はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor
![2024年最新版:Pythonデータ解析ライブラリ総まとめ - 実践的ガイド - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cc009c5068af96a392aa1a6c2c7de53c40e27d80/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBUYWRhdGFrYV9UYWthaGFzaGkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWVkZjM3YjQyY2E2ZjA0NTkxOWQ3ZWRlNjZmMTBlYjE2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D3eaf7f2b6374979e238ea4f582bd7bdb)