熊猫DataFrame

データサイエンスに関していうと,熊猫DataFrameを使いこなすことで,ビジネスのあり方そのものを変革できるといっても過言ではありません。ただし，そのためには適切なデ，タ構造が必要です。これらを上手く活用することで，デ，タの操作や分析を最大限効率的にできるようになります。

この目的のために使える最も便利なデータストラクチャの1つが熊猫DataFrameです。

熊猫とは,プログラミング言語Pythonでデータ分析を行うためのオープンソースのライブラリでで,高速で適応性の高いデータ構造を提供します。この使いやすいデータ操作ツールは,ウェス・マッキニー氏が開発したものでNumPyパッケージ上に構築されています。その主要なデ，タ構造はDataFrameと呼ばれています。

今" pandas DataFrameって何。全然理解できていないよ。と思ったそこのあなた，ご安心ください。これから深く掘り下げて説明します。ここで知っておいていただきたいのは,熊猫DataFrameはデータに大きく依存する分野での使用に適したユーザーフレンドリーなツールであるということです。これには，科学計算，機械学習や前述のデ，タサ，エンスが含まれます。

熊猫の具体的な内容を下で説明します。熊猫DataFrameの構築方法、 pandas DataFrame を使い始める方法、 pandas DataFrame を使うメリットなど、いくつかのトピックを取り上げます。

熊猫の2の主要なデタストラクチャ

• pandas数据帧(二次元)

• 熊猫系列(一次元)

熊猫は、CSVやTSVファイル,SQL(结构化查询语言)データベースなどのデータを読み込み,データフレームと呼ばれる行と列を持つPythonオブジェクトに変換します。このオブジェクトは，Excelや，SPSSなどの統計ソフトウェアのテ，ブルと類似しています。熊猫数据帧は，Excelの仕組みと同様に，さまざまな機能を提供します。オブザベーションの行と変数の列に表形式のデータを格納して操作したり,与えられたデータセットから必要な情報を抽出したりすることが可能です。

Apache Spark 3.2のpandas APIを実行することができます。これにより,大熊猫のワークロードを均等に分散させ,すべての作業を確実に行うことができます。

さて,ここまで熊猫が提供する2種類のデータストラクチャを説明してきましたが,ここで一歩下がって,熊猫DataFrameが実際にどのようなものかを見てみましょう。ここでは,簡単な定義と,DataFrameが受け入れることのできる入力の種類の便利なリストを紹介します。

Pandas数据框架とは

Pandas DataFrameとは，表形式のデ，タを表示，操作する方法の一，です。二次元のデ，タ構造で，デ，タを行と列に整理してテ，ブルとして表示します。DataFrameは,ゼロから作成することも,NumPy配列のような他のデータ構造を利用することも可能です。

熊猫DataFrameを使用すると,様々な形式のデータを様々なソースから取り込むことができます。例えば,大熊猫の内容をインポートできるのと同時に,NumPyの配列をインポートすることができます。

DataFrameで入力が可能な主なデ，タタ，プは，次のとおりです。

• 一次元配列辞書，リスト，辞書，系列
• NumPy二次元配列
• 構造化配列，レコ，ド配列
• 一个系列
• その他の数据帧

pandas DataFrameの取り扱いに関するよくある質問

熊猫が提供するストラクチャや熊猫DataFrameが何であるかを知っていることは,必ずしも熊猫DataFrameの全てを知っているということではありません。そこで,このセクションでは熊猫DataFrameをどのように扱うかについて,よくある質問に回答していきます。

あなたの質問が以下の6の回答に該当しない場合，このまま読み進めてください。この他にもいくかのトピックを取り上げ，この記事の途中で重要な質問にお答えします。

1.pandas DataFrameのaapl . aapl .ンデックス，行，列を削除する方法

DataFrameの全ての列(または行やaapl .ンデックス)が常に同じように必要なわけではありません。実際,DataFrameオブジェクトを削除する必要がある場合もありますので,その方法を紹介します。

