pipとは?
pipは、Pythonというプログラミング言語で使う道具(モジュールやライブラリと呼ばれます)を簡単に手に入れることができるツールです。Pythonで何か新しいことを始めたいとき自分で全てを一から作るのは大変なので他の人が作った便利な道具を使いたくなります。例えば、数学の問題を解く道具や、データをきれいに整理する道具、インターネット上の情報を取ってくる道具など、いろいろな道具があります。
pipはその道具箱のようなもので欲しい道具を簡単に探してダウンロードしてPythonで使えるようにしてくれます。使い方はとても簡単でコマンド(特定の指示をコンピュータに伝えるための言葉)を入力するだけです。そして、もうその道具が必要なくなったら、pipで簡単に片付ける(アンインストールする)こともできます。
また、pipには新しいバージョンが出たときに、すでに持っている道具を最新のものに交換(アップグレード)する機能もあります。これにより、常に最新の機能を使うことができ、より良いプログラミング体験ができるようになります。
要するに、pipはPythonの世界で遊ぶための、便利な道具を手に入れるための魔法のようなものです。
本記事ではpipの使い方をpythonの代表的なデータ分析と操作を簡単に行うためのモジュールであるpandasを例にして説明します。
事前準備
以下サンプルプログラムをコピーしてVisual Studio Codeに貼り付けしましょう。
# pip install pandas
import pandas as pd
def create_df():
"""
静的なデータからDataFrameを作成して戻す。
Returns:
pandas.DataFrame: データフレーム。
"""
# 静的なデータを定義
data = {
'Name': ['佐藤', '鈴木', '佐々木'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['山形', '静岡', '大阪']
}
# DataFrameを作成
df = pd.DataFrame(data)
return df
# 関数のテスト
result_df = create_df()
print(result_df)
Visual Studio Codeでtest_pandas.pyファイルを作成して、貼り付けした状態が以下の通りです。
pandas部分の下線が波を打った状態で表現されていて、エラーとなっています。
そしてこのまま実行するとコンソール上でpandasモジュールがないというエラーが表示されます。
次からがpipコマンドでモジュールのインストールする方法となります。
pandasのインストール方法
pandasは、データ分析と操作のための強力なオープンソースモジュールです。pandasをインストールするには、以下のコマンドを使用します。
pip install pandas
このコマンドはコマンドラインまたはターミナルから実行します。pandasとその依存関係が自動的にダウンロードされインストールされます。便利ですね。
実際にターミナルへ入力した場合の例です。
自動的にインストールされ、Successfully installed pandas-2.2.0でインストール完了が見て取れます。
pandasのアップグレード方法
既にpandasをインストールしていて、最新バージョンにアップグレードしたい場合は、以下のコマンドを使用します。
pip install --upgrade pandas
このコマンドによりインストールされているpandasが最新バージョンに更新されます。
pandasのアンインストール方法
pandasをシステムから削除したい場合、以下のコマンドを実行します。
pip uninstall pandas
このコマンドを実行するとpandasのアンインストールに関する確認が求められます。確認後pandasはシステムから削除されます。保存先ドライブの枯渇などで容量を確保したいときなどに利用してみてください。
pip自体のバージョンアップ
pip自体のバージョンを最新に保つことは、セキュリティの向上や新機能の利用に役立ちます。pipをアップグレードするには、以下のコマンドを使用します。
python.exe -m pip install --upgrade pip
このコマンドはpipを最新バージョンにアップグレードします。定期的に実行することで、pipを常に最新の状態に保つことができます。
下図が処理したイメージとなります。
最後に
以上がpipの使い方です。
pipを使用することでPythonで開発を行う際に必要なモジュールやライブラリを簡単に追加することができます、また現在公開されているモジュールやライブラリは数十万件存在し便利な道具は現在も増加中です。
現在の件数が知りたい方は「current number of Python packages in PyPI」でWeb検索してみてください。
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