データサイエンスを始める中で、さまざまなデータ形式に直面し、整理の仕方に戸惑ったことはありませんか？
実はデータの形式次第で、分析の効率が大きく変わってきます。 今回は、データサイエンス初心者にとって重要な「縦持ち形式」と「横持ち形式」の基礎知識と、使い分けのコツについて解説していきます。
データ形式の基本と例
データには主に2つの形式があります。1つ目は「縦持ち形式」、もう1つは「横持ち形式」です。
以下に、ある人物の体温を3日間追跡した場合の簡単な例を示します。全く同じデータを示していますが形式によりこのように違って見えます。
縦持ち形式の例
| ID | 測定日 | 項目 | 単位 | 値 |
| A1 | 2023-04-01 | 体温 | ℃ | 36.5 |
| A1 | 2023-04-02 | 体温 | ℃ | 36.7 |
| A1 | 2023-04-03 | 体温 | ℃ | 36.6 |
横持ち形式の例
| ID | 2023-04-01の体温 | 2023-04-02の体温 | 2023-04-03の体温 |
| A1 | 36.5℃ | 36.7℃ | 36.6℃ |
縦持ち形式の長所と短所
長所
- 柔軟性: データの種類や量が増えた場合も、表の構造を変更することなく行を追加するだけで対応できます。これにより、時間の経過と共に異なるデータを柔軟に組み込むことが可能です。
- データ整合性: 特定のデータポイントの更新や修正が必要になった際に、影響を受ける行のみを編集することで、全体のデータ整合性を維持しやすくなります。
- 分析の容易さ: 多くの統計ソフトウェアやデータ分析ツールが縦持ち形式を前提として設計されており、データの前処理が少なく済みます。
短所
- データの視認性: 同一主体に関するデータが複数の行に分散されるため、全体像を把握するのが難しい場合があります。
- データ量: 同じ識別情報（例えば、IDや日付）が重複して記録されるため、データの容量が大きくなることがあります。
横持ち形式の長所と短所
長所
- 視認性: 一つの主体に関する全てのデータが一行にまとめられているため、データを一目で確認しやすく、直感的に理解しやすいです。
- データ入力の直感性: 新しいデータを追加する際、同一行に追記する形で直感的に入力できます。
短所
- 柔軟性の欠如: 新たな時点や属性を追加する際には、表の構造自体を変更する必要があります。これはデータの拡張を困難にします。
- データの欠落: 特定のデータが欠けている場合、そのセルが空欄となり、データの整合性を維持するのが難しくなることがあります。
まとめ
データ形式の選択はプロジェクトの性質や目的によって異なりますが、縦持ち形式はその柔軟性とデータ整合性の維持の容易さから、多くのデータサイエンスのシナリオで有効と考えられます。特にデータが時間とともに増加したり改定されるようなプロジェクトには、縦持ち形式が推奨されます。
一方で、横持ち形式は視認性に優れ、データの内容を直感的に理解しやすいという利点があります。
どちらの形式が優れているかということではなく、上述したようにそれぞれの長所・短所を理解し、目的に対して適切なデータ形式を選択することが、効率的なデータ管理と分析、すなわちデータサイエンス成功への鍵となります。（個人的には縦型推しなのがバレバレかもしれませんが…）
この記事がご参考になれば嬉しいです。