ンデックスから順番に削除していく方法を紹介します。これらと記事中の以下のすべての例では,一般的な慣習として,コード内で“DataFrameを“df”と略記することにします。

DataFrameは常に何らかのインデックスを持つため,インデックスを完全に削除することは困難ですが,インデックスラベルの変更やその名前を完全に削除することは可能です。名前の削除は，del df.index.nameコマンドを実行することで実施可能です。

また，DataFrameのンデックスをリセットすることも可能です。これは，▪▪▪▪▪▪▪▪ます。必要なのは,インデックスをリセットし,重複を削除し,重複のない新しい列インデックスを復活させることです。

列の削除はもう少し簡単です。ドロップ()方式で，列を取り出すことができます。この場合,削除したい列のラベルを入力する必要がありますので,ドロップ()コマンドを実行する前に,正しい列名をメモしておいてください。また,引数原地を真正にすると,DataFrameを再割り当てせずに列を削除できるようになります。

最後に，DataFrameの行を削除する方法を紹介します。

df。drop_duplicates()を実行すると,行ラベルに指定した条件に応じて重複している行が削除されます。列に対して動作するのと同じ.drop()メソッドを使用することもできますが,その場合は行のインデックスを指定してドロップします。この場合，必ず。

具体的に欠損値を持行を削除するには，DataFrame。dropna(axis=0, how='any'， thresh=None，子集=None, inplace=False)を使用できます。これは，Null値を持行を自動的に取り出します。また,関数のパラメータを調整して,特定のデータセクションにおいて欠損値を削除するかどうかを決定することもできます。

零値を特定の値に置き換えたい場合は,.dropna()で削除するのではなく,.fillna()コマンドを使用します。

2.pandas DataFrameのeprンデックスや列の名前を変更する方法

@ @ンデックスや列の名前の変更は，@ @削除するよりも簡単でわかりやすいです。これらのオブジェクトの名前を変更するために必要なことは,.rename()メソッドを使用し,新しい値を与えたいインデックス(または列)を記入することだけです。

リネームタスクで引数原地を假に変更すると,列の名前を変更してもDataFrameが再アサインされなくなります。

3.pandas DataFrameのデ，タをフォ，マットする方法

ほとんどの場合,DataFrameのユーザーは,DataFrame内の値を編集,変更,フォーマットする必要があります。そのために知っておくべき重要な戦略にいて見ていきます。

文字列のすべてのインスタンスを置換したい場合は,.replace()コマンドを使い,(変更する値,変更先の値)のフォーマットで隙間を埋めることができます。

そして，変更したい文字列や値のすべてのaaplンスタンスを，変更する項目に自動的に置換します。

もう一必要なのは，文字列から不要な部分を取り除くフォマット機能です。map()コマンドは,结果列で使用すると,その列の各要素に選択したラムダ関数を適用します。

また,列のテキストを複数の行に分割することもできますが,これは少し複雑なので,簡単なチュートリアルを紹介します。

まず，長すぎる行を特定し，どの行を分割すべきかをわかるようにします。行を特定後，その列の中にある文字列をスペ，スで囲みます。次のステップは，行をまたいで分割される値を受け取り，系列オブジェクトに入れることです。

もし，系列にNaN値があったとしても，問題ありません。系列を積み上げるだけで,最終的な系列のコピーには不要な南値が含まれないことが保証されます。

積み上げた系列を希望のフォーマットにするためには,DataFrameと並ぶようにレベルを落とす必要があります。その後,系列をDataFrameに変換し,元のDataFrameに戻し,元のDataFrameから問題のある列を削除します。最後のステップ(列の削除)により，重複の発生を防ぐことができます。

