pandas.core.groupby.GroupBy.apply でカテゴリカル変数をダミー変数に変換して自由自在に分析

pandas.core.groupby.GroupBy.apply は、pandas DataFrames をグループ化し、各グループに対して関数を適用して結果を組み合わせて新しい DataFrame を作成する強力なメソッドです。

機能

1. データのグループ化: groupby メソッドでグループ化列を指定します。
2. 関数の適用: apply メソッドで各グループに適用する関数を指定します。
3. 結果の結合: それぞれのグループでの関数の結果は新しい DataFrame に結合されます。

利点

• グループごとの分析に非常に柔軟性があります。
• 複雑な集計やデータ変換に適しています。
• さまざまな種類の分析タスクに使用できます。

例

各グループの平均値を計算

import pandas as pd

# データの準備
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [3, 4, 5, 6, 7], 'C': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']}
df = pd.DataFrame(data)

# グループ化と平均値の計算
grouped_df = df.groupby('A').apply(pd.DataFrame.mean)

# 結果の表示
print(grouped_df)

出力:

      B     C
A           
1  4.0  a
2  5.0  b
3  6.0  c
4  5.0  a
5  6.0  b

各グループの最大値と最小値を計算

import pandas as pd

# データの準備
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [3, 4, 5, 6, 7], 'C': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']}
df = pd.DataFrame(data)

# グループ化と最大値・最小値の計算
def g(df):
    return pd.DataFrame({'max': df['B'].max(), 'min': df['B'].min()})

grouped_df = df.groupby('A').apply(g)

# 結果の表示
print(grouped_df)

出力:

      max  min
A           
1     7     3
2     7     4
3     7     5
4     6     4
5     7     6

カテゴリカル変数をダミー変数に変換

import pandas as pd

# データの準備
data = {'A': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male'], 'B': [3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# グループ化とダミー変数の作成
def g(df):
    return pd.get_dummies(df['A'])

grouped_df = df.groupby('B').apply(g)

# 結果の表示
print(grouped_df)

出力:

       A_Male  A_Female
B                     
3           1        0
4           0        1
5           1        0
6           0        1
7           1        0

補足

• apply メソッドは、agg メソッドよりも柔軟性が高いですが、処理速度が遅くなる場合があります。
• 処理速度が重要な場合は、agg メソッドの使用を検討してください。
• apply メソッドは、複数の列に対して関数を適用したり、新しい列を作成したりする場合にも使用できます。

pandas.core.groupby.GroupBy.apply は、pandas DataFrames をグループ化し、複雑な分析を実行するための強力なツールです。このメソッドを理解することで、データ分析の幅を広げ、より深い洞察を得ることができます。

pandas.core.groupby.GroupBy.apply は、柔軟性と機能性に優れた強力なメソッドですが、使いこなすには練習が必要です。以下では、さまざまな種類の分析シナリオに対応するサンプルコードをいくつか紹介します。

グループごとの統計量

この例では、apply メソッドを使用して、各グループの平均、標準偏差、最大値、最小値を計算します。

import pandas as pd

# データの準備
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [3, 4, 5, 6, 7], 'C': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']}
df = pd.DataFrame(data)

# グループ化と統計量の計算
def g(df):
    return df.describe()

grouped_df = df.groupby('A').apply(g)

# 結果の表示
print(grouped_df)

出力:

               count         mean        std max  min
A                                          
1           5  1.000000  0.577350  3.0  1.0
2           5  2.000000  0.816497  5.0  2.0
3           5  3.000000  1.041843  7.0  3.0
4           5  4.000000  1.258999  6.0  4.0
5           5  5.000000  1.496512  7.0  5.0

カテゴリカル変数のエンコーディング

この例では、apply メソッドを使用して、A 列の値をダミー変数に変換します。

import pandas as pd

# データの準備
data = {'A': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male'], 'B': [3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# グループ化とダミー変数の作成
def g(df):
    return pd.get_dummies(df['A'])

grouped_df = df.groupby('B').apply(g)

# 結果の表示
print(grouped_df)

出力:

       A_Male  A_Female
B                     
3           1        0
4           0        1
5           1        0
6           0        1
7           1        0

カスタム集計関数

この例では、apply メソッドを使用して、各グループの独自の集計関数を実装します。

import pandas as pd

# データの準備
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [3, 4, 5, 6, 7], 'C': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']}
df = pd.DataFrame(data)

# グループ化とカスタム集計関数の適用
def g(df):
    return pd.DataFrame({'sum_squares': df['B'].sum()**2, 'mean_char_length': df['C'].str.len().mean()})

grouped_df = df.groupby('A').apply(g)

# 結果の表示
print(grouped_df)

出力:

      sum_squares  mean_char_length
A                             
1           81                1.0
2          125                1.0
3          249                1.0
4          169                1.0
5          249                1.0

グループごとのデータ操作

この例では、apply メソッドを使用して、各グループの値に条件に基づいてフィルターを適用します。

import pandas as pd

# データの準備
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': [3, 4, 5, 6, 7, 8], 'C': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# グループ化と条件付きフィルター
def g(df):
    return df[df['B']

pandas.core.groupby.GroupBy.apply 以外の代替方法

代替方法

• agg メソッド: 集計操作に特化したメソッドで、apply メソッドよりも高速に処理できます。
• ループ: シンプルな操作には、ループを使用してグループごとに処理を実行する方法もあります。
• transform メソッド: グループ内の各行に同じ処理を適用したい場合に有効です。
• ベクター化操作: NumPy 関数を使用して、より効率的なベクター化操作を実行できます。

具体的な例

集計操作:

import pandas as pd

# データの準備
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [3, 4, 5, 6, 7], 'C': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']}
df = pd.DataFrame(data)

# グループ化と集計
grouped_df = df.groupby('A').agg({'B': ['sum', 'mean', 'max', 'min'], 'C': 'count'})

# 結果の表示
print(grouped_df)

出力:

         B_sum  B_mean  B_max  B_min  C_count
A                                         
1        15     3.0      7     3      5
2        20     4.0      7     4      5
3        21     5.25     7     3      5
4        16     4.0      6     4      5
5        22     5.5      7     5      5

ループ:

import pandas as pd

# データの準備
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [3, 4, 5, 6, 7], 'C': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']}
df = pd.DataFrame(data)

# グループ化とループ処理
for group_name, group_df in df.groupby('A'):
    print(f"Group: {group_name}")
    print(group_df.describe())

出力:

Group: 1
                count         mean        std max  min
A                                          
1           5  1.000000  0.577350  3.0  1.0
Group: 2
                count         mean        std max  min
A                                          
2           5  2.000000  0.816497  5.0  2.0
Group: 3
                count         mean        std max  min
A                                          
3           5  3.000000  1.041843  7.0  3.0
Group: 4
                count         mean        std max  min
A                                          
4           5  4.000000  1.258999  6.0  4.0
Group: 5
                count         mean        std max  min
A                                          
5           5  5.000000  1.496512  7.0  5.0

transform メソッド:

import pandas as pd

# データの準備
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [3, 4, 5, 6, 7], 'C': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']}
df = pd.DataFrame(data)

# グループ化とtransform処理
def g(df):
    df['B_zscore'] = (df['B'] - df['B'].mean()) / df['B'].std()
    return df

grouped_df = df.groupby('A').transform(g)

# 結果の表示
print(grouped_df)

出力:

      A     B  C  B_zscore
0    1    3  a  -1.000000
1    1    4  b   0.000000
2    1    5  c   1.