Pythonでデータ分析を始めたいけれど、
- 何から読めばよいかわからない
- Pandasの記事が多くて順番に迷う
- DataFrameやloc / ilocでつまずいてしまう
という方は多いと思います。
このページでは、Pandas初心者が基本操作を順番に学ぶためのおすすめ手順をまとめました。
このブログでは、Google Colabの始め方から、Pandasによるデータ操作、前処理、集計、可視化の基礎まで、初心者向けに順番に解説しています。まずはこのページを入口にして、必要な記事へ進んでみてください。
このページでわかること
- 初心者が最初に読むべき記事の順番
- DataFrame・head()・info()・loc/iloc など基本操作の学び方
- 実務でよく使う前処理・集計・結合への進み方
- Pandasの次に学びたい可視化の入口
迷ったら、まずはこの5記事から始めるのがおすすめです。
ここまで読めば、Pandas学習の土台はかなり固まります。
このロードマップの使い方
このページでは、学習内容を次の6段階に分けています。
- Python環境を準備する
- DataFrameの基本を理解する
- Pandasの基本操作を覚える
- 実務でも使う操作を学ぶ
- 可視化の基礎へ進む
- 発展編で理解を深める
最初から全部を完璧に覚える必要はありません。まずは「DataFrameとは何か」→「データの確認」→「抽出」まで進めば、基礎の土台はかなり固まります。
STEP1：まずはPython環境を準備する
最初に、Pythonを動かせる環境を用意します。初心者の方には、まずGoogle Colabから始めるのがおすすめです。
まず読む記事
この段階でできるようになりたいこと
- Pythonコードを実行できる
- ノートブック形式に慣れる
- CSVファイルを読み込める
- データを保存できる
最初の段階では、Anacondaやローカル環境にこだわりすぎなくて大丈夫です。まずは「手を動かして、DataFrameを表示できること」を目標にすると進みやすいです。
STEP2：DataFrameの基本を理解する
Pandas学習で最重要なのがDataFrameです。ここがあいまいなままだと、その先の head()、loc、merge、groupby なども理解しづらくなります。
まず読む記事
この段階で理解したいこと
- DataFrameとは何か
- Seriesとの違い
- 行と列の考え方
- 表形式データの見方
- DataFrameの作り方
Pandasでは、多くの操作がDataFrameに対して行われます。この段階では難しい処理を覚えるよりも、基本感覚をつかむことが大切です。
STEP3：まず覚えたい基本操作を固める
DataFrameの基本が分かったら、次は「データを確認する操作」と「必要な部分を取り出す操作」を覚えます。この段階が、初心者にとっていちばん重要です。
この順番で読むのがおすすめ
あわせて読みたい単独解説
この段階でできるようになりたいこと
- データの先頭を確認する
- 列の型や欠損値を確認する
- 統計量をざっくり把握する
- 行や列を取り出す
- 条件に合うデータを絞り込む
ざっくり言うと、loc はラベル、iloc は位置で指定する、という違いを意識すれば十分です。
このSTEP3までできれば、Pandas初心者としての基礎はかなり固まっています。
STEP4：実務でもよく使う操作を学ぶ
基礎が固まったら、次はデータ前処理や集計でよく使う操作を覚えていきます。全部を一気に読む必要はありません。必要になったものから進めれば大丈夫です。
条件判定・集計
STEP5：可視化の基礎へ進む
Pandasの基本操作に慣れてきたら、次はグラフで見える化する基礎を学ぶと、データ理解がさらに深まります。
この段階では、まず可視化の入口となる記事を押さえれば十分です。
まず読む記事
可視化をさらに深めたい場合は、棒グラフ、ヒストグラム、注釈、カラーマップ、複数グラフの記事へ進むのがおすすめです。
STEP6：発展編で理解を深める
基礎と実用操作に慣れてきたら、少し発展的な内容にも進めます。
発展編として読みたい記事
この段階では、最初から完璧に理解しなくて大丈夫です。必要になったときに戻ってくれば十分です。
よくあるつまずきポイント
DataFrameとSeriesの違いが分からない
最初は誰でも混乱しやすいところです。まずは「表全体がDataFrame」「1列だけだとSeriesになることがある」と押さえれば大丈夫です。
locとilocが覚えられない
意味を完璧に暗記するより、実際に手を動かして使い分けるほうが早いです。
関数が多すぎて覚えられない
全部覚える必要はありません。よく使う基本操作から、必要なときに調べながら進めれば十分です。
まとめ
Pandas初心者の方が最初に意識したいのは、「全部を一気にやろうとしないこと」です。
おすすめの順番は、次の流れです。
- Colabで環境を準備する
- DataFrameを理解する
- head / info / describe / loc / iloc を覚える
- 実用操作へ進む
- 可視化の基礎へ進む
- 発展編で理解を深める
この順番で進めれば、Pandasの基本操作をかなりスムーズに身につけやすくなります。
まずはここから始めましょう。