スキルUP！データ分析実践 - データ分析でつまずかない！データ型の基本と扱い方

データ分析でつまずかない！データ型の基本と扱い方

Tags: データ分析, データ型, 前処理, Python, Pandas

はじめに

データ分析を始める際、多くの情報に触れる中で「何から手を付ければ良いのだろうか」と感じる方も少なくないかもしれません。分析ツールや手法に目が行きがちですが、実はその前に理解しておくべき非常に基本的な概念があります。それは「データ型」です。

データ型とは、データがどのような種類（数値、文字、日付など）であるかを示すものです。このデータ型を正しく理解し、適切に扱うことは、正確な分析結果を得るための土台となります。データ型を無視して分析を進めると、思わぬエラーに遭遇したり、計算結果が間違ったりする可能性があります。

この記事では、データ分析初心者の方々がデータ型について基礎から理解し、実践的なデータ分析でつまずかないように、データ型の重要性や、具体的な確認・変換方法について解説します。専門的な知識は必要ありません。一緒にデータ型の基本を押さえ、データ分析の第一歩を確実に踏み出しましょう。

データ型とは何か、なぜ重要なのか

データ型は、コンピュータがデータをどのように解釈し、処理するかを定義するものです。例えば、「123」というデータがあったとき、これが単なる文字の並びなのか、それとも計算に使える数値なのかを区別するためにデータ型が存在します。

データ分析においてデータ型が重要な理由はいくつかあります。

正確な計算と集計: 数値データとして認識されていないデータ（例: 文字列として保存された数字）に対して、合計や平均などの計算を行おうとするとエラーになるか、意図しない結果になります。
適切な並べ替え: 文字列としての日付（例: "2023-01-15"）をそのまま並べ替えると、期待通りの時系列順にならないことがあります。日付型として認識させることで、正しい順序で並べ替えることができます。
効率的なデータ処理: データ型が適切であれば、コンピュータは効率的にデータを処理できます。不適切なデータ型は処理速度の低下を招くことがあります。
メモリ使用量: データ型によって必要となるメモリ容量が異なります。適切な型を選ぶことで、メモリを効率的に利用できます。

このように、データ型を正しく理解し、データセット内の各データが適切な型になっているかを確認・調整することは、データ分析の質と効率を高める上で不可欠なステップです。

データ分析でよく使われる基本的なデータ型

データ分析で頻繁に目にする基本的なデータ型をいくつかご紹介します。

数値型 (Numeric Types):
- 整数型 (Integer): 小数点を含まない数値（例: 1, -5, 1000）。
- 浮動小数点型 (Float): 小数点を含む数値（例: 3.14, -0.5, 2.0）。
文字列型 (String/Object): 文字や記号、数字などが並んだテキストデータ（例: "東京", "商品A", "0120-xxxx-xxxx"）。電話番号や郵便番号のように数字のみで構成されていても、計算に使わない場合は文字列として扱われることが多いです。
日付/時間型 (Datetime): 特定の日付や時間を示すデータ（例: "2023-10-27", "2023/10/27 15:30:00"）。時系列分析などで非常に重要になります。
論理値型 (Boolean): 真(True)または偽(False)のいずれか二値をとるデータ型。条件に合致するかどうかなどを表現する際に使用されます。

これらのデータ型が混在したデータセットを扱うことがデータ分析では一般的です。

データ型の確認方法（Python/Pandasを例に）

多くのデータ分析では、PythonのPandasライブラリが利用されます。Pandasを使うと、データセットを「DataFrame」という表形式の構造で扱うことができます。DataFrameに含まれる各列（カラム）は、それぞれ特定のデータ型を持っています。

DataFrameのデータ型を確認するには、.info()メソッドや.dtype属性を利用します。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
data = {'ID': [101, 102, 103, 104, 105],
        '商品名': ['りんご', 'バナナ', 'みかん', 'りんご', 'バナナ'],
        '価格': [120, 150, 100, 120, 150],
        '販売日': ['2023-10-01', '2023-10-05', '2023-10-10', '2023-10-15', '2023-10-20'],
        '在庫あり': [True, True, False, True, False]}

df = pd.DataFrame(data)

# DataFrameの情報を表示
print("DataFrameの情報:")
df.info()

# 各列のデータ型を表示
print("\n各列のデータ型:")
print(df.dtypes)

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます（実際の出力は環境によって一部異なる場合があります）。