DataFrameのデータに適用可能な最後のフォーマットは,DataFrameの行または列に関数を適用する形です。

まず，.loc[]または.iloc[]を用いて作業したい行を選択します。しかし，ここではDataFrameを使用しているので，より具体的にはdf。Locとdf。Ilocを使うことになるでしょう。そして,正しい行を選択した後,应用()を使い,行または列に倍压器のような機能を適用することができます。

4.数据帧の作成方法

空のDataFrameを作るには,大熊猫DataFrame()関数を使うことに尽きます。

NaNでDataFrameを初期化したい場合は，単純にfloat型を持Nanの使用を選択できます。これは,新しいDataFrameのデータ値が,デフォルトで漂浮型になることを意味します。dtype属性を入力し,探している型を記入することで,このデフォルトの設定を回避することができます。

DataFrame()関数は,DataFrameに入れたいデータ,つまりインデックスと列を渡すことを前提にしています。このデ、タは、必要な数だけ種類を持、ことができます。さらに,これまで説明してきたように,dtype属性を用いることで,いつでも強制的にそのデータ型を指定することができます。

空のDataFrameが使用する軸ラベルやescンデックスを選択できます。もしこれを行わない場合,熊猫DataFrameが常識的なルールで自動的に構築してくれます。

5.熊猫はデタをンポトする際に日付を認識するのか

原則的にはそうで，実際にはもう少し複雑です。

熊猫は日付が入力されていることを認識できますが,正しい方向に少し誘導することでうまく機能します。具体的には、CSVファイルや類似ファイルなどからデータを取り込む際に,parse_dates引数を追加します。CSVファaapl . exeルからデ。タを取り込む場合，以下のようになります。

pd。read_csv (yourFile, parse_dates = True)

この方法は，数値書式を使用する日付に最も適しています。しかし，すべての日付がこのような形式を取るわけではありません。

変わった日付形式や,DataFrameが認識しにくい日付形式の場合は,独自のパーサーを作成します。これらは,日付と時刻の入力認識を制御するためのフォーマット文字列を使用するラムダ関数の形式をとる場合があります。

熊猫は，どのような方法でナッジを与えても，完了後に日時を認識できます。まり，最小限の入力で、 DataFrame に日付ベースの情報を取り込むように指示することができます。

6.pandas DataFrameをい，なぜ，どのように再形成するべきか

デ，タ分析は，pandas DataFrameの最も重要な用途の一，です。そのため,DataFrameの形状を変更できることが重要で,データ分析のニーズに合った理想的なストラクチャを形成できます。

では，”いDataFrameを再形成すればいいのか?“という問いに対する答えは,現在のフォーマットが,実施予定のデータ分析に有用でない場合やそのために新しい列や行を作成することを検討していない場合です。そして，なぜ再形成すべきかというと，デタ分析に最適な形状を見けるためです。

残す質問はあと1，“どのように再形成するの?”です。

ピボットとスタックを選ぶことができます。また，“分解和融化”メソッドも使用することができます。ここでは,これら3つのアプローチについて,それぞれどのように機能し,どのようにDataFrameの形状を再形成するために使用することができるかを詳しく説明します。

PivotメソッドでDataFrameを再形成する

まず，ピボットオプションから見ていきましょう。これは，元のテ，ブルから新しいテ，ブルを作成し，新しいコピ，を思い通りの形にすることができます。この機能を使うには，3の引数を受渡す必要があります。

まず，値です。この引数は,新しいDataFrameに取り込む元のDataFrameの値を選択するポイントなので,何を含み,何を省くかを選択できます。

次に，列を渡します。渡したものはすべて，最終的なテ，ブルの列になります。

最後に，新しいテ，ブルで使用する，ンデックスを選択する必要があります。

結果のテ，ブルにどのようなデ，タを組み込むかを，具体的にすることが大切です。例えば，エラ，メッセ，ジが表示されるため，指定した列に重複した値を含む行を含めることはできません。他の例では,最終的なテーブルに含める値を正確に選ばないと,複数の列でピボットを行うことになってしまいます。

