「Pythonでデータ分析を始めたいけど、なにから始めたらいいのか分からない…」
「Pythonでデータ分析をしたいけど、どの手順で行えばよいか分からない…」
Pythonの文法に関して解説するサイトは多いですが、データ分析に関する情報については、まだまだ少ないのが現状です。
そこで、本記事はデータ分析に必要なPythonの知識とおすすめのライブラリについてまとめました。
この記事を読むことで、
- なぜPythonでデータ分析をするのか
- データ分析を行うのに必要なPythonのスキル
- Pythonでデータ分析する際によく使うライブラリと使い方の例
について理解することができます。
これからデータサイエンスを学ぶ方の参考になりますので、ぜひ本記事を読んでデータサイエンスの勉強をスタートさせてみてください！
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１.Pythonでデータ分析をするメリット
（１）Pythonはライブラリが豊富
Pythonにはデータ分析で活用できるライブラリが多く、自力でプログラムを作る必要がないため、効率的な開発が可能です。
ライブラリとは、プログラムをひとまとめにし再利用可能な状況にしたものであり、インストールして誰でも使うことができます。
また、Pythonは処理速度に優れた言語ではありませんが、ライブラリを使うことでデータ分析の速度を上げることもできます。
（２）Pythonは学習コストが他言語に比べて低い
Pythonは文法がＣ言語やJavaよりも平易であり、習得に時間がかかりません。
ソースの可読性が高いため他人の書いたソースが読みやすいのも学習しやすいポイントです。
また、Pythonでデータ分析する方は世界中にも多くいるため、情報が多く、プログラミング等で困ったときに目的の情報にアクセスしやすいといった利点もあります。
２.Pythonでデータ分析を行う際におすすめのライブラリ
データ分析を行うためには、Pythonのライブラリを学ぶ必要があります。
ライブラリを使用しないで開発を行うのは非常に難しいので、基本的にはライブラリを使うのがおすすめです。
データ分析で特に多く使う代表的なライブラリは次の3つです。
- Numpy
- Pandas
- Matplotlib
（１）Numpy
Numpyは機械学習やディープラーニングを行う際に使われる拡張ライブラリです。
ベクトルや行列といった数学的対象を処理するのに便利なライブラリになっています。
基本的な計算処理であればNumpyを使わずともできますが、大量のデータを処理するような場合には処理が遅くなるため、高速な数値計算が必要な場合にはNumpyを使うことが多いです。
Numpyはベクトルや行列の計算を高速に処理するためのライブラリとなります。
（２）Pandas
Pandasとは、データ解析を支援する機能を提供するPythonのライブラリです。
- csvファイルを読み取るための機能
- Excelのデータを読み取る機能
- 列や行を削除、計算、フィルターをかけて抽出する機能
- 表同士のデータをまとめる機能
- 時系列のデータを扱う機能
- グラフ化する機能
など、様々なことができる便利なライブラリとなっています。
（３）Matplotlib
Matplotlib はPythonのグラフ描画のためのライブラリです。
Matplotlibを使うことで、グラフの描画やデータの可視化が簡単に行えます。
折れ線グラフ、ヒストグラムや散布図などを作成できます。
３.データサイエンス・機械学習におすすめのPythonライブラリ
（１）データサイエンスにおすすめのライブラリ
データの管理、操作、およびその他の処理のためのライブラリを紹介します。
Apache Spark
Apache Sparkは、巨大なデータに対して高速に分散処理を行うオープンソースのフレームワークです。
JavaやScala、Pythonなどいろいろなプログラミング言語のAPIが用意されています。
Apache Sparkは、分散処理のややこしい部分をうまく抽象化してくれるので、簡潔なコードを実行するだけで、何百台ものコンピュータで、同時平行に計算を実行させることができます。
Dask
Daskは、Pythonを用いた分析のための柔軟な並列計算ライブラリです。
NumpyやPandasのAPIをバックエンドとして利用しており、並列計算や分散処理を行うことが可能です。
また、Daskではマッピングされたタスクスケジューラのノードごとに処理を行うため、常にメモリ上に全データが乗っている必要性がなく、メモリに収まりきらないデータに対しても処理できる構造になっています。
Scipy
Scipyとは、高度な科学技術計算を行うことが可能なライブラリです。
高校数学で習う微積分や、統計で使われる標準偏差などの計算を行うことが可能です。
科学技術計算の他にも機械学習やデータ分析など様々な分野で利用されています。
（２）機械学習におすすめのライブラリ
機械学習に役立つライブラリを紹介します。ニューラルネットワークを構築するツールや機械学習プロセスの自動化を目的としたライブラリは除外しています。
Scikit-learn
Scikit-learnは、Pythonの機械学習ライブラリです。
Scikit-learnはオープンソースで公開されており、個人・商用問わず、誰でも無料で利用することができます。
現在も活発に開発が行われており、インターネット上で情報を探すのも容易です。
多くの機械学習アルゴリズムが実装されていますが、どのアルゴリズムでも同じような書き方で利用することができます。
XGBoost
XGBoostはKaggle等のコンペでも上位ランクの常連になっているアルゴリズムで、とても精度が高い強力なモデルを作ることができます。
Python、R言語、Java、Scala、Ｃ＋＋などに対応しており、規模拡大可能で移植性の高いライブラリです。
（３）機械学習の自動化におすすめのライブラリ
機械学習に関連するプロセスを自動化する場面で役立つライブラリを紹介します。
TPOT
TPOTは、最適な機械学習の一連の流れを自動で構築する自動機械学習です。
Auto-Sklearn
機械学習のモデル開発作業を自動化する技術であり、データの前処理、モデリングといった機械学習の専門家が行っていた作業を自動化し、開発にかかるコスト削減や期間短縮を可能にします。
（４）データの視覚化におすすめのライブラリ
主にデータの視覚化に関連する機能を提供するライブラリを紹介します。
Apache Superset
データの検索や可視化を行うためのオープンソースソフトウェアのBIツールです。
シンプルな折れ線グラフや円グラフから詳細な地理空間チャートまで、さまざまなデータ探索や視覚化が可能です。MySQLやPostgreSQL等のほかに、４０種類程度のデータソースを扱うことができます。
Plotly
PlotlyはMatplotlibといった静的なグラフと違い、インタラクティブな可視化を簡単に行うことができるPythonライブラリです。
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まとめ
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まとめ
今回はデータサイエンスで特におすすめしたいライブラリの紹介と、その他にもよく使用されるライブラリについて紹介してきました。
この記事を参考にしていただき、ぜひPythonデータ分析の一歩目を踏み出してみてください！
