 主に データ の 読む 込む 工程 や データ の 前 処理 ・ 加工 工程 で 広い 用いる られ て い ます 。 pandas は NumPy に 依存 関係 が あり ます の で 、 NumPy を 同時 に インストール し て 利用 し ます 。
参考 ： NumPy

次 に 、 matplotlib を 紹介 し ます 。 matplotlib と は NumPy を ベース に し た グラフ 描画 ライブラリ で 、 データ の 可視 化 に 用いる ます 。 データ の 可視 化 は データ 集計 ・ 加工 の 後 工程 で 必要 な ため 、 pandas の インストール 時 に Matplotlib の インストール も 合わせる て 行う こと を お すすめる し ます 。
参考 ： Matplotlib

Pandasをインストールする際に利用するのが、pipです。pipは、Python標準のPyPI（Python Package Index）のパッケージをインストール・管理します。PyPIに登録されているPythonの各ソフトウェアやライブラリは 、pipを用いてインストールすることができます。

pandas を インストール する 方法 は 、 PIP 以外 に anaconda を 使う 方法 is あり が あり ます 。 anaconda に は 数値 計算 や データ 解析 に 必要 な ライブラリ が セット で 組む 込む れ て いる ため 、 利用 者 は インストール 後 すぐ に 開発 作業 を 開始 できる メリット is あり が あり ます 。 GUI 版 の anaconda navigator 、 CUI 版 の conda ツール is 提供 が それぞれ 提供 さ れ て い ます 。

どちらのインストーラを使うかですが、データサイエンスや機械学習用途に用いるのがAnacondaの「conda」、初心者や汎用用途ではPyPIを使う「pip」の利用がおすすめです。

Pandasのインストール方法

pandas の インストール 方法 is 用い は 、 パッケージ インストーラ を 用いる ます 。 以下 に PIP の 基本 操作 を 説明 し ます 。 PIP で は 「 パッケージ 名 = = バージョン 番号 」 と する こと で 、 バージョン 指定 is 可能 が 可能 です 。

・pipを用いたインストール方法（MacOS、Linux）
　$ python -m pip install pandas、または
　$ pip install pandas

・ PIP を 用いる た インストール 方法 ( Windows )
　 $ py – m PIP install pandas
参考 ： pandas installation

pip以外のインストール方法の場合も、Pandasのパッケージ名：”python3-pandas”を指定することでインストールできます。AnacondaのcondaはWindows・Linux・MacOSで利用可能です。UbuntuやDebianでは、sudoを用いることができます。

・pip以外を用いたインストール方法（sudo）
　$ sudo apt-get install python3-pandas
　「パッケージ名=バージョン名」とすることでバージョン指定が可能です。

sudoの他には、OpenSuseはzypper、Fedoraはdnf、Contos/RHELはyumのパッケージマネージャを用いてpython3-pandasをインストールできます。公式サイトでは、最新バージョンの入手はpipまたはcondaでインストールすることが推奨されています。

なお 、 Anaconda で は 標準 で pandas や 依存 ライブラリ で ある NumPy が インストール さ れる ため 、 ” conda list ” や anaconda navigator で インストール さ れ て いる こと を ご 確認 ください 。 そこ で バージョン 変更 し たい 場合 や 、 誤る て アンインストール し た 場合 は 以下 の コマンド 、 また は anaconda navigator で インストール する こと が でき ます 。

・pip以外を用いたインストール方法（Anaconda）
　$ conda install -c anaconda pandas
　「パッケージ名=バージョン名」とすることでバージョン指定が可能です。

Anaconda Navigatorの場合は、パッケージの「Not Installed」からPandasをチェックし「Apply」をクリックします。「Installed」に表示されたら使用可能です。

pandas の 使い方 is インポート は 、 python コード で 以下 の よう に ライブラリ を インポート し ます 。
“ import pandas AS Pd ”
” Pd ” は pandas の ドキュメント で も 頻繁 に 利用 さ れる 名称 な ため 、 問題 なけれ ば そのまま 使用 し ます 。

”import”時にエラーとなるなどPandasが使えない場合は、Pandasがインストールされていない可能性があります。その際は今1度インストール状況を確認してみましょう。インストールしても“import pandas as pd”とエラーが発生する場合は、ライブラリのパスが正しく反映されていない可能性があります。

Python実行時に「コマンドが見つかりません」のエラーの場合は、Pythonの実行パスが正しく設定されていない事が考えられます。PATHまたはPYTHONPATH環境変数を確認して、パス設定を正しく行ってください。

Pandasのバージョンは、pd.__version__属性を表示すれば確認できます。さらに、pd.show_versions()関数で詳細情報を表示してくれるため、必要に応じてご確認ください。

Pandasには、ユニットテストの関数があります。pytest 6.0以降とHypothesis 3.58以降があれば、pd.test()でセットアップに問題がないか確認できます。なお、依存ライブラリはNumPy 1.17.3以降、python-dateutil 2.7.3以降、pytz 2017.3以降が必要です。

  pandas が インストール でき ない 場合 は 、 他 の python ライブラリ 同様 概ね 以下 の こと is 考え が 考える られ ます 。 下記 の 設定 確認 を し て み て ください 。

・システム管理者権限を確認
pipのパッケージダウンロード・インストールは、システム権限がない場合はフォルダ・ディレクトリやファイルのパーミッションでエラーが発生します。システム管理者の権限が設定されていることを確認しましょう。

・ pip が 最新 バージョン か 確認
PIP が 古い と その 旨 の 警告 が 表示 さ れる 場合 is あり が あり ます 。 PIP を 最新 に する こと で パッケージ 管理 で 生じる エラー 発生 リスク を 低減 する こと が でき ます 。 pip の アップグレード is 同等 も 、 パッケージ の アップグレード と 同等 です 。 ” Python – m PIP install ー upgrade PIP ” で 最新 の 状態 を 維持 し て ください 。

・pipのインストール状況を確認
pipは、Python2.7.9・Python3.4からPythonに同梱されています。それ以前のバージョンの場合は、Python自体のバージョンアップまたはpipの個別インストールが必要です。また、pipではなくpip3のみが入っている場合は、pip3を使用します。pip3はPython3に同梱されているため、Pandasインストール前に事前確認することをおすすめします。

・ インターネット 接続 を 確認
PIP を はじめ と する インストーラ is インストール は インターネット 接続 に より 、 リポジトリ から パッケージ を ダウンロード ・ インストール し ます 。 その ため 、 ネットワーク 環境 が 正しい か アクセス 制限 含める て 確認 し て ください 。

VSCode（Visual Studio Code）は、マイクロソフト社が提供する無料コードエディタです。VSCodeを使ってPythonおよびPandasを使うためには、VSCode Python extensionをインストールする必要があります。

VSCode Python extensionは、Extension Marketplaceから入手します。Extension Viewで「VSCode Python extension」を検索すると表示されますので、Installボタンをクリックします。
参考：Visual Studio Code Python extension for Visual Studio Code

Pandasをインストールしたらデータの読み込み・加工に利用しましょう

PandasはPythonのデータの読み込み工程やデータの前処理工程で用いられます。多様なフォーマットをサポートしており、頻繁に利用されています。無事にインストールできたら実際にデータの読み込みを行ってみましょう。Pandasを使って欠損データの補完やデータ集計等のデータ分析に活用してください。