【Python】クラス(class)の使いどころを簡単に解説

公開：2025年2月12日更新：2025年4月4日

Pythonのクラス(class)の使い所①データ分析
Pythonのクラス(class)の使い所②コード整理と保守性の向上

Pythonのクラス(class)の使い所①データ分析

Pythonのクラスは、データ分析において非常に役立ちます。大量のデータを効率的に処理し、分析作業をスムーズに進めるためにクラスは有効な手段です。例えば、データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデルの学習といった一連の分析プロセスをクラスにまとめることによって、コードの見通しがよくなり再利用性も高まります。

【サンプルコード】
import pandas as pd

class DataProcessor:
def __init__(self, csv_file):
self.df = pd.read_csv(csv_file)

def clean_data(self):
self.df = self.df.dropna()
self.df = self.df.drop_duplicates()

def convert_column_type(self, column_name, data_type):
self.df[column_name] = self.df[column_name].astype(data_type)

# DataProcessorクラスのインスタンス作成
processor = DataProcessor('sales_data.csv')

# データの前処理を実行
processor.clean_data()

# 列のデータ型を変換
processor.convert_column_type('order_date', 'datetime64[ns]')

print(processor.df.dtypes)

【実行結果】
order_id int64
customer_id int64
order_date datetime64[ns]
item_name object
item_price float64
dtype: object

上記のサンプルコードではDataProcessorクラスを作成し、データ読み込み欠損値処理やデータ型変換などのデータ前処理をメソッドとして定義しました。このようにクラスを使うことで、データ分析の各ステップを整理し可読性の高いコードを作成できます。また、別のデータセットに対しても、同じクラスを再利用することが可能です。

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Pythonのクラス(class)の使い所②コード整理と保守性の向上

Pythonクラスを利用することによって、コードの整理と保守性を向上させることができます。クラスは関連するデータ（属性）と処理（メソッド）を一つにまとめるための設計図である為、プログラムを機能ごとに分割しそれぞれの機能をクラスとして独立させることによって、コード全体の見通しがよくなり修正や機能追加が容易になります。

【サンプルコード】
class Dog:
def __init__(self, name, breed):
self.name = name
self.breed = breed

def bark(self):
return "Bow-wow!"

def describe(self):
return f"{self.name} is a {self.breed}."

# Dogクラスのインスタンス作成
my_dog = Dog("Buddy", "Golden Retriever")

# メソッドを実行
print(my_dog.bark())
print(my_dog.describe())

【実行結果】
Bow-wow!
Buddy is a Golden Retriever.

上記のサンプルコードでは、Dogクラスは犬の名前と犬種を属性として持ち、吠えるbarkメソッドと自己紹介をするdescribeメソッドを持っています。クラスを使うことで犬という概念をコード上で表現し、犬に関連するデータと操作をまとめて管理できます。その結果、コードが構造化され可読性と保守性が向上する為、プログラムが複雑になるほどクラスによる整理の効果を実感できるでしょう。

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。