pandasでつまずく理由と克服法【Python実践編】
「Pythonはなんとか書ける。でも、pandasはなんだかよく分からない」
そんな声をよく耳にします。たしかに、Pythonの基本文法と違い、pandasには独特の記法や膨大な関数群があり、初学者にはハードルが高いと感じられるかもしれません。
特に、データを自由自在に加工できるという強力さゆえに、「最初に何をどう覚えたらいいのか分からない」という混乱が生まれやすいのです。pandasは間違いなく便利なライブラリですが、それを正しく活用するには、いくつかの基本ステップを踏んで学ぶことが重要です。
本記事では、pandasの基礎を効率よく身につけるための学習法を紹介します。コード例や演習問題を交えながら、独学でも迷わない学習の流れを解説していきます。
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目次
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動画の試聴はこちらなぜpandasは難しく感じるのか
pandasはPythonのデータ分析に欠かせないライブラリですが、習得に苦労する人が多いのも事実です。その理由はどこにあるのでしょうか。
関数の多さと柔軟さが裏目に出る
pandasの強みは「何でもできること」ですが、これは裏を返せば「どれをどう使えばいいのか分からない」という問題を生みます。列の抽出一つを取っても、df['col']、df.loc[:, 'col']、df.iloc[:, 0] など、さまざまな書き方が存在します。
どれも正しいのですが、それが混乱の元となり、学習者は「結局どれを覚えればいいのか分からない」と感じてしまうのです。
APIリファレンスは丁寧だが初心者には冷たい
pandasの公式ドキュメントは非常に詳しいです。しかし、初心者にとってはその情報量が逆に負担になりがちです。使い方の例は書かれていますが、「なぜそうするのか」「どんな場面で使うのか」という文脈が乏しく、経験の浅い人にとっては理解しづらいのです。
また、ネット検索で出てくるブログやQ&Aサイトも、文脈がバラバラで、一貫した理解を得にくいという問題があります。
pandasを基礎から学び直すステップ
「pandasをちゃんと使いこなしたい」と思ったら、まずは基本を順におさえるのが近道です。何よりも大事なのは、「Series」と「DataFrame」の違いと、それらの使い方をしっかり理解することです。
この章では、学習の第一ステップとしてpandasの基本構造に触れ、次にデータの抽出方法（loc/iloc）を扱います。手を動かしながら学ぶのが効果的なので、簡単なコード例も紹介していきます。
SeriesとDataFrameの「違い」と「関係」
pandasでは、基本的なデータ構造として Series と DataFrame が使われます。
Series: 一列だけのデータ（一次元）DataFrame: 複数列の表形式データ（二次元）
以下は Series の簡単な例です。
import pandas as pd
# 一次元のデータ
s = pd.Series([10, 20, 30])
print(s)0 10
1 20
2 30
dtype: int64次に、DataFrame の例を見てみましょう。
# 二次元の表形式データ
df = pd.DataFrame([[1, 'a'], [2, 'b']], columns=["Number", "Letter"])
print(df) Number Letter
0 1 a
1 2 bこれらの構造が理解できていれば、抽出や演算といった操作がスムーズになります。
データを取り出す：locとilocを使いこなす
pandasで最もよく使う機能の一つが「データの抽出」です。ここで登場するのが loc と iloc です。
loc: ラベル（インデックス名や列名）で指定iloc: 行番号や列番号で指定
以下は、実際のデータを用いた練習問題の一部です。
まずは、次のようなデータフレームを作成します。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
np.arange(25).reshape(5, 5),
index=[f"r{i}" for i in range(5)],
columns=[f"c{i}" for i in range(5)]
)
print(df) c0 c1 c2 c3 c4
r0 0 1 2 3 4
r1 5 6 7 8 9
r2 10 11 12 13 14
r3 15 16 17 18 19
r4 20 21 22 23 24この中から、「r1」「r3」の行と、「c1」から「c3」の列を抽出してみましょう。
# locでラベル指定
subset = df.loc[["r1", "r3"], "c1":"c3"]
print(subset) c1 c2 c3
r1 6 7 8
r3 16 17 18さらに、この抽出結果の要素をすべて2乗してみます。
# 要素を2乗
squared = subset ** 2
print(squared) c1 c2 c3
r1 36 49 64
r3 256 289 324このように、データを指定して取り出す→加工するという操作は、pandasで非常に頻繁に使います。ここを繰り返し練習することで、実務に直結するスキルが身についていきます。
手を動かして覚えるpandas操作
