Pythonのpandasやnumpyライブラリは両方ともがデータ解析を行うための便利なツールといえます。
両方ともを使いこなせていないとうまく処理できないケースも多く、操作方法を丁寧に理解していく必要があります。
ここでは、中でもPythonのPandasとnumpyにて平方根（ルート）や立方根の計算を行う方法（列ごと）について確認していきます。
Pandasにて平方根(ルート）の計算を行う方法【列ごと】
それでは以下のサンプルデータを用いてPandasにて平方根の計算を列ごとに行う方法を確認していきます。
平方根の計算を行うには指数の計算（**）のルールを用い元の列のデータに対して
と処理していけばいいです。
Pandasとnumpyにて平方根の計算を行う方法【列ごとに一括で：sqrt関数】
続いて以下にてPandasとNumpyを用いて平方根を列ごとに計算する方法について確認していきます。
基本的にビッグデータの解析等ではPandasにてcsvデータを読み込んで列ごとに処理することが多いですが、数値計算時にはNumpyを使用する方が何かといいこともあります。
ここではNumprライブラリのsqrt関数を使うことによっても平方根の計算ができるため、うまく組み合わせて処理する方法を見ていきます。
具体的には、以下のサンプルコードを使用していきましょう。
os.chdir(“C:\\sample”)
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv(“heihoukon.csv”, encoding=”SHIFT JIS”)
a=df.values
heihoukon=np.sqrt(a)
df[“heihoukon”]=pd.DataFrame(heihoukon)
df
上のコードの意味を確認していきます。
os.chdir(“C:\\sample”)
→平方根の計算がしたいディレクトリに移動しています
import numpy as np
→pandasをpdとして定義、numpyをnpとしてインポートしています。
→pandasにてcsvデータを読み込んでいます
→pandasのデータをnumpy型に変換し、aと定義しています。
→numpyのsqrt関数にて先ほどの定義したデータ（a）の平方根を計算し、heihoukonという列名にしています。
df
→numpyのデータをpandasの方に変換し、かつheihoukonという列名にて元のdfに追加し、表示させています。
使用する場面が意外とあるため一つ一つのコードを的確に押さえていきましょう。
Pandasのみで立方根の計算を行う方法【列ごとに】
さらにはPandasのみで列ごとの立方根を求める方法についても確認していきます。
立方根の計算を行うには上と同様に指数の計算（**）のルールを用い元の列のデータに対して
と処理していけばいいです。
Pandasとnumpyにて立方根の計算を行う方法【列ごとに一括で：cbrt関数】
続いてPandasとnumpyにて立方根の計算を行う方法についても確認していきます。
基本的には上と流れと同じであり、pandasでは立方根（３乗根）を求めることができないので、一度numpy型に変換後に対処していきます。
３乗根（立方根）の計算ではcbrt関数を使うといいです。
サンプルコードは以下の通りです（途中までは上と同じのため略）
heihoukon=np.sqrt(a)
rippoukonn=np.cbrt(a)
df[“heihoukon”]=pd.DataFrame(heihoukon)
df[“rippoukonn”]=pd.DataFrame(rippoukonn)
df
これだけでPandasとNumpyを活用し平方根や立方根（３乗根）を求めることができるのです。
まとめ PandasとNumpyを活用し立方根（３乗根）や平方根を計算する方法
ここでは、PandasとNumpyを活用し平方根や立方根（３乗根）を求める方法について確認しました。
Pandasにて処理する際には、指数計算の**を用いるといいです。
PandasとNumpyにて平方根、立方根を求めていくには、csv読み込み時にpandas、適切な変換、numpyでの平方根や立方根の計算という流れで対応してください。
Pythonでのさまざまな処理に慣れ、日々の業務を効率化させていきましょう。
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