パンダ：強力なPythonデータ分析ツールキット

それは何ですか？

pandasは、「リレーショナル」または「ラベル付き」データを簡単かつ直感的に操作できるように設計された、高速で柔軟で表現力豊かなデータ構造を提供するPythonパッケージです。これは、Pythonで実用的な実世界のデータ分析を行うための基本的な高レベルのビルディングブロックになることを目的としています。さらに、あらゆる言語で利用できる最も強力で柔軟なオープンソースデータ分析/操作ツールになるという幅広い目標があります。すでにこの目標に向かって順調に進んでいます。

主な特徴

パンダが得意とすることのほんの一部を次に示します。

• 浮動小数点データおよび非浮動小数点データで欠落しているデータ

  NaN

  （ 、、、

  NA

  またはとして表される ）を簡単に処理できます。

  NaT

• サイズの可変性：列はDataFrameおよび高次元オブジェクトに挿入および削除できます
• 自動および明示的なデータ整列：オブジェクトを一連のラベルに明示的に整列させるか、ユーザーがラベルを無視して、、

  Series

  など

  DataFrame

  が計算でデータを自動的に整列させることができます。
• データの集約と変換の両方について、データセットに対して分割-適用-結合操作を実行するための強力で柔軟なgroupby機能
• 他のPythonおよびNumPyデータ構造内の不規則で異なるインデックスのデータをDataFrameオブジェクトに簡単に変換できるようにします
• インテリジェントなラベルベースのスライス、派手なインデックス作成、および大規模なデータセットのサブセット化
• データセットの直感的なマージと結合
• データセットの柔軟な再形成とピボット
• 軸の階層的ラベル付け（ティックごとに複数のラベルを持つ可能性があります）
• フラットファイル （CSVおよび区切り文字）、Excelファイル、データベースからデータをロードし、超高速HDF5形式からデータを保存/ロードするための堅牢なIOツール
• 時系列固有の機能：日付範囲の生成と頻度の変換、移動ウィンドウの統計、日付のシフトと遅延

入手先

ソースコードは現在、GitHubの https://github.com/pandas-dev/pandasでホストされています。

最新リリースバージョンのバイナリインストーラーは、Python Package Index（PyPI）およびCondaで入手できます。

# conda
conda install pandas

# or PyPI
pip install pandas

依存関係

• NumPy-これらの配列を操作するための大規模な多次元配列、行列、および高レベルの数学関数のサポートを追加します
• python-dateutil-標準のdatetimeモジュールに強力な拡張機能を提供します
• pytz-Olson tzデータベースをPythonに取り込み、正確でクロスプラットフォームのタイムゾーン計算を可能にします

必須、推奨、およびオプションの依存関係のサポートされている最小バージョンについては、完全なインストール手順を参照してください。

ソースからのインストール

ソースからパンダをインストールするには、上記の通常の依存関係に加えてCythonが必要です。CythonはPyPIからインストールできます。

pip install cython

pandas

python setup.py install

または開発モードでインストールする場合：

python -m pip install -e . --no-build-isolation --no-use-pep517

がある場合は

make

make develop

または代わりに

python setup.py develop

ソースからインストールするための完全な手順を参照してください。

ライセンス

BSD 3

ドキュメンテーション

公式ドキュメントはPyData.orgでホストされています：https ：//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable

バックグラウンド

作業は2008年にAQR

pandas

ヘルプを取得する

使用法に関する質問については、StackOverflowにアクセスするのが最適です。さらに、一般的な質問やディスカッションは、pydataメーリングリストでも行うことができます。

議論と開発

ほとんどの開発ディスカッションは、このリポジトリのGitHubで行われます。さらに、pandas-devメーリングリストは、専門的なディスカッションや設計の問題にも使用でき、Gitterチャネルは、開発に関連する迅速な質問に利用できます。

パンダへの貢献

すべての貢献、バグレポート、バグ修正、ドキュメントの改善、機能強化、およびアイデアを歓迎します。

貢献する方法の詳細な概要は、貢献ガイドにあります。

単にパンダのコードベースでの作業を開始したい場合は、GitHubの[問題]タブに移動して、興味深い問題の調査を開始してください。ドキュメントの下にリストされている多くの問題と、あなたが始めることができる良い最初の問題があります。

また、バグレポートの複製や、バージョン番号や複製手順などの重要な情報の要求などの問題を切り分けることもできます。トリアージの問題を開始したい場合、開始する簡単な方法の1つは、CodeTriageでパンダをサブスクライブすることです。

または、パンダを使用することで、自分のアイデアを持っているか、ドキュメントで何かを探していて、「これは改善できる」と考えているかもしれません...あなたはそれについて何かをすることができます！

メーリングリストまたはGitterで気軽に質問してください。

このプロジェクトの貢献者および維持者として、あなたはパンダの行動規範を遵守することが期待されています。詳細については、次のURLをご覧ください。貢献者の行動規範