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pipでpandasをインストールする方法

python pip

こんにちは、デジタルボーイです。備忘録がてら、macとLinuxにpipでpandasをインストールするための手順を、まとめておきます。

記事を書いた人

デジタルボーイです。
データサイエンス歴20年以上のおっさんです。中小企業診断士として、データサイエンス、WEBマーケティング、SEOに関するデータ分析、コンサルティングの仕事をしています。自己紹介の詳細はコチラ

お時間のない人のための、結論！！

pandasのインストールは以下のコマンドで実行できます。

pip install pandas
目次

環境設定

  • OS: macOS
  • Python: 3.11.0

最新版のpandasをインストールする手順

pandasは、Pythonでデータ分析を行うための超超超定番ライブラリです。データの操作やファイルの入出力のできる便利ツールといったところです。やや癖のある操作方法ですが、なれると使いやすい必須のツールといえますね！

以下の手順でインストールできます。

まず、念のため、pipを最新版にアップデートしておきます。

% pip install --upgrade pip

次に、pandasをインストールします。

% pip install pandas

インストールされたバージョンを確認するには、以下のコマンドを使用します。

% pip show pandas

Name: pandas
Version: 2.1.2
Summary: Powerful data structures for data analysis, time series, and statistics
Home-page: https://pandas.pydata.org
Author: 
Author-email: The Pandas Development Team <pandas-dev@python.org>
License: BSD 3-Clause License
...

僕のPCの画面ではこんな感じです。

バージョンを指定してpandasをインストールする手順

特定のバージョンのpandasをインストールしたい場合は、次の手順を使用します。
pip index versionsでインストール可能なバージョンを確認できます。

% pip index versions pandas

WARNING: pip index is currently an experimental command...
pandas (2.2.3)
Available versions: 2.2.3, 2.2.2, 2.2.1, 2.2.0, 2.1.4, 2.1.3,...
  INSTALLED: 2.1.2
  LATEST:    2.2.3

バージョンを指定してインストールするには、==x.x.xの形式を使用します。

% pip install pandas==2.1.3

pandasの簡単な使用例

以下は、pandasを使用してCSVファイルを読み込み、基本的な操作を行う簡単な例です。

import pandas as pd
import numpy as np

# サンプルデータの生成
np.random.seed(0)  # 再現性のため
data = {
    'id': range(1, 101),
    'age': np.random.randint(20, 70, 100),
    'salary': np.random.randint(30000, 100000, 100),
    'experience': np.random.randint(0, 30, 100)
}

# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame(data)

# データの最初の5行を表示
print("最初の5行のデータ:")
print(df.head())

# 基本的な統計情報を表示
print("\n基本的な統計情報:")
print(df.describe())

# 特定の列でフィルタリング（例：給与が60000以上）
filtered_df = df[df['salary'] > 60000]

# フィルタリング結果の最初の5行を表示
print("\nフィルタリング後の最初の5行:")
print(filtered_df.head())

# 結果を新しいCSVファイルに保存
filtered_df.to_csv('filtered_sample.csv', index=False)

print("\nデータ処理が完了しました。filtered_sample.csvに結果が保存されました。")

適当に、ランダムなデータを生成し、統計量の算出や、データのフィルタリングを実行しています。こんな感じのアウトプットがでるはずです。

まとめ

以上が、pipを使用したpandasライブラリのインストール手順と簡単な使用例でした！pandasはデータ分析や機械学習をやる上で、ほぼ必須のツールです。ぜひ活用してみてください。

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