NumPy Masked Array Operations と ma.ravel() を使いこなして、欠損値を含むデータを分析しよう

NumPy の Masked Array Operations と ma.ravel()

Masked array operations は、欠損値を含むデータに対して数学演算を行うための NumPy の機能です。通常の NumPy 演算とは異なり、欠損値は演算に影響を与えず、結果のマスクにも反映されます。

例

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を含む Masked array を作成
data = ma.array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# 加算
result = data + data
print(result)

# 結果:
# [[ 2  4  6]
#  [ 8  NaN 12]
#  [14 16 18]]

# マスクも反映
print(result.mask)

# 結果:
# [[False False False]
#  [False  True False]
#  [False False False]]

ma.ravel() は、Masked array を 1 次元配列に変換する関数です。オプションで、order パラメータを使用して、配列の行優先または列優先の順序を指定できます。

例

# 行優先で 1 次元配列に変換
ravel_data = data.ravel()
print(ravel_data)

# 結果:
# [1 2 3 4 NaN 6 7 8 9]

# 列優先で 1 次元配列に変換
ravel_data = data.ravel(order='C')
print(ravel_data)

# 結果:
# [1 4 7 2 5 8 3 6 9]

• Masked array operations は、欠損値を含むデータに対して数学演算を行うための NumPy の機能です。
• ma.ravel() は、Masked array を 1 次元配列に変換する関数です。
• order パラメータを使用して、配列の行優先または列優先の順序を指定できます。

NumPy Masked Array Operations と ma.ravel() のサンプルコード

欠損値の演算

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を含む Masked array を作成
data = ma.array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# 加算
result = data + data
print(result)

# 結果:
# [[ 2  4  6]
#  [ 8  NaN 12]
#  [14 16 18]]

# マスクも反映
print(result.mask)

# 結果:
# [[False False False]
#  [False  True False]
#  [False False False]]

# 乗算
result = data * data
print(result)

# 結果:
# [[  1   4   9]
#  [ 16  NaN  36]
#  [ 49  64  81]]

# マスクも反映
print(result.mask)

# 結果:
# [[False False False]
#  [False  True False]
#  [False False False]]

# 減算
result = data - data
print(result)

# 結果:
# [[ 0  0  0]
#  [ 0  NaN  0]
#  [ 0  0  0]]

# マスクも反映
print(result.mask)

# 結果:
# [[False False False]
#  [False  True False]
#  [False False False]]

# 除算
result = data / data
print(result)

# 結果:
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  NaN  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

# マスクも反映
print(result.mask)

# 結果:
# [[False False False]
#  [False  True False]
#  [False False False]]

統計関数

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を含む Masked array を作成
data = ma.array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# 最小値
min_value = ma.min(data)
print(min_value)

# 結果:
# 1

# 最大値
max_value = ma.max(data)
print(max_value)

# 結果:
# 9

# 合計
sum_value = ma.sum(data)
print(sum_value)

# 結果:
# 30

# 平均
mean_value = ma.mean(data)
print(mean_value)

# 結果:
# 5.0

# 中央値
median_value = ma.median(data)
print(median_value)

# 結果:
# 5.5

# 標準偏差
std_value = ma.std(data)
print(std_value)

# 結果:
# 2.8720238095238095

条件付き演算

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を含む Masked array を作成
data = ma.array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# 欠損値以外で 5 より大きい値を 2 倍にする
result = ma.where(data > 5, data * 2, data)
print(result)

# 結果:
# [[ 1  4  6]
#  [ 8  NaN 12]
#  [14 16 18]]

# マスクも反映
print(result.mask)

# 結果:
# [[False False False]
#  [False  True False]
#  [False False False]]

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を含む Masked array を作成
data = ma.array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# 配列の形状を変更

欠損値の演算

• np.where() を使用して、欠損値を別の値に置き換えることができます。
• np.nan* や np.nan** などの NumPy の特殊関数を使用して、欠損値を含む配列に対して演算を行うことができます。

統計関数

• np.min(data, where=~data.mask) のように、where キーワードを使用して、欠損値を無視するように統計関数を設定できます。
• Pandas などのライブラリを使用して、欠損値を処理する統計関数を呼び出すことができます。

条件付き演算

• np.choose() を使用して、条件に基づいて異なる値を選択することができます。
• Pandas などのライブラリを使用して、条件付き演算を行うことができます。

• np.reshape() を使用して、配列の形状を変更することができます。
• np.concatenate() を使用して、複数の配列を連結することができます。
• np.transpose() を使用して、配列の転置を行うことができます。

例

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を含む Masked array を作成
data = ma.array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])

# 欠損値を 0 に置き換えて最小値を求める
min_value = np.min(data, where=~data.mask)
print(min_value)

# 結果:
# 1

# Pandas を使用して平均値を求める
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
mean_value = df.mean()
print(mean_value)

# 結果:
# 5.0

# np.choose() を使用して条件付き演算を行う
result = np.choose(data > 5, [data * 2, data])
print(result)

# 結果:
# [[ 1  4  6]
#  [ 8  NaN 12]
#  [14 16 18]]

NumPy Masked Array Operations と ma.ravel() は、欠損値を含むデータの処理に便利なツールです。しかし、他の方法も存在し、状況によってはより適切な方法もあります。