PythonのPandasのデータ型について

Pandasのデータ型（dtypes）は、データ分析をするうえで非常に重要な要素です。

なぜなら、データ型の違いによって演算方法、メモリ使用量、処理速度が変わるからです。

ここでは、Pandasで扱う代表的なデータ型を詳しく解説していきます。

Pandasのデータ型の基本

Pandasでは、各列（Series）ごとにdtype（データ型）を持ちます。

これはNumPyのデータ型に基づいており、表形式データを効率的に処理できるように設計されています。

よく使われる基本的な型は以下の通りです。

• 数値型
  • int64 : 整数（例: 1, 2, -5）
  • float64 : 浮動小数点数（例: 3.14, -0.001）
• 文字列型
  • object : 汎用オブジェクト型（通常は文字列が格納される）
  • string : 新しい文字列専用dtype（Pandas 1.0以降）
• ブール型
  • bool : True / False
• 日付・時間型
  • datetime64[ns] : 日付や日時（例: 2025-08-26 12:00:00）
  • timedelta64[ns] : 日時の差分
• カテゴリ型
  • category : カテゴリカルデータ（値の種類が少ないときに効率的）

データ型の確認・変換

確認方法

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "id": [1, 2, 3],
    "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "score": [95.5, 88.0, 72.5],
    "passed": [True, True, False],
    "date": pd.to_datetime(["2023-01-01", "2023-01-02", "2023-01-03"])
})

print(df.dtypes)

代表的なデータ型の特徴と用途

数値型（int, float）

• int64：整数演算に最適
• float64：小数を扱う計算に必要
• 用途：売上金額、点数、センサー値など

文字列型（object, string）

• object は従来から使われてきた型で、文字列以外も混在可能
• string は文字列専用でメソッドが安定している
• 用途：名前、住所、商品コードなど

ブール型（bool）

• True / False を保持
• フィルタリングや条件分岐でよく使用
• 用途：合格判定、フラグ列

日付・時間型（datetime64, timedelta64）

• datetime64[ns] は日付/時刻を効率的に保持
• timedelta64[ns] は時間差を保持
• 用途：イベントのタイムスタンプ、セッションの長さ

カテゴリ型（category）

• 値の種類が少ない場合にメモリ効率が良い
• 用途：性別（男/女）、都道府県、商品カテゴリなど

データ型による処理の違い

• 数値型なら統計量 (mean, sum) が計算できる
• 文字列型なら文字列メソッド (str.lower, str.contains) が使える
• 日付型なら日時演算 (dt.year, dt.month) が使える
• カテゴリ型なら高速なグルーピング (groupby) が可能

データ型選択のベストプラクティス

• 文字列はできるだけ string dtype を使う
  • 一貫性があり、今後のPandas開発の方向性に沿っている
• カテゴリ型を活用する
  • 値が少ない列はcategoryにするとメモリ削減＋処理高速化
• 数値は精度に応じて選択
  • ID列ならint32で十分な場合もある
  • 金額や点数はint64やfloat64を利用
• 日付データは必ず datetime64 に変換
  • 文字列のままでは日付演算ができない

まとめ

Pandasのデータ型を正しく理解・設定することは、メモリ効率を高め、処理速度を上げ、分析を正確にするための第一歩です。

特にcategoryやdatetime64を積極的に活用することで、大規模データでも快適に扱えるようになります。

以上、PythonのPandasのデータ型についてでした。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。