Pandasは、Pythonで表形式データを扱うためのライブラリです。DataFrameという構造で、CSVやExcel、SQLの結果などを読み込み、集計や結合、欠損処理、時系列の前処理を効率よく行えます。探索的分析のスピードを上げやすく、Jupyter Notebookと組み合わせて使われることが多いでしょう。
実務では、型の扱いとデータ量の前提を押さえると事故が減ります。日時や数値が文字列として読まれると集計が崩れやすいので、読み込み時点でdtypeやparse_datesを明示し、前処理の意図をコードで残すのが安全です。メモリ上で動く性質上、行数が増えると処理が急に重くなるため、分割処理やDWHでの集計に切り替える判断も必要になります。
再現性を担保するなら、入力データの場所と版、前処理の手順、ライブラリのバージョンを記録し、Gitで変更履歴を追える形にします。分析コードがそのまま業務の判断材料になる場合は、テストやレビュー、監査ログといった運用面の仕組みも併せて整えると安心です。
