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Pythonで学習データを扱う方法を解説!データ分析の基本を学ぶ

「Pythonでデータ分析を行いたいけれど、学習データの扱い方がよく分からない」という方も多いかと思います。
データ分析を行うには、まず学習データを用意し、プログラムに読み込ませる必要があります

本記事ではPythonで学習データを扱う方法について解説します。また、学習データを扱うにあたって知っておくべき知識に関してもまとめました。

本記事を読むことで、データ分析に関する理解が深まります。
Pythonでのデータ分析に興味がある方は、ぜひ本記事を参考にしてくださいね。

Pythonのデータサイエンスとは

まず、Pythonのデータサイエンスとは何か、学習データとは何かについて解説します。
データサイエンスという言葉は、最近よく聞くようになりましたね。しかし、データサイエンスの意味について、詳しく理解している人は少ないのでないかと思います。

データサイエンスとはどういったものなのか、今一度正しく理解しましょう。

データサイエンスとは?

データサイエンスとは、統計学などの手法を用いて、有意義なデータを引き出すための研究分野のことです。データを分析し、規則性を見出すなどして、将来データがどのように変化していくか予測します。

データサイエンスという研究分野は以前からありました。しかし、大量のデータを扱うスペックの高いパソコンが世に出回っていなかったこともあり、以前はあまり注目されていませんでした。最近になってようやく注目されてきた分野なのです。

また、データサイエンスが近年注目されているもう1つの理由は、ネット上に大量の情報が書き込まれるようになったことです。スマホの普及に伴い、SNSを始める人が増えたり、Webサイトや動画コンテンツが増えたりしました。

これらのコンテンツにある情報を分析し、企業にとって有益なデータを導き出すことには、大きな意味があります。たとえば、SNSから商品に関する口コミを取得することで、商品改善に役立たせることができます。

こういった理由から、データサイエンスは今注目されている分野なのです。

学習データとは?

データサイエンスにおける学習データとは、プログラムに与えるデータを指します。
プログラムは、与えられたデータから規則性を見出すなどの分析を行います。

たとえば、過去の売上のデータを与えれば、プログラムはそのデータを分析し、今月の売上を予測します。プログラムは、こちらから情報を与えなければ基本的には何もすることができません。

Pythonの学習データを扱う方法

学習データがどういうものか理解できたところで、Pythonで学習データを扱う方法についてみていきましょう。
学習データの収集から、読み込み、作成、保存まで、どのように行うのかを詳しく解説します。

データを収集する

まず、学習データの収集について説明します。

最も楽な方法は、政府や各企業が公開するデータを利用することです。
たとえば、楽天の公式サイトでは、楽天市場の商品に関するデータが公開されています。

また、社内の売上やユーザーに関する分析をするなら、社内DBを利用することになります。これまで蓄積したデータが社内DBに保存されているなら、それを取得しデータ分析に役立てられるでしょう。

他にも「スクレイピング」という作業によってWebサイトから情報を集める手もあります。

Pandasで学習データを読み込む

データを収集したら、Pythonでその学習データを読み込みます

学習データをPythonで読み込む場合、Pandasというライブラリを使うのがおすすめです。Pandasを使わなくても可能ですが、Pandasを使うと楽に行えます。

Pandasをインストールする場合は「pip install pandas」というコマンドを実行します。インストールしたら、import文によってPandasをインポートします。

インポートの文に「as pd」と記載していますが、これは、「毎回pandasと打つのが大変だからpd に省略するね」という意味になります。

#pandasをインポート
import pandas as pd

Pandasを使って、学習データを読み込む場合、次のように記述します。

#CSVの読み込み
df=pd.read_csv(“ファイル名”)
#テキストファイルの読み込み
df=pd.read_table(“ファイル名”)
#TSVの読み込み
df=pd.read_csv(“ファイル名”, delimiter=’\t’)

