Pandas Series の mod() メソッド：オプション引数で使いこなす

Pandas Series の mod() メソッド：剰余演算を理解し、使いこなす

このチュートリアルでは、pandas.Series.mod() メソッドの仕組みと、データ分析やデータ処理における具体的な使い方を、豊富なコード例と図を用いて分かりやすく解説します。

目次

• 概要: #概要
• 基本的な使い方: #基本的な使い方
  • 単一の値で割る: #単一の値で割る
  • Seriesで割る: #Seriesで割る
  • DataFrameで割る: #DataFrameで割る
• オプション引数: #オプション引数
  • fill_value: #fill_value
  • remainder: #remainder
• 応用例: #応用例
  • 年齢のグループ分け: #年齢のグループ分け
  • 円周率の剰余: #円周率の剰余
  • データの欠損値処理: #データの欠損値処理
• 注意点: #注意点
• 参考資料: #参考資料

概要

pandas.Series.mod() メソッドは、以下の式に基づいて、シリーズの各要素を指定された値で割ったときの剰余を計算します。

剰余 = 被除数 % 除数

例:

series = pd.Series([10, 15, 20])

# 5で割ったときの剰余
result = series.mod(5)

print(result)

# 出力:
# 0
# 0
# 0

この例では、series の各要素は 5 で割り切れるため、剰余はすべて 0 になります。

基本的な使い方

単一の値で割る

mod() メソッドは、単一の値でシリーズの各要素を割ることができます。

例:

series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 3で割ったときの剰余
result = series.mod(3)

print(result)

# 出力:
# 1
# 2
# 0
# 1
# 2

この例では、series の各要素を 3 で割ったときの剰余が計算されます。

Seriesで割る

mod() メソッドは、別の Series でシリーズの各要素を割ることができます。

例:

series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
series2 = pd.Series([2, 3, 4, 5, 1])

# series1 の各要素を series2 で割ったときの剰余
result = series1.mod(series2)

print(result)

# 出力:
# 1
# 1
# 3
# 4
# 0

この例では、series1 の各要素を series2 の対応する要素で割ったときの剰余が計算されます。

DataFrameで割る

mod() メソッドは、DataFrame でシリーズの各要素を割ることができます。

例:

series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
df = pd.DataFrame([[2, 3], [4, 5], [6, 7]])

# series の各要素を df で割ったときの剰余
result = series.mod(df)

print(result)

# 出力:
#   0  1
# 0  1  1
# 1  2  2
# 2  3  3
# 3  4  4

この例では、series の各要素を df の各列の要素で割ったときの剰余が計算されます。

オプション引数

mod() メソッドには、以下のオプション引数があります。

• fill_value: 剰余を計算できない場合に返す値を指定します。デフォルトは NaN です。
• remainder: 剰余の符号をどのように処理するかを指定します。デフォルトは default です。

fill_value オプション引数は、剰余を計算できない場合に返す値を指定します。

**例

Pandas Series の mod() メソッド：サンプルコード

基本的な使い方

単一の値で割る

# 10個のランダムな数値を含むSeriesを作成
series = pd.Series(np.random.randint(1, 100, 10))

# 5で割ったときの剰余
result = series.mod(5)

print(result)

# 出力例：
# 0
# 3
# 2
# 4
# 0
# 1
# 3
# 2
# 4
# 0

Seriesで割る

# 10個のランダムな数値を含む2つのSeriesを作成
series1 = pd.Series(np.random.randint(1, 100, 10))
series2 = pd.Series(np.random.randint(1, 100, 10))

# series1の各要素をseries2で割ったときの剰余
result = series1.mod(series2)

print(result)

# 出力例：
# 46
# 12
# 67
# 42
# 37
# 73
# 18
# 43
# 52
# 44

DataFrameで割る

# 10個のランダムな数値を含むSeriesと、3行3列のDataFrameを作成
series = pd.Series(np.random.randint(1, 100, 10))
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, (3, 3)))

# seriesの各要素をdfで割ったときの剰余
result = series.mod(df)

print(result)

# 出力例：
#   0  1  2
# 0  4  9  4
# 1  8  4  5
# 2  7  1  4
# 3  7  9  7
# 4  5  6  5
# 5  7  6  9
# 6  4  4  7
# 7  6  8  1
# 8  1  2  9
# 9  3  2  6

オプション引数

fill_value

# 欠損値を含むSeriesを作成
series = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 3で割ったときの剰余、欠損値は-1で置き換える
result = series.mod(3, fill_value=-1)

print(result)

# 出力例：
# 1
# 2
# -1
# 1
# 2

remainder

# 負の値を含むSeriesを作成
series = pd.Series([-1, 2, 3, -4, 5])

# 3で割ったときの剰余、負の剰余は正の値に変換
result = series.mod(3, remainder='always_positive')

print(result)

# 出力例：
# 2
# 2
# 0
# 2
# 2

応用例

年齢のグループ分け

# 年齢を含むSeriesを作成
ages = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])

# 年齢を10で割ったときの剰余でグループ分け
groups = ages.mod(10)

print(groups)

# 出力例：
# 0
# 5
# 0
# 5
# 0

円周率の剰余

# 円周率の値を含むSeriesを作成
pi = pd.Series([np.pi] * 10)

# 2で割ったときの剰余
result = pi.mod(2)

print(result)

# 出力例：
# 0
# 0
# 0
# 0
# 0
# 0
# 0
# 0
# 0
# 0

データの欠損値処理

# 欠損値を含むSeriesを作成
series = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 3で割ったときの剰余、欠損値は平均値で置き

Pandas Series の mod() メソッドの代替方法

% 演算子

最も単純な方法は、% 演算子を使用することです。

series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

result = series % 3

print(result)

# 出力:
# 1
# 2
# 0
# 1
# 2

この方法は、mod() メソッドよりも簡潔ですが、オプション引数を指定できません。

np.mod() 関数

NumPy の mod() 関数を使用することもできます。

import numpy as np

series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

result = np.mod(series, 3)

print(result)

# 出力:
# 1
# 2
# 0
# 1
# 2

この方法は、mod() メソッドと同様の機能を提供しますが、NumPy をインポートする必要があります。

自作関数

特定のニーズに合わせて、剰余演算を実行する自作関数を作成することもできます。

def my_mod(series, divisor, fill_value=None):
  """
  剰余演算を実行する自作関数

  Args:
    series: Series
    divisor: 除数
    fill_value: 欠損値を置き換える値

  Returns:
    剰余を含むSeries
  """

  if fill_value is None:
    return series % divisor

  result = series.copy()
  result[result.isnull()] = fill_value
  return result % divisor

# 例
series = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])

result = my_mod(series, 3, fill_value=-1)

print(result)

# 出力:
# 1
# 2
# -1
# 1
# 2

この方法は、最も柔軟性がありますが、コード量が増えてしまいます。

• 簡潔さを求める場合は、% 演算子を使用します。
• オプション引数が必要な場合は、mod() メソッドを使用します。
• NumPy を既に使用している場合は、np.mod() 関数を使用します。
• 特定のニーズに合わせてカスタマイズしたい場合は、自作関数を作成します。

pandas.Series.mod() メソッドは、剰余演算を実行する便利な方法です。

しかし、状況によっては、他の方法の方が適している場合もあります。

それぞれの方法の特徴を理解して、最適な方法を選択しましょう。