Pythonでデータ分析や表の処理をしようとしたとき、かならず必要になるのが「pandas(パンダス)」です。
でも、初めての人がつまずきやすいのが、「インストール」の部分。
「pandasがつかえない」「importエラーになる」——その原因は正しくインストールできていないことがほとんどです。
この記事では、pandasのインストール手順から、よくあるトラブルの解決方法までをわかりやすく説明します。
pandasってなに?

説明
pandasは、Pythonでデータの読み込み・整理・分析を行うためのライブラリ(機能パック)です。
特に表形式(ExcelやCSVファイル)のデータ処理にとても便利で、こんなことが簡単にできます:
- CSVファイルやExcelファイルの読み書き
- データの並び替えや集計
- 欠損値(空っぽのデータ)の処理
- グラフ作成(他のライブラリと組み合わせ)
pandasは、データ分析・機械学習・業務自動化など幅広い分野で活躍する必須ツールです。
なぜpandasが必要?
Pythonだけでもデータは扱えますが、pandasをつかうと:
- 100倍速くデータ処理ができる
- 複雑な計算が簡単な命令でできる
- Excelのような操作がプログラムでできる
pandasのインストール方法【基本編】
事前準備:Pythonがはいっているか確認
まず、あなたのパソコンにPythonがインストールされているか確認しましょう。
確認方法
コマンドプロンプト(Windows)またはターミナル(Mac)を開いて、以下を入力:
python --version
正常な結果の例
Python 3.10.12
もしエラーが出る場合は、Python公式サイトからPythonをインストールしてください。
ステップ1:コマンドプロンプト・ターミナルを開く
Windows
- スタートメニューから「cmd」を検索して開く
- または「Win + R」キーを押して「cmd」と入力
Mac
- Spotlightで「ターミナル」を検索
- または「アプリケーション」→「ユーティリティ」→「ターミナル」
Visual Studio Code をつかっている場合
- VSCode内のターミナルでもOKです
ステップ2:pandasをインストール
以下のコマンドを入力してEnterキーを押します:
pip install pandas
実行中の様子
Collecting pandas
Downloading pandas-2.1.4-cp310-cp310-win_amd64.whl (11.0 MB)
Installing collected packages: pandas
Successfully installed pandas-2.1.4
数十秒から1分程度でインストールが完了します。
ステップ3:インストールの確認
正しくインストールできたか確認してみましょう。
import pandas as pd
print(pd.__version__)
成功した場合の結果
2.1.4
バージョン番号が表示されれば、インストール成功です!
よくあるエラーと解決方法

エラー1:「pip: command not found」
エラーメッセージの例
'pip' は、内部コマンドまたは外部コマンド、
操作可能なプログラムまたはバッチ ファイルとして認識されていません。
原因
- Pythonがインストールされていない
- PATHという設定が正しくない
解決方法
- Python公式サイトから最新版をインストール
- インストール時に「Add Python to PATH」にチェックを入れる
- パソコンを再起動
エラー2:「Permission denied」(権限エラー)
エラーメッセージの例
ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 13] Permission denied
原因 インストールする権限が足りない
解決方法
Windows の場合
pip install --user pandas
Mac/Linux の場合
sudo pip install pandas
エラー3:「No module named pandas」
エラーメッセージの例
ImportError: No module named 'pandas'
原因 実行しているPythonと、インストール先のPythonがちがう
解決方法
python -m pip install pandas
この方法で、今つかっているPythonに確実にインストールできます。
Anacondaをつかっている場合
説明
Python初心者の中には「Anaconda(アナコンダ)」をつかっている人も多いと思います。
AnacondaはPythonと一緒に、データ分析でよくつかうライブラリがまとめてインストールされるパッケージです。
Anacondaでのインストール方法
Anacondaでは、pip
ではなく conda
をつかってインストールします:
conda install pandas
Anacondaの場合のメリット
- 依存関係(他に必要なライブラリ)も自動で管理
- より安定して動作する
- パッケージ同士の相性問題が起きにくい
pandasがすでにはいっているかも
実は、Anacondaには最初からpandasがインストールされていることが多いです。
確認方法:
import pandas as pd
print("pandasのバージョン:", pd.__version__)
もしエラーが出なければ、すでにつかえる状態です。
インストール後に試してみよう
基本的な動作確認
pandasが正しくインストールできたら、以下のコードで動作を確認してみましょう。
例1:簡単なデータを作ってみる
import pandas as pd
# データを作成
data = {
'名前': ['田中', '佐藤', '鈴木'],
'年齢': [25, 30, 35],
'職業': ['エンジニア', 'デザイナー', '営業']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
結果
名前 年齢 職業
0 田中 25 エンジニア
1 佐藤 30 デザイナー
2 鈴木 35 営業
例2:CSVファイルを読み込む
# CSVファイルを読み込む(ファイルがある場合)
df = pd.read_csv('sample.csv')
print(df.head()) # 最初の5行を表示
例3:データの基本情報を確認
# データの基本統計
print(df.describe())
# データの形(行数・列数)
print(f"行数: {df.shape[0]}, 列数: {df.shape[1]}")
# 欠損値(空のデータ)の確認
print(df.isnull().sum())
よくある質問

Q:pandasは無料ですか?
はい、完全に無料です。オープンソースのライブラリなので、商用利用も可能です。
Q:インストールに時間がかかるのはなぜ?
pandasは多くの機能を持つライブラリで、他の依存ライブラリも一緒にインストールされるためです。初回は少し時間がかかりますが、2回目以降は速くなります。
Q:古いバージョンのpandasを削除したい
以下のコマンドでアンインストールできます:
pip uninstall pandas
その後、再度インストールすれば最新版になります。
Q:エラーが解決しない場合は?
以下を順番に試してみてください:
- パソコンを再起動
- Pythonを再インストール
- 仮想環境をつかう(上級者向け)
Jupyter Notebookでpandasをつかう
説明
データ分析では「Jupyter Notebook」というツールがよくつかわれます。
これは、コードと結果を一緒に表示できる便利なツールです。
Jupyter Notebookのインストール
pip install jupyter
起動方法
jupyter notebook
ブラウザが開いて、コードを書けるページが表示されます。
Jupyter Notebookでpandasをつかう例
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# データ作成
data = {'月': [1, 2, 3, 4, 5], '売上': [100, 150, 200, 180, 220]}
df = pd.DataFrame(data)
# グラフ表示
df.plot(x='月', y='売上', kind='line')
plt.show()
まとめ
pandasのインストールのポイント
- pandasはPythonで表形式データを扱うための超重要ライブラリ
pip install pandas
で簡単にインストール可能- エラーが出たら環境の確認が重要
- Anaconda利用者は
conda install pandas
をつかう - インストール後は実際にコードを書いて確認しよう
コメント