pypi 3.0.5

pandas のOSSカルテ

最終確認 2026年9月15日 02:13

11 観測できた項目

2 確認すべき点

1 データが取得できない項目

pandas は 2026年9月15日時点で公開されている OSS です。採用前に確かめておきたい点が 2 件あります。採用の可否は、使う版の既知の脆弱性・ライセンス・必要な機能を合わせてご判断ください。

リポジトリとの紐付け

リポジトリ紐付け: 検証済み

パッケージの公開元とリポジトリの結び付きが、公開されている来歴情報から確認できました。

deps.dev の relatedProjects: UNVERIFIED_METADATA, PYPI_PUBLISH_ATTESTATION
来歴 PYPI_PUBLISH_ATTESTATION により裏付けが取れています

github.com/pandas-dev/pandas

確認すべき点（2件）

確認すべき Signed-Releases OpenSSF Scorecard の評価は 0 / 10 です。 ★点が低いことは「危険」ではなく「その項目が確認できていない」を意味することが多くあります。詳しくは解説をご覧ください。読み方

確認すべき Token-Permissions OpenSSF Scorecard の評価は 0 / 10 です。 ★点が低いことは「危険」ではなく「その項目が確認できていない」を意味することが多くあります。詳しくは解説をご覧ください。読み方

OpenSSF Scorecard の評価

開発プロセスを自動で調べた結果です。 点が低いことは「確認できていない」を意味することが多く、そのまま危険を表すものではありません。 各項目の読み方は解説にまとめています。

CII-Best-Practices 0 / 10

Dependency-Update-Tool 0 / 10

Pinned-Dependencies 0 / 10

Signed-Releases 0 / 10

Token-Permissions 0 / 10

SAST 7 / 10

Code-Review 8 / 10

Binary-Artifacts 10 / 10

CI-Tests 10 / 10

Contributors 10 / 10

Dangerous-Workflow 10 / 10

Fuzzing 10 / 10

License 10 / 10

Maintained 10 / 10

Security-Policy 10 / 10

Vulnerabilities 10 / 10

Branch-Protection 判定不能外部からは確かめられませんでした

Packaging 判定不能外部からは確かめられませんでした

観測した項目

確認できたライセンス non-standard として公開されています。実際の利用条件は、リポジトリ内の LICENSE 原文をご確認ください。当サイトは法的な判断をしません。読み方

確認できた既知の脆弱性版 3.0.5 に影響する未修正の Advisory は見つかりませんでした。これは「脆弱性が無い」という意味ではありません。まだ公開されていないものは、ここには出てきません。読み方

確認できたリポジトリとの紐付け github.com/pandas-dev/pandas と結び付いています。パッケージの公開元とリポジトリの結び付きが、公開されている来歴情報から確認できました。

確認できた直近の更新最後の push は 2026年9月14日です。読み方

確認できたリリース直近のリリースは 2026年7月22日です。読み方

データが取得できない Branch-Protection 判定できませんでした（Scorecard が -1 を返しています）。公開スキャンには、リポジトリの設定を読む権限がありません。実際には設定されていても判定できないことがあります。読み方

確認できた Code-Review OpenSSF Scorecard の評価は 8 / 10 です。読み方

確認できた Dangerous-Workflow OpenSSF Scorecard の評価は 10 / 10 です。読み方

確認できた Security-Policy OpenSSF Scorecard の評価は 10 / 10 です。読み方

確認できた貢献者 30名の貢献が記録されています。読み方

OpenSSF Scorecard

6.4 / 10

これは OpenSSF が算出した値で、当サイトの評価ではありません。 点が低いことは「危険」ではなく「その項目が確認できていない」を意味することが多くあります。各項目の読み方は指標の読み方にまとめています。
生成日: 2022-12-10

Binary-Artifacts no binaries found in the repo 10 / 10

Branch-Protection internal error: error during branchesHandler.setup: internal error: githubv4.Query: Resour... 判定不能

CI-Tests 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10 10 / 10

CII-Best-Practices no badge detected 0 / 10

Code-Review 25 out of last 30 changesets reviewed before merge -- score normalized to 8 8 / 10

Contributors 47 different organizations found -- score normalized to 10 10 / 10

Dangerous-Workflow no dangerous workflow patterns detected 10 / 10

Dependency-Update-Tool no update tool detected 0 / 10

Fuzzing project is fuzzed with [OSSFuzz] 10 / 10

License license file detected 10 / 10

Maintained 30 commit(s) out of 30 and 21 issue activity out of 30 found in the last 90 days -- score... 10 / 10

Packaging no published package detected 判定不能

Pinned-Dependencies dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 0 / 10

SAST SAST tool detected but not run on all commmits 7 / 10

Security-Policy security policy file detected 10 / 10

Signed-Releases 0 out of 5 artifacts are signed or have provenance 0 / 10

Token-Permissions non read-only tokens detected in GitHub workflows 0 / 10

Vulnerabilities no vulnerabilities detected 10 / 10

当サイトの観測

直近のリリースからの経過	53 日
リリース間隔の中央値	31 日（直近30件から算出）
記録されている貢献者	30 名（上位30名まで）
最多貢献者の割合	23.1 %

