PythonのPandasのバージョン確認方法について

Pythonで Pandasのバージョンを確認する方法 にはいくつかの手段があります。

開発環境や用途によって最適な方法が変わるので、それぞれ詳しく解説します。

Pythonコードで確認する方法

最も一般的で確実な方法は、コード上で __version__ 属性を参照する方法です。

import pandas as pd
print(pd.__version__)

これを実行すると、例えば次のように現在インストールされているPandasのバージョンが出力されます。

2.2.2

ポイント

• pandas.__version__ は文字列型で返されるので、条件分岐などに使う場合は packaging.version を使って比較するのが便利です。 from packaging import version import pandas as pd if version.parse(pd.__version__) >= version.parse("2.0.0"): print("Pandas 2.0以上を使用しています")

PythonインタプリタやJupyter Notebookでの確認

Jupyter NotebookやIPythonなど対話環境を使っている場合、 マジックコマンド を利用できます。

!pip show pandas

これにより、インストールされているPandasの詳細情報が表示されます。

例

Name: pandas
Version: 2.2.2
Summary: Powerful data structures for data analysis, time series, and statistics
Home-page: https://pandas.pydata.org
Author: The Pandas Development Team
...

または次のようにも書けます。

!pip show pandas

結果例

pandas         2.2.2

環境による違いと使い分け

• コードの中で使う場合 → pd.__version__
• ライブラリ全体のインストール状況を調べたい場合 → pip show pandas または conda list pandas
• 要件確認やバージョン比較をしたい場合 → packaging.version を使って判定

実用的な応用

バージョンをログに残す

データ分析プロジェクトでは再現性が重要なので、実行ログにライブラリのバージョンを出力する習慣が役立ちます。

import pandas as pd
print(f"Using pandas version: {pd.__version__}")

複数ライブラリのバージョン確認

プロジェクト依存関係をまとめて記録するなら、次のようにすると便利です。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
import sys

print("Python:", sys.version)
print("pandas:", pd.__version__)
print("numpy:", np.__version__)
print("matplotlib:", matplotlib.__version__)

まとめると、一番シンプルなのは import pandas as pd; print(pd.__version__) ですが、環境管理の観点からは pip show や conda list もあわせて知っておくと安心です。

以上、PythonのPandasのバージョン確認方法についてでした。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。