Pandasの pandas.BooleanDtype を使いこなしてデータ分析をレベルアップ！

PandasのPandas arraysとpandas.BooleanDtype

pandas.BooleanDtypeの基礎知識

• 真偽値のみを格納できる
• bool型と互換性がある
• 数値演算では、Trueは1、Falseは0として扱われる
• 論理演算（&、|、~など）で使用できる
• 比較演算（==、!=、<など）で使用できる

pandas.BooleanDtypeの例

import pandas as pd

# Boolean型のSeriesを作成
series = pd.Series([True, False, True, False])

# データ型を確認
print(series.dtype)

# 真偽値の個数をカウント
print(series.value_counts())

# 論理演算
print(series & series.shift(1))

# 比較演算
print(series > series.shift(1))

出力例：

dtype('bool')
True    2
False   2
0    False
1     True
2     True
3    False
dtype('bool')

• データのフィルタリング
• マスクの作成
• 論理演算によるデータの分析
• 比較演算によるデータの比較

pandas.BooleanDtypeは、真偽値を格納するためのデータ型です。論理演算や比較演算など、さまざまな操作で使用できます。データのフィルタリングやマスクの作成など、データ分析において非常に便利なデータ型です。

Pandasのpandas.BooleanDtypeを使ったサンプルコード

データのフィルタリング

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [True, False, True, False], 'B': [1, 2, 3, 4]})

# Trueの行のみを抽出
df = df[df['A']]

# 結果
print(df)

# 出力
#   A  B
# 0  True  1
# 2  True  3

マスクの作成

# Trueの値を持つ列のマスクを作成
mask = df['A']

# マスクを使ってデータフレームをフィルタリング
df = df[mask]

# 結果
print(df)

# 出力
#   A  B
# 0  True  1
# 2  True  3

論理演算によるデータの分析

# 2つの列の論理積を計算
df['C'] = df['A'] & df['B']

# 結果
print(df)

# 出力
#   A  B  C
# 0  True  1  True
# 1  False  2  False
# 2  True  3  True
# 3  False  4  False

比較演算によるデータの比較

# 2つの列の比較結果を格納
df['D'] = df['A'] > df['B']

# 結果
print(df)

# 出力
#   A  B  C  D
# 0  True  1  True  True
# 1  False  2  False  False
# 2  True  3  True  True
# 3  False  4  False  False

• np.where関数を使って、True/Falseの値に基づいて別の値を設定することもできます。
• .loc属性を使って、特定の条件に合致する行や列の値を変更することもできます。

Pandasのpandas.BooleanDtypeを使う以外の方法

データのフィルタリング

• .isin()メソッド: 特定の値のリストに基づいてデータをフィルタリングできます。
• .query()メソッド: 式に基づいてデータをフィルタリングできます。

マスクの作成

• .apply()メソッド: 列の各値に対して関数を実行し、マスクを作成できます。

論理演算によるデータの分析

• .groupby()メソッド: グループごとに論理演算を実行できます。
• .agg()メソッド: 集計関数と組み合わせて論理演算を実行できます。

比較演算によるデータの比較

• .between()メソッド: 範囲に基づいてデータを比較できます。
• .idxmin()/.idxmax()`メソッド: 最小値/最大値を持つ行のインデックスを取得できます。

• .replace()メソッド: 特定の値を別の値に置き換えることができます。
• .fillna()メソッド: 欠損値を特定の値で埋めることができます。

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [True, False, True, False], 'B': [1, 2, 3, 4]})

# データのフィルタリング
# .isin()メソッド
df = df[df['A'].isin([True])]

# .query()メソッド
df = df.query('A == True')

# マスクの作成
# .apply()メソッド
mask = df['A'].apply(lambda x: x > 0.5)

# .map()メソッド
mask = df['A'].map(bool)

# 論理演算によるデータの分析
# .groupby()メソッド
df = df.groupby('A').agg(lambda x: x.sum())

# .agg()メソッド
df = df.agg(lambda x: x.min())

# 比較演算によるデータの比較
# .between()メソッド
df = df[df['B'].between(1, 3)]

# .idxmin()/idxmax()メソッド
idx = df['B'].idxmin()

# その他
# .replace()メソッド
df['A'] = df['A'].replace(True, 'Yes')

# .fillna()メソッド
df['B'] = df['B'].fillna(0)