pandasの理解を深めるには、実際に手を動かしてコードを書くことが最も効果的です。ただ読んでいるだけでは、「知っている」だけで終わってしまいます。実際に操作することで、「使える」知識に変わっていきます。
以下では、実際の練習問題をもとに、よくある操作をいくつか体験してみましょう。
演習問題で試す「データ抽出・計算・集計」
まずは、各列の平均値を計算し、それを降順に並べてみましょう。
# DataFrameを再掲
df = pd.DataFrame(
np.arange(25).reshape(5, 5),
index=[f"r{i}" for i in range(5)],
columns=[f"c{i}" for i in range(5)]
)
# 平均を降順に並べる
mean_sorted = df.mean().sort_values(ascending=False)
print(mean_sorted)c4 14.0
c3 13.0
c2 12.0
c1 11.0
c0 10.0
dtype: float64このような統計的な操作は、データの傾向をつかむうえで非常に役立ちます。
次に、時系列データの扱い方も見てみましょう。以下は、2021年1月1日から100時間分のデータを持つ時系列DataFrameです。
# 時系列データの作成
ts_df = pd.DataFrame(
range(100),
index=pd.date_range("2021-01-01", periods=100, freq="1H"),
columns=["data"]
)
print(ts_df.head()) data
2021-01-01 00:00:00 0
2021-01-01 01:00:00 1
2021-01-01 02:00:00 2
2021-01-01 03:00:00 3
2021-01-01 04:00:00 41月3日のデータだけを抽出して合計を求めてみましょう。
# 日付で抽出
jan3 = ts_df["2021-01-03"]
print(jan3.sum())data 1428
dtype: int64さらに、3の倍数だけを抽出してみる操作も練習してみます。
# 3で割り切れる行のみ
filtered = ts_df[ts_df["data"] % 3 == 0]
print(filtered.head())
print("抽出数:", len(filtered)) data
2021-01-01 00:00:00 0
2021-01-01 03:00:00 3
2021-01-01 06:00:00 6
2021-01-01 09:00:00 9
2021-01-01 12:00:00 12
抽出数: 34このような簡単な問題でも、手を動かして解いていく中で構文が体に染み込んでいきます。
pandas学習の壁を乗り越えるコツ
pandasのように機能が豊富なライブラリは、最初の学習で圧倒されがちです。ここでは、挫折せずに学習を続けるためのコツを紹介します。
少しずつ積み上げる反復学習
一気に全部覚えようとすると、挫折のリスクが高まります。おすすめは、毎日1問でも演習を続けること。たとえば、DataFrameの作成→列の抽出→条件フィルタ→平均値計算…というように、ステップを細かく刻んで学びを積み上げると、自然と理解が深まります。
ドキュメントだけに頼らない補助教材の活用
pandasの公式ドキュメントは確かに信頼できますが、それだけで学ぶのは効率が悪いです。演習付きの教材やチュートリアルを使うことで、「やって覚える」スタイルが身につきます。特に、実務を想定した演習は実践力を養うのに最適です。
本記事で紹介している演習問題も、実際の現場でよく使う処理が含まれており、コードの意味を一つひとつ理解しながら進めることで、実用的なスキルとして身につきます。
pandasの学習を加速させる工夫
慣れてきたら、自分の興味あるデータを使って試すのも学習には効果的です。ネットからCSVデータをダウンロードして、pandasで加工してみることで、さらに理解が深まります。
自分の興味あるデータで試す
例えば、スポーツの成績表、株価データ、公開されている政府の統計データなどを使って、列の抽出や条件フィルタを試してみてください。実際のデータは汚れていたり欠損していたりすることが多いため、pandasの本来の強みが見えてきます。
誰かと一緒に学ぶ or 解答付き演習を使う
可能であれば、学習仲間と一緒に問題を解いたり、答え合わせをすることで、別の視点から学ぶことができます。独学で進める場合でも、解説付きの演習があると、正しい理解に導いてくれるので安心です。
実際に使用した練習問題のように、解答がセットになっているものを活用することで、手を動かしながら「なぜそうするのか」を学ぶことができます。
まとめ
pandasは非常に強力なツールですが、その多機能さゆえに学習者を悩ませる側面もあります。だからこそ、学習の順番と方法が重要になります。
まずは、SeriesとDataFrameの基本構造を理解すること。次に、データの抽出方法や集計処理を一つひとつ確実に押さえていく。そして何より、実際に手を動かして、小さな演習問題を解き続けることが、最も効果的な学びの道です。
本記事で紹介したコードや演習問題を、ぜひ今日から試してみてください。最初は戸惑っても、続けることで「できる」実感が必ず得られます。pandasは決して初心者を拒むツールではなく、味方にすればあなたのデータ分析スキルを飛躍的に高めてくれるはずです。
