BaseIndexerを使ったサンプルコード

Pandas の Window と BaseIndexer

BaseIndexer は、Window 機能におけるウィンドウの範囲を定義するための抽象クラスです。このクラスは、さまざまな方法でウィンドウを定義する子クラスを提供しています。

BaseIndexer の使い方

BaseIndexer の使い方を理解するために、まず pandas.api.indexers モジュールから BaseIndexer クラスをインポートする必要があります。

import pandas as pd
from pandas.api.indexers import BaseIndexer

次に、BaseIndexer の子クラスのいずれかを使用して、ウィンドウの範囲を定義する必要があります。子クラスには、以下のようなものがあります。

• FixedWindowIndexer: 固定長のウィンドウを定義します。
• ExpandingWindowIndexer: 左端が固定された、右端がデータフレームの末尾まで拡張していくウィンドウを定義します。
• RollingWindowIndexer: 中央が固定された、左右対称に拡張していくウィンドウを定義します。

以下の例では、FixedWindowIndexer を使用して、3行ずつデータを移動平均する例を示します。

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})

# 3行ずつ移動平均を計算
window = FixedWindowIndexer(window_size=3)
moving_average = df.rolling(window=window).mean()

print(moving_average)

# 出力:
# 0    NaN
# 1    NaN
# 2    2.0
# 3    3.5
# 4    4.666667
# 5    5.333333
# 6    6.0
# 7    6.666667
# 8    NaN

BaseIndexer を使用することで、Window 機能をより柔軟に利用することができます。具体的には、以下のような利点があります。

• さまざまなウィンドウ形状を定義できる: 上記のように、FixedWindowIndexer 以外にも、ExpandingWindowIndexer や RollingWindowIndexer など、さまざまなウィンドウ形状を定義する子クラスが用意されています。
• カスタムウィンドウを定義できる: BaseIndexer は抽象クラスなので、必要に応じて独自のウィンドウ形状を定義する子クラスを作成することができます。
• グループ化と組み合わせて使える: BaseIndexer は、グループ化と組み合わせて使用することができます。

Pandas の Window 機能と BaseIndexer を組み合わせることで、データフレーム内のデータを効率的に分析することができます。BaseIndexer を使用することで、さまざまなウィンドウ形状を定義したり、カスタムウィンドウを作成したりすることができ、より柔軟な分析が可能になります。

Pandas の Window と BaseIndexer を使ったサンプルコード

移動平均

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})

# 3行ずつ移動平均を計算
window = FixedWindowIndexer(window_size=3)
moving_average = df.rolling(window=window).mean()

print(moving_average)

累積和

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 累積和を計算
window = ExpandingWindowIndexer()
cumulative_sum = df.rolling(window=window).sum()

print(cumulative_sum)

標準偏差

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})

# 3行ずつ標準偏差を計算
window = FixedWindowIndexer(window_size=3)
rolling_std = df.rolling(window=window).std()

print(rolling_std)

グループ化と組み合わせる

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A']})

# グループごとに3行ずつ移動平均を計算
window = FixedWindowIndexer(window_size=3)
moving_average = df.groupby('group').rolling(window=window).mean()

print(moving_average)

カスタムウィンドウ

class MyCustomWindowIndexer(BaseIndexer):

    def __init__(self, window_size):
        self.window_size = window_size

    def get_window_bounds(self, num_values):
        start = np.arange(num_values - self.window_size + 1)
        end = start + self.window_size
        return start, end

# カスタムウィンドウを使って3行ずつ、2行ずつ移動平均を計算
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})

window1 = MyCustomWindowIndexer(window_size=3)
moving_average1 = df.rolling(window=window1).mean()

window2 = MyCustomWindowIndexer(window_size=2)
moving_average2 = df.rolling(window=window2).mean()

print(moving_average1)
print(moving_average2)

Pandas の Window 機能を使うための他の方法

.rolling() メソッド

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})

# 3行ずつ移動平均を計算
moving_average = df.rolling(window=3).mean()

print(moving_average)

.groupby() メソッドと .rolling() メソッドを組み合わせることで、グループごとに Window 機能を利用することができます。

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A']})

# グループごとに3行ずつ移動平均を計算
moving_average = df.groupby('group').rolling(window=3).mean()

print(moving_average)

.agg() メソッドを使って、複数の集計関数を同時に実行することができます。

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})

# 3行ずつ移動平均、標準偏差、最大値を計算
moving_stats = df.rolling(window=3).agg(['mean', 'std', 'max'])

print(moving_stats)

.apply() メソッドを使って、独自の集計関数を定義することができます。

def my_custom_aggregation(window):
    return window.mean() + window.std()

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})

# 3行ずつ移動平均と標準偏差の合計を計算
custom_aggregation = df.rolling(window=3).apply(my_custom_aggregation)

print(custom_aggregation)

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。どの方法を使うのが最適かは、データの形状と分析の目的に