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title: "マッピング処理とは？データを対応づける基本操作【DS検定】"
description: "マッピング処理をデータ項目や値を別の表現へ対応付ける基本操作として整理します。コード変換、カテゴリ対応、前処理での利用場面をDS検定向けに確認できます。定義、具体例、似た概念との違い、選択肢の見分け方を整理します。主要な混同パターンや実務での読み取り方も確認します。"
last_modified_at: "2026-06-21"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/ds/mapping/"
section: "ds"
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DS検定トップ
＞ マッピング処理とは？データを対応づける基本操作【DS検定】
## まず結論
マッピング処理とは、ある値を別の値に対応づけて変換する処理です。
DS検定では、**「カテゴリやコードを別の意味のある値に置き換える前処理」**として理解できるかが問われます。
## 直感的な説明
例えば、アンケートデータに次のような値が入っていたとします。
顧客ID 性別
1 1
2 2
3 1
このままだと
「1 = 男性」「2 = 女性」なのかが分かりません。
そこで、
1 → 男性
2 → 女性
という対応ルールを作って変換します。
顧客ID 性別
1 男性
2 女性
3 男性
このように、
ある値を別の値に対応づけて置き換える操作を
**マッピング処理（mapping）**と呼びます。
データ分析では、
コード → 意味のある値
カテゴリ → 数値
数値 → ラベル
などの変換でよく使われます。
## 定義・仕組み
マッピング処理とは、データの値を別の値に対応づけて変換する処理です。
多くの場合は、**対応表（ルール）**を使います。
例：
元の値 変換後
A 優良顧客
B 一般顧客
C 要フォロー
このルールを使って、
A → 優良顧客
B → 一般顧客
C → 要フォロー
のように変換します。
データ分析では特に次のような場面で使われます。
コード値 → 説明
カテゴリ → 数値
数値 → ラベル
Pythonのデータ分析では、
map
replace
などの処理としてよく登場します。
つまりマッピング処理は、
データの意味を整理する前処理の一つです。
## どんな場面で使う？
① コードデータを意味のある値に変換
例：
商品カテゴリ
101
102
103
↓
商品カテゴリ
食品
日用品
家電
② カテゴリを数値に変換（機械学習前処理）
例：
満足度
高
中
低
↓
高 → 3
中 → 2
低 → 1
③ 数値をラベル化
例：
年齢
↓
0〜19 → 未成年
20〜64 → 現役世代
65〜 → 高齢者
このように、
分析しやすい形にデータを変換する
のがマッピング処理です。
## よくある誤解・混同
① エンコード処理との混同
DS検定では次のような混同に注意が必要です。
用語 意味
マッピング 値を別の値に置き換える
エンコーディング 機械学習のためにカテゴリを数値化する
つまり、
エンコードはマッピングの一種です。
② データ結合（Join）との混同
選択肢では次のような誤解が出やすいです。
❌
マッピング = テーブルを結合する処理
⭕
マッピング = 値を対応づけて変換する処理
テーブルを結合する処理は
JOINです。
③ 集計処理との混同
❌
値をまとめる処理
⭕
値を置き換える処理
マッピングは
計算ではなく変換です。
## まとめ（試験直前用）
マッピング処理 = 値を別の値に対応づけて変換する処理
コード → 意味のある値に変換するときによく使う
カテゴリ → 数値変換にも使われる
JOIN（結合）や集計処理とは別物
DS検定では、
「値を対応づけて置き換える処理」
と書かれていたら
マッピング処理を思い出すと判断しやすくなります。
## 対応スキル項目（データサイエンス力シート）
データ理解・前処理
データ加工
★ データの前処理（欠損値処理、正規化、カテゴリ変数の処理など）を理解している