これからPythonでデータ分析を始めてみようと思っているけど、何から始めればいいかわからない、フレームワークやライブラリなどいろんな言葉が出てきてよくわかんない
と頭を抱える方も多いと思います
そこで、この記事では、Pythonでデータ分析を行えるフレームワークやライブラリについて紹介をしていきますが、結論を先に述べると、Pythonにはデータ分析を行えるフレームワークはありません
しかし、データ分析向けのWebフレームワークは用意されているので、本文内で解説していきますね!
- Pythonでデータ分析を行う際に使えるフレームワークとライブラリ
- Pythonでデータ分析を行う手順
- データ分析のサンプルコード
筆者について
2021年から本格的にPython学習を始め、今ではPythonによる収益化に成功
大学院時代には、R言語とPythonを使って統計処理を行っていたため、Pythonを使ったデータサイエンスの知識が豊富
医療データを機械学習を用いて解析したり、学会発表も行なっている
Contents
Pythonでデータ分析以外にできること
Pythonは非常にさまざまな用途に使用することができるプログラミング言語です
データ分析以外にも、
- 機械学習
- Webアプリ開発
- Webスクレイピング
などを行うことができます
機械学習
Pythonには、機械学習のための多くのライブラリやフレームワークがあり、例えば以下のようなものがあります
- Scikit-learn:汎用的な機械学習ライブラリ
- TensorFlow:Googleが開発したディープラーニングライブラリ
- PyTorch:Facebookが開発したディープラーニングライブラリ
- Keras:高水準のニューラルネットワークAPIを提供するライブラリ
これらのライブラリを使うことで、Pythonを使って、分類、回帰、クラスタリング、異常検知、ニューラルネットワークなどの機械学習モデルを構築することができます
Webアプリ開発
Pythonには、Webアプリケーションフレームワークと呼ばれるものが多数あります
これらのフレームワークを使用することで、Pythonを使ってWebアプリケーションを構築することができます
代表的なフレームワークとしては、以下のようなものがあります
- Django:最も人気のあるWebアプリケーションフレームワークの1つで、多機能であることが特徴です。
- Flask:シンプルで軽量なWebアプリケーションフレームワークで、小規模なアプリケーションの開発に適しています。
- Pyramid:Djangoよりも柔軟性があり、中規模から大規模のWebアプリケーションに適しています。
Webスクレイピング
Pythonは、Webスクレイピングに非常に適したプログラミング言語の1つです
Webスクレイピングとは、Webページから情報を収集するための技術のことです
- BeautifulSoup:HTMLやXMLなどのマークアップ言語を解析するためのライブラリ
- Scrapy:Webスクレイピング用の高水準フレームワーク
- Selenium:Webブラウザを自動化するためのライブラリ
これらのツールやライブラリを使うことで、Pythonを使ってWebページから情報をスクレイピングすることができます
また、Webスクレイピングは合法性に注意が必要であるため、利用する際には利用規約や法律に従うことが大切です
Pythonのフレームワークとライブラリについて
Pythonの学習を始めると、フレームワークやライブラリという単語を目にします
フレームワークとライブラリを同様の意味で説明している文章もありますが、厳密には異なります
フレームワークは枠組みのこと
まずフレームワークという語源は、英語の「frame(枠組み)」と「work(作業、仕事)」の2つの単語から来ています
つまり、「フレーム組みの中で行う作業や仕事」という意味です
フレームワークは、Webアプリケーションの開発をより簡単に、より迅速に行うことができます
どのフレームワークを選択するかは、プロジェクトの規模、機能要件、開発者のスキルに応じて検討する必要があります
Pythonには、Webアプリケーションを開発するためのさまざまなフレームワークがあります。主要なものを以下に紹介します。
- Django: Pythonで最も人気のあるWebフレームワークの1つで、高度な機能が必要な場合に最適。Djangoは、ユーザ認証、データベース操作、テンプレートエンジン、管理画面など、多くの機能を提供しています
- Flask: 軽量でシンプルなWebフレームワークで、小規模なWebアプリケーションの構築に適しています。Flaskは、必要な機能だけを選択して使用することができ、拡張性が高いのが特徴です。
- Pyramid: 高度なWebアプリケーションを開発するためのフルスタックWebフレームワークで、Djangoと同様の機能を提供しています。Pyramidは、柔軟性が高く、さまざまなデータベース、テンプレートエンジン、認証システムなどをサポートしています。
- CherryPy: Pythonで実装された高速なWebフレームワークで、高負荷のWebサイトやAPIの構築に適しています。CherryPyは、静的および動的なWebページの生成、セッション管理、キャッシュなどの機能を提供します。
ライブラリは再利用可能なコード