次は，積み上げの検討に移ります。

堆叠メソッドでDataFrameを再形成する

DataFrameを積み上げることで，高さが出ます。その事実を認識できるかもしれません。3つ目の質問で,DataFrameのデータをどのようにフォーマットするかのウォークスルーで,スタッキングに触れました。

技術的な説明としては,最内列のインデックスを移動して,代わりに最内行のインデックスに変更しているのです。これは,新しいインデックスと新しいレベルの行ラベルを持つDataFrameを取得し,それは最も内側のレベルに位置することになります。

次に，いかにして解栈するかを考えます。ご想像のとおり,堆栈の逆の処理で,堆栈が最内部の例インデックスを移動させるのに対し,unstackは最内部の行インデックスを移動させます。つまり,unstackすると,最内部の行インデックスが移動し,代わりに最内部の列インデックスとして使用できるようになるのです。解栈は融化とセットで使われます。次を見てみましょう。

融化メソッドでDataFrameを再形成する

は融化,データフレームが1つ以上の列を識別子変数として使用し,残りの列を測定変数として使用する場合に最適です。そのような場合,融化は基本的にDataFrameの幅を広げるのではなく,長くすることができます。

が融化,測定された変数がDataFrameの幅ではなく高さに配置されることを確認できるように,基本的に測定された変数を行軸にun-pivotすることになります。最終的には，変数と値の2の列を含むことになります。

Pandas数据框架の使い方

DataFrameはExcelを使うのと同じように使うことができ,熊猫DataFrameも例外ではありません。

基本的には，pandas DataFrameをデ，タストラクチャとして使用できます。また，表計算ソフトと同じように，デ，タの加工や分析にも利用できます。

データを読み込んだり操作したりする必要があるとき,熊猫はその目的を達成するための便利なツールです。熊猫のDataFrameにデータを入力する方法は既に説明しましたが,熊猫は様々な種類のデータに対応しているので,たくさんの種類のデータを取り込むことができます。これにより，どのような形式のデ，タであっても，情報を取り扱うことができるようになります。

そして，上で説明したフォ，マット処理を用いることで，デ，タを必要な形式に変換することができます。すでに持っているデ，タをより使いやすい形に変換し，ニ，ズに合った形で提供することができます。

熊猫はPythonと一緒に使うために設計されているので,この2つはほとんど常に一緒に使うことができます。まり，スケ，リングSHAP計算のようなタスクをPySparkと熊猫を使って簡単に実行できるのです。

熊猫DataFrameの中で特定のタスクや関数を実行する方法について,より具体的に説明します。熊猫DataFrameの作成、インデックスの作成、反復処理などを説明した後、そもそも pandas を使うことの利点について詳しく説明します。

pandas DataFrameの作成方法

熊猫DataFrameは様々な使い方ができる万能ツールなので,いくつかの異なる戦略を用いて作成することも可能です。

空のpandas DataFrameを設定する方法は，質問4への回答ですでに説明しました。これは，pandas DataFrameを新規に作成する際に使用できるメソッドの1です。この方法は,熊猫に”再配置“する別のデータストラクチャをまだ持っていない場合,言い換えれば,完全に白紙の状態から始めたい場合に最適です。

NumPyのndarrayから熊猫DataFrameを作成する方法について見ていきます。

要するに，NumPy配列から非常に簡単にDataFrameを作ることができます。必要なことは,選択した配列を熊猫のデータ引数でDataFrame()関数に渡すだけです。DataFrameはNumPyのデ，タを使って，新しいDataFrameを形作ります。引数はこのようなものになります。

打印(pd。Dataframe [])

