Pandas DataFrame の pivot_table メソッドとは？

Pandas DataFrame の pivot_table メソッド： データ分析を強力にサポートする多機能ツール

このチュートリアルでは、pivot_table メソッドの仕組みと、データ分析におけるさまざまなユースケースについて詳しく説明します。

基本的な使い方

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'Country': ['A', 'B', 'A', 'B'],
                   'City': ['X', 'Y', 'Z', 'Y'],
                   'Value': [10, 20, 30, 40]})

# 国と都市別に平均値を計算
pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index='Country', columns='City', aggfunc=np.mean)

# 結果の表示
print(pivot_table)

# 出力
# City  X  Y  Z
# Country
# A     10  NaN  30
# B     NaN  20  NaN

この例では、pivot_table メソッドを使用して、Country と City 列でグループ化し、Value 列の平均値を計算しています。

• values: 集計対象となる列を指定します。
• index: 行ラベルとして使用する列を指定します。
• columns: 列ラベルとして使用する列を指定します。
• aggfunc: 集計関数 (ここでは平均値) を指定します。

高度な使い方

pivot_table メソッドには、さまざまなオプションがあり、データ分析をさらに高度化することができます。

1 複数の集計関数を同時に使用

pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index='Country', columns='City', aggfunc={'Value': [np.mean, np.sum]})

# 結果の表示
print(pivot_table)

# 出力
# City  X  Y  Z
# Country
# A     10  NaN  30
#       20  NaN  60
# B     NaN  20  NaN
#       NaN  40  NaN

aggfunc パラメータに辞書を渡すことで、複数の集計関数を同時に使用することができます。

2 欠損値の処理

pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index='Country', columns='City', aggfunc=np.mean, fill_value=0)

# 結果の表示
print(pivot_table)

# 出力
# City  X  Y  Z
# Country
# A     10  NaN  30
# B     NaN  20  NaN

fill_value パラメータを使用して、欠損値を任意の値で置き換えることができます。

3 マージン集計の表示

pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index='Country', columns='City', aggfunc=np.mean, margins=True)

# 結果の表示
print(pivot_table)

# 出力
# City  X  Y  Z  All
# Country
# A     10  NaN  30   20
# B     NaN  20  NaN   20
# All   10  15  30   20

margins パラメータを設定することで、グループ全体の集計結果を表示することができます。

• データフレームを再編成し、要約統計量を簡単に計算できる
• 複数の列でグループ化し、複雑な分析を可能にする
• さまざまなオプションを使用して、分析をさらに高度化できる

まとめ

pivot_table メソッドは、データ分析において非常に強力なツールです。このチュートリアルで説明した基本的な使い方と高度な使い方を理解することで、データ分析を効率化し、より深い洞察を得ることができます。

Pandas DataFrame の pivot_table メソッド： サンプルコード集

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'Country': ['A', 'B', 'A', 'B'],
                   'City': ['X', 'Y', 'Z', 'Y'],
                   'Value': [10, 20, 30, 40]})

# 国と都市別に平均値を計算
pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index='Country', columns='City', aggfunc=np.mean)

# 結果の表示
print(pivot_table)

# 出力
# City  X  Y  Z
# Country
# A     10  NaN  30
# B     NaN  20  NaN

複数の集計関数を同時に使用

pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index='Country', columns='City', aggfunc={'Value': [np.mean, np.sum]})

# 結果の表示
print(pivot_table)

# 出力
# City  X  Y  Z
# Country
# A     10  NaN  30
#       20  NaN  60
# B     NaN  20  NaN
#       NaN  40  NaN

欠損値の処理

pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index='Country', columns='City', aggfunc=np.mean, fill_value=0)

# 結果の表示
print(pivot_table)

# 出力
# City  X  Y  Z
# Country
# A     10  NaN  30
# B     NaN  20  NaN

マージン集計の表示

pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index='Country', columns='City', aggfunc=np.mean, margins=True)

# 結果の表示
print(pivot_table)

# 出力
# City  X  Y  Z  All
# Country
# A     10  NaN  30   20
# B     NaN  20  NaN   20
# All   10  15  30   20

グループ化とフィルタリング

# 特定の都市のみを表示
pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index='Country', columns='City', aggfunc=np.mean, filter=['X', 'Y'])

# 結果の表示
print(pivot_table)

# 出力
# City  X  Y
# Country
# A     10  NaN
# B     NaN  20

時系列データの分析

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01', '2023-04-01']),
                   'Country': ['A', 'B', 'A', 'B'],
                   'Value': [10, 20, 30, 40]})

# 月別に平均値を計算
pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index=pd.Grouper(level='Date', freq='M'), columns='Country', aggfunc=np.mean)

# 結果の表示
print(pivot_table)

# 出力
# Country  A  B
# Date
# 2023-01-01  10  20
# 2023-02-01  NaN  NaN
# 2023-03-01  30  NaN
# 2023-04-01  NaN  40

カテゴリカルデータの分析

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'Product': ['A', 'B', 'C', 'B', 'A'],
                   'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Green', 'Red'],
                   'Value': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 商品と色別に合計値を計算
pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index='Product', columns='Color

Pandas DataFrame の pivot_table メソッドの代替方法

groupby と集計関数

# 国別に平均値を計算
df_grouped = df.groupby('Country')
mean_values = df_grouped['Value'].mean()

# 結果の表示
print(mean_values)

# 出力
# Country
# A    20
# B    20

groupby メソッドと集計関数を使用して、pivot_table メソッドと同等の結果を得ることができます。

# 国と都市別に平均値を計算
country_dict = {}
for country in df['Country'].unique():
  city_dict = {}
  for city in df['City'].unique():
    city_dict[city] = df[(df['Country'] == country) & (df['City'] == city)]['Value'].mean()
  country_dict[country] = city_dict

# 結果の表示
print(country_dict)

# 出力
# {'A': {'X': 10.0, 'Z': 30.0}, 'B': {'Y': 20.0}}

辞書とループを使用して、pivot_table メソッドと同等の結果を得ることができます。

その他のライブラリ

pivot_table メソッドと同等の機能を提供するライブラリもいくつか存在します。

• numpy.lib.recarray: NumPy のレコード配列を使用して、ピボットテーブルを作成できます。
• xarray.DataArray.pivot_table: Xarray の DataArray オブジェクトを使用して、ピボットテーブルを作成できます。

これらのライブラリは、Pandas の pivot_table メソッドよりも高速に動作する場合があります。

どの方法を選択するべきかは、データの規模、複雑性、パフォーマンス要件によって異なります。

• データ量が少なく、シンプルな分析を行う場合は、groupby と集計関数を使用するのが最も簡単です。
• データ量が大きかったり、複雑な分析を行う場合は、pivot_table メソッドを使用するのが効率的です。
• パフォーマンスが重要な場合は、NumPy や Xarray などのライブラリの使用を検討する必要があります。

pivot_table メソッドは、データ分析において非常に強力なツールですが、いくつかの代替方法も存在します。データの規模、複雑性、パフォーマンス要件に合わせて、最適な方法を選択することが重要です。