ライブラリの語源は、ラテン語の「liber(書)」に由来します。この言葉が中世ラテン語で「libraria」となり、さらに英語になって「library」となりました。
最初の意味は「書籍を収蔵する場所」という意味でしたが、現在では書籍だけでなく、映像、音楽、電子書籍、データベースなど、様々な種類の情報資源を収集、保管、提供する場所を指すようになりました
Pythonのライブラリとは、再利用可能なコードの集まりで、特定の目的のために設計されたモジュールのことを指します
Pythonの標準ライブラリには、例えば以下のようなものがあります
- math:数学関数を提供するモジュール
- os:ファイルやディレクトリの操作を提供するモジュール
- datetime:日付や時間の処理を提供するモジュール
- random:ランダムな数値やシーケンスを生成するモジュール
また、Pythonの外部ライブラリとしては、例えば以下のようなものがあります
- NumPy:科学技術計算を行うためのライブラリ
- Pandas:データ処理や分析を行うためのライブラリ
- Matplotlib:グラフやチャートを作成するためのライブラリ
- Scikit-learn:機械学習のためのライブラリ
Pythonでデータ分析に使えるフレームワークはない
Pythonにはデータ分析に使えるフレームワークはありません
あるのはライブラリのみになります
そのため、Pythonでデータ分析を行う場合にはライブラリをうまく使って、データ分析を行なっていく必要があります
しかし、Webフレームワークでデータ分析用に利用されている「Streamlit」というものがあります
Streamlit
StreamlitはWebアプリケーション用のフレームワークですが、HTMLやCSSの知識がなくてもWebアプリケーションを開発することができ、分析したデータを可視化し、Web上でグラフを簡単に表示することができます
>>>Pythonのフレームワーク「Streamlit」を使ってWeb開発(…coming soon…)
データ分析向けのライブラリ
Pythonでデータ分析を行う際に、知っておくと役立つ・最低限知っておきたいライブラリがいくつかあるので、紹介していきます
- NumPy: 数値計算を行うためのライブラリで、多次元配列や行列の計算、線形代数、フーリエ変換などの機能を提供します。
- Pandas: データ分析において広く使用されるライブラリで、データの整形、操作、結合、集計などを行うことができます。特に、テーブル形式のデータを扱う際に威力を発揮します。
- Matplotlib: グラフを描画するためのライブラリで、様々な種類のグラフを簡単に作成することができます。
- Seaborn: Matplotlibをベースにしたライブラリで、より美しいグラフを描画するための機能を提供します。
- Scikit-learn: 機械学習アルゴリズムを扱うためのライブラリで、分類、回帰、クラスタリング、次元削減などの機能を提供します。
- Statsmodels: 統計解析に特化したライブラリで、回帰分析、時系列分析、因子分析などの機能を提供します。
上記のライブラリを知っておけば、線形回帰やクラスタリングなどの機械学習、可視化を行うことができます
機械学習向けのライブラリ
データ分析向けのライブラリと一緒に覚えておきたいのが、機械学習向けのライブラリです
Scikit-learnを覚えておけば、機械学習はできますが、それ以外にも機械学習向けのライブラリは用意されています
- Scikit-learn: 機械学習アルゴリズムを扱うためのライブラリで、分類、回帰、クラスタリング、次元削減などの機能を提供します。また、データの前処理やモデルの評価、パラメータチューニングなどもサポートしています。
- TensorFlow: Googleが開発した機械学習ライブラリで、ニューラルネットワークの構築や訓練、推論を行うことができます。また、分散処理やGPUの使用にも対応しています。
- PyTorch: Facebookが開発した機械学習ライブラリで、ニューラルネットワークの構築や訓練、推論を行うことができます。TensorFlowよりも柔軟性が高く、動的な計算グラフを扱えるため、実験的なモデルの開発に向いています。
- Keras: TensorFlowやPyTorchなどのライブラリをバックエンドとして使用する高水準のニューラルネットワークライブラリです。シンプルなインターフェースと豊富なレイヤーのライブラリがあり、簡単にニューラルネットワークの構築や訓練を行うことができます。
- XGBoost: Gradient Boostingと呼ばれるアンサンブル学習法を実現するためのライブラリで、分類や回帰などの問題に対して高い精度を発揮します。高速な計算性能や、欠損値の扱いに優れた特徴があります。
まとめ
今回の記事では、Pythonでデータ分析を行えるフレームワークについて解説をしました
データ分析用のフレームワークはありませんが、データ分析向けのフレームワークとして、Streamlitが用意されています
Streamlitを使うことで、データ分析の可視化などを手軽にWeb上で表示することができます
まずはしっかりとデータ分析を行えるようにして、Streamlitを使って可視化をしていきましょう
データ分析のサンプルコードは、こちらの記事で解説しているので、参考にしてください