そして，入力するデ，タは，角括弧の中に入ります。

値,インデックス,カラム名はすでにNumPy配列に含まれているはずで,熊猫はあなたの特定の情報を使ってあなたに合ったDataFrameを作ることができます。

熊猫DataFrameを使う利点の1つは,DataFrame()関数が多くの異なるストラクチャを入力として受け取ることができることです。NumPy以外のストラクチャを用いてストラクチャを作成する場合も，ほとんど同じように処理します。まり，DataFrame （）関数に配列を渡し、その情報を使って新しい DataFrame を作成するように pandas に指示することになります。

新しいDataFrameを作成するために,DataFrameを入力として使用することもできます。そのためには，my_df = pd。DataFrame()を使い，入力デ，タを数式に挿入することになります。

元の辞書のキは，系列のンデックスに含まれ，DataFrameにも含まれます。。

Shapeプロパティは，.indexと一緒に使用できます。プロパティを使用して，新しく作成したDataFrameのディメンションを知ることができます。これにより，幅と高さの両方が表示されます。高さだけを知りたい場合は,LEN()関数(これも.indexプロパティと一緒に)を使用すると,DataFrameの高さが表示されるようになります。

これらの方法は,DataFrameのディメンションに南値をすべて含めて表示するものです。一方,df [0] .count()を使用すると,南値なしでDataFrameの高さが表示されます。

pandas DataFramesのepr .ンデックス

データのインデックス化は,コレクションの中の物理的なアイテムのインデックス化と同じように考えることができます。まり，pandas におけるインデックス化は、データをソートし、特定の値、行、列を選んで整理することを意味します。

熊猫DataFrameで可能なインデックス化は,Excelでできるようなインデックス化と似ています。最大の違いは,大熊猫のインデックス化がより詳細で多機能であるため,データを思い通りに扱うための幅広いオプションにアクセスできることです。

熊猫では,DataFrameのデータの特定の行や列を選択することでインデックスを作成することができます。正確な選択には，さまざまな形があります。数行だけ使って全列を使いたい場合もあれば，その逆の場合もあります。また，特定の行や列が必要な場合もあるでしょう。

デタの特定の部分集合を選択することから，ンデックス化は部分集合選択と呼ばれることもあります。

pandas DataFrameでeconf econfンデックスがどのように機能するかにeconf econfいて説明します。

熊猫でインデックスを作成するには,実際には4つの別々の方法を使うことができますので,それぞれの概要について簡単に説明します。まず，df[]ですが，これはescンデックス演算子関数です。また，ラベルを扱う場合は，df。Loc[]を使うこともできます. df。Iloc[]は，主に位置や整数を中心としたデ，タで使用します。最後に，ラベルベ，スと整数ベ，スの両方のデ，タに対応する関数，df。Ix[]があります。

先ほど紹介した4つのインデックス作成スタイルは,インデクサと呼ばれ,データのインデックスを作成する最も一般的な手法の一つです。

pandas DataFrameをaapl . cnテレ. cn .トする

熊猫DataFrameで同じ文節群を繰り返し実行したいとき,つまり行を反復処理したいときのために準備することは良いことです。

これも熊猫ではかなり簡単に実行できる機能です。对于ル，プとiterrows()コマンドを併用して，反復処理を設定することになります。これにより,DataFrameの行を系列(指数)のペアという形でループに入れることができます。

そうすれば，結果に(索引，行)のタプルを取得することができます。

熊猫で反復処理を行う場合,辞書のようにDataFrameに反復処理を指示することになります。まり，オブジェクトのキ，に対して，行と列で次々に項目を取りながら反復しています。