DataFrameの情報:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 5 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
 0   ID      5 non-null      int64   # IDは整数型として認識されている
 1   商品名   5 non-null      object  # 商品名は文字列型（object）として認識されている
 2   価格      5 non-null      int64   # 価格は整数型として認識されている
 3   販売日   5 non-null      object  # 販売日は文字列型（object）として認識されている
 4   在庫あり  5 non-null      bool    # 在庫ありは論理値型（bool）として認識されている
dtypes: bool(1), int64(2), object(2)
memory usage: 376.0+ bytes

各列のデータ型:
ID         int64
商品名      object
価格         int64
販売日      object
在庫あり      bool
dtype: object

この結果から、「販売日」がobject型（Pandasでは文字列などをまとめてこう表現することがあります）として認識されていることが分かります。日付として扱いたい場合は、この型を適切に変換する必要があります。

データ型の変換方法（Python/Pandasを例に）

データ型が意図したものと異なる場合、目的に合わせて型を変換する必要があります。Pandasでは、.astype()メソッドを使ってデータ型を変換できます。

先ほどの例で、「販売日」列を文字列型(object)から日付/時間型(datetime64[ns])に変換してみましょう。

# 「販売日」列を文字列型から日付/時間型に変換
df['販売日'] = pd.to_datetime(df['販売日'])

# 変換後のデータ型を確認
print("\n変換後の各列のデータ型:")
print(df.dtypes)

このコードを実行すると、「販売日」列のデータ型がdatetime64[ns]に変わっていることが確認できます。

変換後の各列のデータ型:
ID                int64
商品名              object
価格                 int64
販売日      datetime64[ns]  # 日付/時間型に変換された
在庫あり               bool
dtype: object

これで、「販売日」列に対して日付に基づいた操作（例: 月ごとの集計、曜日を抽出するなど）が可能になります。

数値として扱いたい列が文字列型になっている場合も同様に、.astype(int)や.astype(float)などを使って数値型に変換できます。ただし、変換したい文字列に数値として解釈できない文字（例: "1,000円"のような通貨記号やカンマ）が含まれているとエラーになるため、事前にこれらの不要な文字を取り除く前処理が必要になります。

データ型に関する注意点とよくある問題

数値として扱いたいデータが文字列になっている:
- 原因: データ入力時の誤り、ファイル形式の読み込み設定、数値に単位や記号（例: "100円", "50%"）が付いているなど。
- 対処法: 不要な文字を取り除いてから数値型に変換します。
日付として扱いたいデータが文字列になっている:
- 原因: 様々な日付形式（"YYYY/MM/DD", "MM-DD-YYYY"など）が混在している、日付として認識できない文字列が含まれているなど。
- 対処法: 日付形式を統一したり、Pandasのpd.to_datetime()関数で適切な形式を指定して変換します。エラーになる場合はerrors='coerce'オプションを付けると、変換できない値を欠損値(NaN)に置き換えることができます。
欠損値(NaN)の扱い: データに欠損値が含まれている場合、数値型の列でもデータ型がfloat64になることがあります。これは、Pandasが欠損値を表現するために浮動小数点型を使用するためです。欠損値の存在を把握し、適切に処理することが重要です。
カテゴリカルデータ: データの種類が限られている場合（例: 性別、商品のカテゴリなど）、これをカテゴリ型(category)として扱うことで、メモリを節約したり、特定の分析手法を適用しやすくなることがあります。文字列型から変換できます。

データ分析の最初の段階でデータ型を確認し、必要に応じて修正する習慣をつけることが、その後の分析をスムーズに進めるための鍵となります。

まとめ

この記事では、データ分析におけるデータ型の重要性、主なデータ型の種類、そしてPythonのPandasを使ったデータ型の確認・変換方法について解説しました。

データ型は、データ分析の正確性と効率を左右する基本的な要素です。一見地味に思えるかもしれませんが、この基礎をしっかりと押さえることが、複雑な分析手法を学ぶ上でも非常に役立ちます。

まずは、お手元にあるデータセット（オープンデータなどを活用するのも良いでしょう）を使って、今回ご紹介したPandasの.info()や.dtypesでデータ型を確認してみることから始めてみてください。もし意図しない型になっているデータがあれば、.astype()やpd.to_datetime()を使って変換を試してみましょう。

データ型の扱いに慣れてきたら、次のステップとして、データの欠損値や外れ値をどのように処理するか、あるいはデータを整形して分析しやすい形にする方法などを学んでいくと良いでしょう。

データ分析の学習は、一つ一つのステップを確実に理解しながら進めることが大切です。この記事が、皆さんのデータ分析学習の確かな一歩となれば幸いです。