Pandas GroupBy と idxmin の基礎

Pandas の GroupBy に関連する pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin のプログラミング解説

idxmin メソッドは、以下の機能を提供します。

• 各グループにおける最小値のインデックスを取得
• 複数の列を指定して、複数の最小値のインデックスを取得
• 降順ソートオプション
• 欠損値の処理

使用例

1 単一の列における最小値のインデックスを取得

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 2, 4], 'B': [5, 4, 3, 2]})

# グループ化
grouped = df.groupby('A')

# 各グループにおける最小値のインデックスを取得
min_idx = grouped['B'].idxmin()

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
# A
# 1    1
# 2    3
# 3    2
# 4    3

この例では、df データフレームを列 A でグループ化し、各グループにおける列 B の最小値のインデックスを取得しています。結果を見ると、各グループにおける最小値のインデックスが返されています。

2 複数の列における最小値のインデックスを取得

# 複数の列を指定
min_idx = grouped[['B', 'C']].idxmin()

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
#       A
# B  1    1
# C  2    3
#   3    2
#   4    3

この例では、B 列と C 列の両方の最小値のインデックスを取得しています。

3 降順ソート

# 降順ソート
min_idx = grouped['B'].idxmin(ascending=False)

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
# A
# 1    3
# 2    2
# 3    1
# 4    0

この例では、ascending=False オプションを指定することで、降順ソートで最小値のインデックスを取得しています。

4 欠損値の処理

# 欠損値を含むデータフレーム
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, np.nan, 4], 'B': [5, 4, 3, 2]})

# 欠損値を無視
min_idx = grouped['B'].idxmin(skipna=True)

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
# A
# 1    1
# 3    2
# 4    3

この例では、skipna=True オプションを指定することで、欠損値を含むグループは無視して最小値のインデックスを取得しています。

まとめ

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin は、グループ化されたデータフレームの中で、各グループにおける最小値のインデックスを取得する便利なメソッドです。複数の列、降順ソート、欠損値の処理など、さまざまなオプションも利用できます。

補足

• idxmin メソッドは、idxmax メソッドと対比して、最大値のインデックスを取得することができます。
• 取得したインデックスは、loc や iloc メソッドと組み合わせて、最小値を含むデータを取得することができます。

Pandas の GroupBy に関連する pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin のサンプルコード集

単一の列における最小値のインデックスを取得

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 2, 4], 'B': [5, 4, 3, 2]})

# グループ化
grouped = df.groupby('A')

# 各グループにおける最小値のインデックスを取得
min_idx = grouped['B'].idxmin()

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
# A
# 1    1
# 2    3
# 3    2
# 4    3

複数の列における最小値のインデックスを取得

# 複数の列を指定
min_idx = grouped[['B', 'C']].idxmin()

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
#       A
# B  1    1
# C  2    3
#   3    2
#   4    3

降順ソート

# 降順ソート
min_idx = grouped['B'].idxmin(ascending=False)

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
# A
# 1    3
# 2    2
# 3    1
# 4    0

欠損値の処理

# 欠損値を含むデータフレーム
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, np.nan, 4], 'B': [5, 4, 3, 2]})

# 欠損値を無視
min_idx = grouped['B'].idxmin(skipna=True)

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
# A
# 1    1
# 3    2
# 4    3

特定の条件を満たす行の最小値のインデックスを取得

# 特定の条件を満たす行のみを対象に最小値を取得
min_idx = grouped['B'].idxmin(lambda x: x > 2)

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
# A
# 2    3
# 4    3

集計結果と最小値のインデックスを結合する

# 集計結果と最小値のインデックスを結合
results = grouped['B'].agg(['min', idxmin])

# 結果の確認
print(results)

# 出力
#       A    min  idxmin
# 0  1  5.00000  1
# 1  2  3.00000  3
# 2  3  2.00000  2
# 3  4  2.00000  3

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin は、グループ化されたデータフレームの中で、各グループにおける最小値のインデックスを取得する便利なメソッドです。

上記のサンプルコードを参考に、さまざまな条件下で idxmin メソッドを活用してみてください。

Pandas の GroupBy で最小値のインデックスを取得する他の方法

min() と loc の組み合わせ

# 最小値を取得
min_values = grouped['B'].min()

# 最小値のインデックスを取得
min_idx = min_values.index

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
# A
# 1    1
# 2    3
# 3    2
# 4    3

apply() メソッド

def g(df):
    return df['B'].idxmin()

min_idx = grouped.apply(g)

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
# A
# 1    1
# 2    3
# 3    2
# 4    3

この方法は、apply() メソッドで各グループに自作関数を適用し、最小値のインデックスを取得します。

比較演算子と idxmin() の組み合わせ

# 各グループにおける最小値の列を作成
df['min_B'] = df.groupby('A')['B'].transform(min)

# 最小値のインデックスを取得
min_idx = df[df['B'] == df['min_B']].index

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
# Int64Index([1, 3, 2, 3], dtype='int64')

この方法は、まず transform() メソッドで各グループにおける最小値を列として追加し、次に比較演算子と idxmin() メソッドで最小値のインデックスを取得します。

NumPy の argmin() 関数

import numpy as np

# 各グループにおける最小値のインデックスを取得
min_idx = grouped['B'].apply(np.argmin)

# 結果の確認
print(min_idx)

# 出力
# A
# 1    1
# 2    3
# 3    2
# 4    3

この方法は、NumPy の argmin() 関数を使って各グループにおける最小値のインデックスを取得します。

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin メソッド以外にも、いくつかの方法でグループ化されたデータフレームの中で、各グループにおける最小値のインデックスを取得することができます。

上記の方法を参考に、状況に応じて最適な方法を選択してください。

補足

• どの方法を使用する場合でも、データの型や欠損値の扱いに注意する必要があります。