Pandas数据框架を使用するメリット

• 異なるデ，タベ，ス，デ，タフォ，マットからのデ，タの読み込みが容易になります。
  • さまざまな種類のデ，タで使用可能です。
• 共通キ，を使用して，デ，タセットを直観的に統合し，完全なビュ，を取得できます。　
• デ，タフレ，ム内のレコ，ドをセグメント化できます。
• 大規模データセットのスマートラベルベースのスライシングやクリエイティブなインデックスの作成,サブセット化ができます。
• 熊猫DataFrame内の組み込み関数にアクセスすることで,データから正確な統計を生成するための迅速な集計や要約ができます。
• 特定の計算タスクを特徴とする独自のPython関数を定義し,データフレームのレコードに適用できます。
• より少ない文章でより多くの仕事をこなすための構文があります。
  • c++やJavaで15行程度かかる作業を2行以内で実現可能です。
  • ワークフローを合理化し,毎日より多くの仕事をこなし,実際に処理・分析できるデータ量を増やすことができます。
• 熊猫はPythonで使用するために設計されているため,Pythonと完全に互換性のある様々な機能へのアクセスができます。
  • 多くの業界関係者がPythonに精通しているため,Pythonと熊猫の組み合わせにより,さらにアクセスしやすくなります。
• 大量のデタを簡単か効率的に処理し，また，すでに述べた構文により処理スピドも向上します。
• データを簡単に編集でき,必要な機能を適用できる柔軟なデータハンドリングにより,データアプローチのカスタマイズが可能です。
• オ，プンソ，スのため，必要な人は誰でも利用できます。
• 設計された言語だけでなく，さまざまな種類のプログラミング言語と互換性があります。例えば，JavaやHTMLで動作します。
• Jsonなど他のフォ，マットにも簡単に変換できます。

pandas DataFrame可視化ルトップ

熊猫DataFrameは,ユーザに様々な特徴や機能を提供し,熊猫ライブラリに入力されたあらゆるデータを柔軟に操作する機会を提供しており,高度な視覚的なツールとして設計されているわけではありません。基本的に，よりバックステ，ジビュ，を見ることができます。

それは，様々な意味でとても便利です。例えば，入力するデ，タを視覚的に表現することが必要な場合があります。

例えば，熊猫とExcelのような類似のルとの比較を考えてみましょう。Excelでは,いくつかのボタンをクリックするだけで,純粋な数値データを視覚的に魅力的なグラフやチャートなどの表現に自動的に変換することができます。一方で，熊猫にはこのような機能はありません。

そのため,データの可視化ツールは熊猫DataFrame以外にも目を向けたいところです。

DataFrameの可視化5を以下にまとめました。上2位つはJavaScriptのツールで,残りの3つはJavaとは無縁のデータ分析アプリケーションです。各ルの詳細にいて，なぜそれが便利なのか，なぜこのようなランキングになったのかを紹介します。

そこで,まず上2位つのツールについて,なぜJavaScriptのツールがその座を占めるのかを見てみましょう。

JavaScriptル

もともとLiveScriptと呼ばれていたJavaScriptはその柔軟で動的な性質により,現在最も人気のあるプログラミング言語の1つです。その構文は，同じく広く使われているプログラミング言語であるc言語と似ています。

JavaScriptを使用すると，Webサaaplトを作成することができます。また，既存のWebサescトを調整することもできます。熊猫DataFrameと同様に、 JavaScript はデータを操作することができるので、計算の実行やデータに基づく結論の検証に使用することができます。また、 HTML や CSS 文書に動的なテキストを挿入したい場合にも便利です。

今回は,大熊猫DataFrameの可視化に使えるJavaScriptのツールを紹介します。

JavaScriptのツールがベスト可視化ツールの上位2位を占めることができるのは,JavaScriptという言語が常に進化しているからです。広く使えるだけでなく，使えば使うほど常に進化していくからこそ，広く使われているのです。そのため,この言語を使って作られたツールは,より柔軟に,ユーザーのニーズに合わせてアップデートすることができます。

それでは,大熊猫DataFrameの可視化に最適なJavaScriptツールであるQgridと,それに次ぐPivotTable.jsについて見ていきましょう。

1.qグリッド

Quantopianによって開発されたQgridは,SlickGridコンポーネントを使いDataFrameに特別なインタラクティブ性を与え,熊猫DataFrameのデータをディスプレイ版でソートやフィルタリングすることができるようにします。Qgridは，Jupyterノ，トブック用のウィジェットです。

