Pythonはデータ分析を得意としているプログラミング言語で、その強みの一つは、データ分析に特化した豊富なライブラリを持っていることです。以下に、Pythonでデータ分析を行う際によく使われる主要なライブラリを紹介します。
Pandas
Pandasは、複雑なデータの操作や分析を簡単に行える強力なツールです。表形式のデータに対し、データの新規作成、特定のデータの絞り込み、複数のデータの結合、データの削除、平均値や標準偏差の算出などの操作が可能です。
NumPy
NumPyは高速な数値計算を可能にするライブラリで、大量の計算を効率よく行うことができます。また、NumPyではnp.ndarrayという多次元配列を扱う機能を提供しており、1次元や2次元などの配列を扱うことができます。
Matplotlib
MatplotlibはPythonでグラフを作成するためのライブラリで、折れ線グラフや円グラフ、3Dグラフなどのグラフを描けます。データ分析の際にデータをグラフとして描写すれば、データの変移の特徴をつかみやすくなります。
Scikit-learn
Scikit-learnは、機械学習で使われるライブラリです。このライブラリを使用すると、機械学習のモデルの作成が可能となります。
これらのライブラリを駆使すれば、Pythonでのデータ分析がより効率的かつ効果的に行えます。これからPythonでデータ分析を始める方は、これらのライブラリをぜひ活用してみてください。