⭐ Stars	49,731

採用前に確認すること

☐ ライセンスを確認した
☐ 使うバージョンの脆弱性を確認した
☐ パッケージとリポジトリの紐付けを確認した
☐ 保守の状態を確認した
☐ 脆弱性の報告先を確認した
☐ 代替手段を確認した
☐ 更新が止まったときの対応を決めた

詳しくは採用前の7項目チェックリストをご覧ください。

出典

ソース	状態
OSV.dev	取得しました
GitHub	取得しました
Open Source Insights (deps.dev)	取得しました
OpenSSF Scorecard	取得しました
Open Source Insights — 版の詳細	取得しました
GitHub — リリース	取得しました
GitHub — 貢献者	取得しました

Open Source Insights (deps.dev) が生成したデータは CC-BY 4.0 のもとで利用しています。 OpenSSF Scorecard のスコアは OpenSSF が算出したものです。詳しくはデータの出典をご覧ください。

OSSカルテの見方

Python で表形式のデータを扱うライブラリです。 DataFrame という2次元の表を中心に、読み込み・結合・集計・整形を行います。 CSV や Excel、SQL、Parquet などから直接読み込めます。データ分析の入口として最も広く使われています。

採用を検討するときに迷う点

検討するときに実際に迷うのは、データの大きさです。

pandas はデータ全体をメモリに載せます。 目安として、扱うファイルサイズの5〜10倍のメモリが要ることがあります。数GBのファイルを扱うなら、そこが先に限界になります。その場合は Polars や Dask、あるいは DB 側で集計する構成が候補になります。

実務で引っかかりやすい点を3つ。

SettingWithCopyWarning — 代入が反映されないことがある。 スライスした結果に代入すると、元の DataFrame に反映される場合とされない場合があります。 警告は出ますが例外にはならないため、「なぜか値が変わっていない」という形で表面化します。 .loc[] を使うか、明示的に .copy() してから触ってください。
欠損値の扱いが型で変わる。 整数の列に欠損があると、自動的に浮動小数点へ変換されます（int64 → float64）。エラーにならず、型だけが変わります。 ID のような値を扱うときに、桁が落ちる原因になります。近年は Int64（大文字）の nullable 型が使えます。
メジャー版の間で挙動が変わる。 append の廃止、inplace の扱い、文字列型の既定など、バージョン間で書き方が変わっています。古い記事のコードがそのままでは動かないことがあります。 必ず使っている版のドキュメントを見てください。

版の固定。分析結果の再現性を保つなら、pandas と NumPy の版をロックファイルで固定してください。集計結果が版によって変わることがあります。

同じ目的のOSSとの関係

Polars は同じ用途でより高速・省メモリです。遅延評価とクエリ最適化を持ち、大きなデータで差が出ます。 API は pandas と異なるため、書き換えは必要です。

NumPy はより低い層で、数値配列そのものを扱います。 pandas は内部で NumPy を使っています。表としての操作が要らないなら NumPy だけで足りることがあります。

DuckDB は SQL で分析できる組み込み DB です。ファイルを直接クエリでき、メモリに載らないデータも扱えます。「SQL のほうが読みやすい集計」では有力です。

Dask は pandas の API を保ったまま分散・遅延処理に広げます。書き換えを最小限にしたい場合の選択肢です。

ここは当サイトによる説明です。上の観測結果とは分けて表示しています。

リリースと活動の履歴

GitHub が公開している記録から遡ったものです。 当サイトの計測開始より前も含みます。

記録のある最初のリリース: 2014年1月16日; 遡れた 122 件のうち最も古いもの

7 直近12か月のリリース

35日リリース間隔の中央値

プレリリースは数えていません。平均ではなく中央値を出しています（1度だけ間が空いた年があると平均は歪むため）。

年ごとのリリース本数

7 14 5 15 5 16 7 17 5 18 7 19 13 20 11 21 8 22 10 23 4 24 4 25 6 26

最も多い年で 13 本。 本数の多さは、そのまま良し悪しを表しません。 細かく出す方針のプロジェクトと、まとめて出す方針のプロジェクトがあります。

週ごとのコミット数（直近52週）

合計 2,516 コミット / 最も多い週で 97 コミット。 GitHub の集計によるもので、マージコミットの扱いなど数え方は GitHub に従います。

当サイトでの観測の記録

当サイトでの計測開始: 2026年8月23日; 24日ぶん / 21回の観測

計測を始めてから、確認すべき点に関わる変化は観測していません。

記録が短いため、推移のグラフは表示していません。

OpenSSF Scorecard のスコアと脆弱性情報の状態は、 当サイトの計測開始より前には遡れません。 公開元が過去の値を残していないためです。リリース日や最終コミット日など、上の観測結果に出ている日付は GitHub などの記録によるもので、計測開始より前のものも含みます。

同じ目的のOSS

polars より高速・省メモリ。API は別 numpy pandas が内部で使う数値配列