Qgridを使うと，デ，タを型によってフィルタリングすることができます。まり，Qgrid を使えば、使いやすいフィルタリングシステムを利用できます。

Qgridのデ，タの可視化で特に便利なのが，レンダリング機能を設定できる機能です。設定が完了したら，あとは選んだデ，タをDataFrameで読み込むだけです。このため，Qgridはデ，タ操作やデ，タの精査が必要な場合に特に適しています。

Qgridの仕組みにいて概要を簡単に見てみましょう。

これを使うには,QGridLayoutの親レイアウトを使うか,parentWidget()を使い特定のスペースを割り当てます。そして,このツールは,このスペースを行と列に分割し,割り当てられたそれぞれのウィジェットを適切なセルに配置します。

2.PivotTable.js

PivotTable.jsは,ピボットテーブルライブラリを使用したJavaScriptモジュールで,熊猫で使用するトップツールの第2位にランクインしています.PivotTable.jsは,データの要約やピボットを行うことができ,より簡単でかつアクセスしやすくデータを取り扱うことができます。

数据透视表.jsの大きなメリットは，とても簡単に使用できることです。クリックとドラッグするだけで，その機能をフルに活用することができます。

これらの機能には,大熊猫DataFrame内のデータの統計的分析とともに,簡単な可視化も含まれます。熊猫DataFrame内のデータを一目で分かりやすく理解できるように、データのピボットやサマライズを行うための優れたツールです。また、テーブルを作成した後、その中に含まれるデータにフィルタをかけることができるので、同じウィジェットでさらに実用性が高まります。

PivotTable.jsは,ピボットチャートやテーブルを熊猫DataFrameにドラッグやドロップする際にも便利です。JupyterやIPython笔记本からテーブルを転送する際に利用でき,熊猫ライブラリに入力するデータに関してより柔軟性を持たせることができます。

デ，タ分析アプリケ，ション

熊猫DataFramsは,これまで述べてきたように,データを分析したい人にとって非常に便利なものです。

デ，タの取り扱いは複雑です。データが生成されたとしても,それを適切なツールに接続したり正しい計算式を適用したりしない限り,自動的に整理されることはありません。デ，タ分析アプリケ，ションの価値は，この点にあります。たとえよく整理されたデ，タであっても，プログラムで分析することができれば，より速く分析できます。

このセクションでは,熊猫DataFrameに格納された情報を可視化するのに最適な3つのデータ分析アプリケーションについて考えていきます。

3.pandasGUI

pandasGUIは,データ操作や要約統計を支援するために作成されたPythonベースのライブラリです。これらはGUI(グラフィカル・ユーザー・インターフェース)を使いDataFrameライブラリのデータに適用され,インターフェース上で意図した操作を行うことになります。pandasGUIはUI(ユーザーインターフェース)でコマンドを入力すると,プログラムがそのコマンドを大熊猫本体で実行するように設計されています。

pandasGUIをインストールしようとしている人は,この特定の目的のために新しい別の仮想環境を設定することが望ましいです。そして，この環境にpandasGUIラaapl .ブラリをaapl .ンスト.ルすることができます。そうすれば，よりきれいにンストルでき，より早くルを使用できるようになります。

。DataFrameを関数に渡すと,データセットから描画した行と列が自動的にpandasGUIへ入力されます。一度に複数のデ，タを読み込むことも可能で，一度に多くの情報を簡単に把握することができます。

デ，タが正常に関数に渡されると，GUIからデ，タにアクセスできるようになります。そこから，さまざまな方法でデ，タを操作，編集し，分析することができます。使用可能な関数やレイアウトの外観は,多かれ少なかれExcelのスプレッドシートのように機能します。