CSVファイルを読み込むなら「read_csv」メソッドを使います。メソッドの引数にファイル名を指定するだけで、学習データを読み込めます。

テキストファイルの場合は「read_table」メソッドを使います。

また、TSVファイルというタブでデータが区切られたファイルを読み込む場合は「read_csv」メソッドの第二引数にdelimiterを指定します。

Pandasで学習データを作成する

次に、Pandasで学習データを作成する方法です。

1次元のデータを作る場合は「Series」メソッド、2次元のデータを作る場合は「DataFrame」メソッドを使います。
それぞれ、次のように記述します。

#1次元データの作成
df=pd.Series([1,2,3])

#2次元データの作成
df=pd.DataFrame({1:[“a”,”b”],2:[“c”,”d”]})

これで、学習データを作成することができます。

学習データを出力する

最後に、学習データをファイルに出力して保存する方法です。

Pandasでcsvファイルに出力する場合は、「to_csv」メソッドを活用します。

df=pd.Series([1,2,3])
df.to_csv(“ファイル名”)

「to_csv」メソッドによって、作成した1次元データを保存しています。

Pythonでデータサイエンスをするために何を学ぶべきか

ここからは、Pythonでデータサイエンスをするために学ぶ必要があるものを解説します。学ぶべきものは次の5つです。

  • Pythonの基礎文法
  • 数学
  • Pythonライブラリ
  • SQL
  • 論理的思考力

これら5つは最低でも身につける必要があります。データサイエンティストを目指す方は、習得すべきスキルを把握し、1つずつマスターしていくようにしましょう。

Pythonの基礎文法

まずはPythonの基礎文法をおさえる必要があります

Progateやドットインストールなどの学習サイトを使い、基礎文法をマスターするのがおすすめです。

Pythonは他言語に比べコードが読みやすく、覚えることも少ないです。基礎をおさえるだけなら、そこまで時間はかかりません。

数学

データサイエンスを行う場合、大切なのが数学の知識です。特に統計学や微分積分、行列といった分野はよく使います。最低でも高校数学レベルの知識は身につける必要があるでしょう。

データ分析の書籍には必ず数式が出てきます。数学の知識が不足していると、書籍を読んでも意味が分からず、学習が先に進まないでしょう。数学はデータサイエンスよりも先に身につける必要があります。

Pythonライブラリ

Pythonにはデータ分析で使えるライブラリがいくつかあります。これらのライブラリの使い方もおさえておく必要がありますね。
データ分析で特に多く使うライブラリは次の通りです。

  • Pandas
  • Numpy
  • matplotlib

Pandasはデータ分析に特化したライブラリです。
データの取得・作成・保存の他にも、データ同士を結合させたり平均値や標準偏差を算出したりもできますね。データ分析や機械学習には欠かせないでしょう。

Numpyは数値計算を行うライブラリです。
C言語で作られているため処理が高速で、Pythonの処理の遅さを補うことができます。

matplotlibはグラフを描くためのライブラリです。
折れ線グラフや円グラフなどグラフが簡単に描けます。

SQL

学習データはデータベースに基本的には格納されています。そのため、データベースを扱うためにMySQLなどの知識が必要になりますね。

SQLの文法が分かることはもちろん、パフォーマンスを改善させるために何をすべきか理解しておく必要があるでしょう。

論理的思考力

データサイエンスを行う上で大切なのが論理的思考力です。なぜならデータサイエンティストは、データを分析する前に、どのような結果になるか予測する必要があるからです。

たとえば、なぜ新規ユーザーが減っているのかなど、論理的に推論する必要があるでしょう。また、分析結果をいかにビジネスに活用するか考える際にも、論理的思考力が重要になってきます。

論理的思考力はすぐに身につくものではありません。日頃から、物事に対し「なぜ?」と考える癖をつけ、思考力を地道に高めていく必要があります

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まとめ

本記事では、Pythonの学習データについて解説しました。Pandasを使っての学習データの扱い方などが、お分かりいただけたかと思います。

Pythonでデータ分析を行いたいなら、Pandasの使い方を覚えるのがおすすめです。Pandasに備わったメソッドを活用すれば、学習データの取得・作成・保存が簡単に行えますよ。