PythonのNumpyとPandasの違いについて

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Pythonでデータ分析や機械学習、統計処理を行う上で、必須とも言えるのが「NumPy」と「Pandas」という2つのライブラリです。

どちらもデータを効率よく扱うために設計されていますが、目的や得意分野が異なるため、使い分けを理解することが極めて重要です。

この記事では、両者の機能・構造・性能・使いどころの違いを詳しく解説し、どんな場面でどちらを使うべきかを明確にします。

目次

NumPyとPandasの基本的な違い

ライブラリ主な用途得意な処理扱うデータ
NumPy数値計算多次元配列操作、線形代数数値データ(行列、ベクトルなど)
Pandasデータ処理・分析表形式データの整形、集計、可視化前処理CSVやExcelなどの表形式データ

NumPyは高速な配列演算・ベクトル演算に強みがあり、科学技術計算の基盤として広く使われます。

一方、Pandasはラベル付きデータを効率よく扱う高水準のデータ分析ライブラリであり、実データの整形や前処理に特化しています。

データ構造の違い

ライブラリ主なデータ型特徴
NumPyndarrayN次元配列。インデックスは整数。高速で軽量。
PandasSeries, DataFrame1次元または2次元のラベル付きデータ構造。可読性と操作性に優れる。

NumPyの例(2次元配列)

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(arr[0, 1])  # → 2

Pandasの例(DataFrame)

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2],
    'B': [3, 4]
})
print(df.loc[0, 'B'])  # → 3

Pandasは行名・列名(インデックス・カラム)を付与できるため、可読性が非常に高く、実務での扱いやすさが際立ちます

主な機能の違い

機能NumPyPandas
多次元配列の操作高速一部可能(内部的にNumPy利用)
行列計算・線形代数専門的に対応一部可能だが非推奨
欠損値処理 手動で対応(np.nanisna(), fillna()など豊富
データの読み書き(CSV, Excel)不便read_csv(), to_excel()など豊富
ラベルベースのアクセス原則不可(インデックスのみ)loc, iloc, atなど
グループ化と集計非対応groupby(), agg() など強力
可視化との連携△(直接は弱い)plot(), hist()など簡単連携

※ NumPyでもnp.isnan()np.nanmean()などを用いた欠損値処理は可能ですが、明示的に対処が必要で煩雑です。Pandasはこうした処理を自動で処理できる点が大きな利点です。

パフォーマンスとスケーラビリティ

NumPyの強み

  • ベクトル演算が非常に高速(C言語ベースで実装)
  • 線形代数や統計計算において高性能
  • 軽量でメモリ効率が良い

Pandasの強みと制約

  • 表形式データの操作は抜群に便利
  • ただし、数百万行以上のデータでは速度やメモリ効率に注意が必要
  • DaskやPolars、PyArrowなどと連携することでスケーラビリティを向上可能

使い分けの指針

使用シーン推奨ライブラリ理由
高速な数値演算や行列処理NumPy配列演算に最適化されているため
表形式データの読み書きと前処理PandasCSV/Excel/SQL対応が簡便で、構造化データに強い
欠損値の補完やフィルタ処理PandasNaN処理が簡単で安全性が高い
データの集計やグループ分析Pandasgroupby()での柔軟な集計が可能
機械学習の前処理両方数値変換はNumPy、特徴量エンジニアリングはPandasが便利

PandasはNumPyに依存している

Pandasの内部構造はNumPyのndarrayをベースにしています。

たとえば、以下のようにDataFrameの中身はNumPy配列として取り出すことも可能です。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
print(type(df.values))  # <class 'numpy.ndarray'>

高次元データへの対応について

Pandasは1次元(Series)および2次元(DataFrame)には非常に強いですが、3次元以上のデータ構造には弱いです。

かつてはPanelという3D構造が存在しましたが、現在は非推奨です。

→ 高次元データには xarray などのライブラリを使うのが主流となっています。

まとめ:NumPyとPandasの違い一覧

比較項目NumPyPandas
主な用途数値計算・科学技術計算表形式データの分析・整形
データ構造ndarray(多次元)Series(1D)、DataFrame(2D)
欠損値処理△(一部対応)◎(豊富で直感的)
ラベルアクセス×(原則なし)◎(loc, iloc, atなど)
行列演算◎(高速で正確)△(基本的な演算のみ)
ファイルI/O×◎(CSV, Excel, SQLなど)
スケーラビリティ中(大規模データでは工夫が必要)
対象ユーザー数値解析者・エンジニアデータアナリスト・ビジネスユーザー

まとめ

NumPyとPandasは、Pythonでデータを扱う上で車の両輪のような存在です。

  • NumPyは「計算」に特化したエンジンであり、
  • Pandasは「実務のデータ整形・分析」に強い道具箱です。

両者の役割を理解し、場面に応じて使い分けることで、Pythonを用いたデータ処理のスピードと精度が飛躍的に向上します。

以上、PythonのNumpyとPandasの違いについてでした。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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