GUI形式のデ，タは，他の形式にもコピ，やペ，ストが可能です。このため，グラフやチャトのような視覚化ルへのデタ転送が特に簡単に行えます。

基本的に，pandasGUIはシンプルに使うことができます。また，経験の浅いコ，ダ，にとっても，非常に使いやすいものとなっています。そのため,大熊猫DataFrameのデータ可視化ツールとしては3番目に便利なものとされています。

4.Tabloo

Tablooは自らを"表形式デ，タを視覚化するためのミニマルなダッシュボ，ドアプリ"と表現しています。Pythonから実行できるので，熊猫とも完全な互換性があります。

このデータ可視化ツールは瓶のバックエンドを使用していますが,他の種類のバックエンド言語にも対応しています。バックエンドは熊猫数据库に入れたデータを視覚的に理解するためのシンプルなインターフェイスを提供するために使われます。

表では，デ，タのプロットも可能です。まり，外部ソフトウェアに頼らなくても、必要なグラフやチャートを見始めることができるのです。何かを手早く視覚化したいとき、それを可能にするツールをさらに探し回る必要がないのは便利です。

使い方の点で考えると，Tablooは熊猫guiと共通する部分が多いです。また,データをセルに整理し,pandasGUIが実行できるものとほぼ同じ関数で操作することができます。しかし,Tablooで一度に複数のフィルタを適用することは少し難しく,これはpandasGUIが非常に得意とするところです。

Tablooが操作する構文は，pandasGUIと同様にクエリ構文です。

熊猫guiとTablooの重要な違いは，前者の方がより機能が豊富であることです。pandasGUIを使用することで、より多くのデータ操作の選択肢が得られるため、　Tabloo は紛れもなく便利な機能を提供していますが、このリストでは下位にランク付けされています。

5.维加拉

表に匹敵するア，キテクチャを持D-Taleは，このリストの最後を飾っています。维加拉は、 Tabloo と同様に Flask のバックエンドと、React のフロントエンドを使用しており、 D-Tale で使用できる豊富なオプションを最大限に活用することができます。

d影片を使用する際に表示されるユーザーインターフェースは,アプリケーションの名前が示すように,かなり細かいところまで作り込まれています。pandasのデ、タをD-Taleに、ンポ、トすることでアクセスできます。データセットが自動的に行と列に整理され,また多くのソート機能が付いているので,思い通りのデータセットに仕上げることができます。例えば，ロック，非表示，削除，名前の変更などの機能を，任意の行や列に対して使用することができます。

また，D-Taleでは，チャ，トからヒストグラムまで，デ，タを視覚的に表現することができます。

D-Taleの便利な機能は，アプリケションからいでもコドをエクスポトできることです。そのコードを他のアプリケーションに貼り付けて,有効性を確認したり,他の方法でデータを処理したりすることが簡単にできます。

また，D-Taleでは，デ，タのフォ，マットをすることもできます。例えば，デ，タセットに日付が含まれているとします。日付の月と日をピリオドではなくバックスラッシュで区切りたい場合は,d影片で調整することができます。

pandas DataFramesの概要

デ，タを処理，操作，分析する場合，熊猫数据帧はあなたの味方です。

Pythonと組み合わせて使うことを想定したライブラリなので,Pythonを少しでも知っている人であれば,誰でも利用することができます。また,さまざまな形式のデータを処理できるため,どのようなデータであっても簡単に入力することができます。

熊猫を使うことで得られる最大のメリットをこの記事で紹介してきましたが,改めて簡単にまとめます。pandas DataFrameは，デ，タを素早く簡単に集約することができます。また，複数の可視化ルに対応し，最大限の柔軟性を実現しています。他のスクリプト言語と異なり，数行のコ，ドコマンドで多くのことができるため，常時使用できます。

一言でいえば,大熊猫DataFrameは便利であり,それはデータを加工しようとする人にとっても同じです。