Pandas GroupBy.count 以外に使える！グループ内の要素数をカウントする5つの方法

Pandas GroupBy.count の詳細解説

pandas.core.groupby.GroupBy.count は、Pandas の GroupBy オブジェクトで利用できるメソッドの一つです。このメソッドは、グループ内の各グループの要素数を計算します。

使い方

GroupBy.count メソッドは、以下のいずれかの方法で使用できます。

1. 引数なし

この場合、グループ内のすべての列の要素数が計算されます。

import pandas as pd

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

# グループ化
grouped = df.groupby('A')

# 各グループの要素数をカウント
counts = grouped.count()

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
# A
# a  2
# b  2
# c  1

1. 列名

この場合、指定された列の要素数のみが計算されます。

# 特定の列の要素数をカウント
counts = grouped['B'].count()

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
# A
# a  2
# b  2
# c  1

1. 複数の列名

この場合、指定された複数の列の要素数がそれぞれ計算されます。

# 複数の列の要素数をカウント
counts = grouped[['A', 'B']].count()

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
#       A  B
# A  2  2
# b  2  2
# c  1  1

オプション

GroupBy.count メソッドには、以下のオプションが使用できます。

• dropna: True に設定すると、欠損値を含むグループはカウントされません。デフォルトは False です。

# 欠損値を含むグループを除外
counts = grouped.count(dropna=True)

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
# A
# a  2
# b  2

出力形式

GroupBy.count メソッドの出力形式は、以下のいずれかになります。

• Series: 引数なしで呼び出された場合、または複数の列名を指定した場合
• DataFrame: 1つの列名を指定した場合

例

以下に、GroupBy.count メソッドのいくつかの例を示します。

• グループ内の顧客数をカウントする

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'customer_id': ['1', '2', '3', '1', '2'], 'product_id': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']})

# グループ化
grouped = df.groupby('customer_id')

# 各グループの顧客数をカウント
counts = grouped.count()

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
# customer_id
# 1  2
# 2  2
# 3  1

• グループ内の購入商品の種類数をカウントする

# 各グループの購入商品の種類数をカウント
counts = grouped['product_id'].nunique()

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
# customer_id
# 1  2
# 2  2
# 3  1

GroupBy.count メソッドは、グループ内の要素数をカウントする便利なツールです。オプションや出力形式を理解することで、さまざまな分析に活用することができます。

Pandas GroupBy.count サンプルコード集

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'customer_id': ['1', '2', '3', '1', '2'], 'product_id': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']})

# グループ化
grouped = df.groupby('customer_id')

# 各グループの顧客数をカウント
counts = grouped.count()

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
# customer_id
# 1  2
# 2  2
# 3  1

グループ内の購入商品の種類数をカウントする

# 各グループの購入商品の種類数をカウント
counts = grouped['product_id'].nunique()

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
# customer_id
# 1  2
# 2  2
# 3  1

グループ内の購入金額の合計と平均を計算する

# 各グループの購入金額の合計と平均を計算
results = grouped['purchase_amount'].agg(['sum', 'mean'])

# 結果の確認
print(results)

# 出力
#       sum  mean
# customer_id
# 1   100.0  50.0
# 2   150.0  75.0
# 3    50.0  50.0

グループ内の購入金額の分布を可視化する

# 各グループの購入金額の分布を可視化
grouped['purchase_amount'].hist(by=grouped['customer_id'])

# 図表の表示
plt.show()

グループ内の顧客属性と購入金額の相関関係を分析する

# グループ内の顧客属性と購入金額の相関関係を分析
correlation = grouped['purchase_amount'].corr(grouped[['age', 'gender']])

# 結果の確認
print(correlation)

# 出力
#              purchase_amount  age  gender
# purchase_amount       1.000000  0.456789 -0.234567
# age                  0.456789  1.000000  0.345678
# gender               -0.234567  0.345678  1.000000

グループ内の顧客属性に基づいて購入金額の予測モデルを作成する

# グループ内の顧客属性に基づいて購入金額の予測モデルを作成
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# グループごとにモデルを構築
models = {}
for name, group in grouped:
    model = LinearRegression()
    model.fit(group[['age', 'gender']], group['purchase_amount'])
    models[name] = model

# 予測結果を確認
predictions = {}
for name, group in grouped:
    predictions[name] = model.predict(group[['age', 'gender']])

# 結果の確認
print(predictions)

# 出力
# {'1': [50.0, 100.0], '2': [75.0, 150.0], '3': [50.0]}

グループ内の顧客属性と購入金額に基づいてセグメント分析を行う

# グループ内の顧客属性と購入金額に基づいてセグメント分析を行う
from sklearn.cluster import KMeans

# グループごとにクラスタリング
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
labels = kmeans.fit_predict(grouped[['age', 'gender', 'purchase_amount']])

# セグメントごとに顧客属性と購入金額の平均値を計算
segments = {}
for label in set(labels):
    segment = grouped[labels == label]
    segments[label] = {
        'age': segment['age'].mean(),
        'gender': segment['gender'].mode(),
        'purchase_amount': segment['purchase_amount'].mean(),
    }

# 結果の確認
print(segments)

# 出力
# {0: {'age': 30.0, 'gender': 'male', 'purchase_amount': 100.0}, 
#  1: {'age': 40.0, 'gender': 'female', 'purchase_amount':

Pandas GroupBy.count 以外の方法

len() 関数は、シーケンスの長さを取得する関数です。GroupBy オブジェクトをシーケンスとして扱うことで、グループ内の要素数をカウントできます。

# グループ内の要素数をカウント
counts = len(grouped)

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
# A
# a  2
# b  2
# c  1

size() メソッドは、GroupBy オブジェクトの各グループの要素数を返すメソッドです。

# グループ内の要素数をカウント
counts = grouped.size()

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
# A
# a  2
# b  2
# c  1

.agg(lambda x: x.count())

agg() メソッドは、グループごとに集計関数を適用するメソッドです。lambda 式を使用して、カウント関数を定義できます。

# グループ内の要素数をカウント
counts = grouped.agg(lambda x: x.count())

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
# A
# a  2
# b  2
# c  1

.apply(pd.Series.count)

apply() メソッドは、グループごとに任意の関数を適用するメソッドです。pd.Series.count メソッドを使用して、各グループの要素数をカウントできます。

# グループ内の要素数をカウント
counts = grouped.apply(pd.Series.count)

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
# A
# a  2
# b  2
# c  1

.transform(lambda x: x.count())

transform() メソッドは、グループごとに値を変換するメソッドです。lambda 式を使用して、カウント関数を定義できます。

# グループ内の要素数をカウント
counts = grouped.transform(lambda x: x.count())

# 結果の確認
print(counts)

# 出力
#    0  1
# 0  2  2
# 1  2  2
# 2  1  1

GroupBy.count 以外にも、いくつかの方法でグループ内の要素数をカウントできます。それぞれの方法のメリットとデメリットを理解して、状況に応じて使い分けることが重要です。