はじめに
Pythonの魅力のひとつは、豊富なモジュールやライブラリを使って、簡単に強力な機能を追加できることです。
特に、データ分析では pandas や numpy といったライブラリは必須です。
この記事では、Python初心者向けに
- モジュール・ライブラリとは何か
- 基本的な使い方（import）
- pandas・numpyの簡単な活用例
をわかりやすく解説していきます！
モジュールとライブラリとは？
まず、基本用語を整理しましょう。
- モジュール：特定の機能をまとめたPythonファイル（標準・外部問わず）
- ライブラリ：複数のモジュールをまとめたパッケージ
つまり、モジュールは「機能の詰め合わせ」、ライブラリは「その機能をまとめたセット」というイメージです。
例
- 標準モジュール：
math、random、datetime（Pythonに最初から入っている） - 外部ライブラリ：
pandas、numpy（あとからインストールして使う）
モジュールを使う基本構文：import
モジュールを使うには、まず「読み込む（importする）」必要があります。
基本的な書き方
import モジュール名例：mathモジュールを使う
import math
print(math.sqrt(25)) # 5.0モジュール名.機能名()の形で使用します。math.sqrt(25)は「25の平方根を求める」処理です。
よく使う標準モジュールの例
| モジュール | できること |
|---|---|
math | 数学関数（平方根、三角関数など） |
random | 乱数の生成 |
datetime | 日付・時間の操作 |
これらはPythonに最初から入っているので、インストール不要でそのまま使えます！
外部ライブラリの使い方（pandas・numpy編）
Pythonで本格的なデータ分析を始めるなら、pandas と numpy の利用は必須です。
▼ Colabではインストール不要！
Google Colabでは、すでにこれらのライブラリがインストール済みなので、すぐに使えます。
import pandas as pd
import numpy as nppandas➔pdnumpy➔np
と略してimportするのが慣習です。
▼ 簡単な使い方の例
pandasで表形式データを作る
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
"名前": ["太郎", "花子", "次郎"],
"年齢": [20, 21, 19]
})
print(data)➡ 結果はエクセルの表のような形式で表示されます！
numpyで数値計算する
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(np.mean(arr)) # 平均値：2.5numpy を使うと、数値の配列（行列）に対する高速な計算が簡単にできます。
ライブラリのインストール（ローカルPCの場合）
Colabでは必要ありませんが、自分のパソコンにPython環境を持っている場合は、ライブラリをインストールする必要があります。
インストールコマンド（ターミナル・コマンドプロンプト）
pip install pandas
pip install numpypipはPython用のパッケージ管理ツールです。- ネットにつながっていれば、簡単にインストールできます。
よくあるエラーと対処法
| エラー名 | 原因と対策 |
|---|---|
ModuleNotFoundError | ライブラリがインストールされていない ➔ pip installで対応 |
AttributeError | 関数や属性名のミス ➔ スペルミスをチェック |
初心者はimportのスペルミスやpip install忘れがよくあるので注意しましょう！
まとめ
この記事では、Pythonのモジュール・ライブラリについて学びました。
✅ モジュール：特定の機能をまとめたファイル
✅ ライブラリ：複数モジュールをまとめたパッケージ
✅ importで簡単に機能を使えるようになる
✅ pandasやnumpyはデータ分析に必須！
モジュール・ライブラリを活用できるようになると、Pythonの世界が一気に広がります！
次回は、pandas入門について解説していきます！
↓[次の記事はこちら]
【初心者向け】pandasの使い方をわかりやすく解説｜データフレームの基本操作まとめ(最後に問題付き)
🔥この記事を読んだ後にできること
- Pythonでモジュール・ライブラリをimportできる
- 標準モジュールと外部ライブラリの違いがわかる
- pandas・numpyの基本的な使い方ができる
🔗 統計自主学習シリーズ × Python基礎編ナビ
▶︎ 【前の記事】
【5分で理解】Pythonモジュール・ライブラリの使い方【pandas・numpy入門】
▶︎ 【次の記事】
コメント