データフレームは、データ分析やデータ処理において非常に便利なツールです。以下にその主な用途をまとめます。 データの整理 構造化データの管理: 行と列で構成されるため、データを見やすく整理できます。 異なるデータ型の統合: 数値、文字列、日付など、異なるデータ型を同じデータフレーム内で扱えます。 データ分析 集計と統計: データフレームを使って、平均、中央値、分散などの統計量を簡単に計算できます。 フィルタリングとサンプリング: 特定の条件に基づいてデータを抽出したり、サンプルを取得したりできます。 データの可視化 グラフ作成の基盤: データフレームから直接グラフを作成することができ、視覚的にデータを分析できます。 データの前処理 欠損値の処理: 欠損データを簡単に特定し、削除や補完が可能です。 データの変換: データ型の変換や、列の追加・削除が容易に行えます。 機械学習 特徴量エンジニアリング: モデルに必要な特徴量をデータフレームから簡単に作成できます。 データセットの分割: トレーニングデータとテストデータに分ける作業がスムーズに行えます。 データフレームは、特にPythonのPandasライブラリで広く使われており、データサイエンスや機械学習の分野で非常に重要な役割を果たしています。