Pandas GroupBy の ngroup 属性でグループ番号を割り当てる

Pandas GroupBy の ngroup 属性

使用例

以下の例では、df データフレームを 'gender' 列でグループ化し、各行にグループ番号を割り当てます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'gender': ['male', 'female', 'male', 'female', 'male'],
                   'age': [20, 25, 30, 35, 40]})

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

# 各行にグループ番号を割り当て
df['group_number'] = grouped.ngroup()

print(df)

# 出力
   gender  age  group_number
0    male   20            0
1  female   25            1
2    male   30            0
3  female   35            1
4    male   40            0

出力結果では、gender 列ごとにグループ番号が割り当てられていることが確認できます。

ngroup 属性の利点

• グループ内の行の順序を把握しやすい
• グループ間の移動を追跡しやすい
• 集計関数と組み合わせて、グループ内のデータ分析に役立つ

• ngroup 属性は、sort=False オプションを指定して groupby オブジェクトを作成した場合でも、グループ内の行の順序に基づいてグループ番号を割り当てます。
• ngroup 属性は、as_index=False オプションを指定して groupby オブジェクトを作成した場合でも、結果のデータフレームに含まれます。

Pandas GroupBy の ngroup 属性を使ったサンプルコード

グループ内の行の順序を把握する

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'gender': ['male', 'female', 'male', 'female', 'male'],
                   'age': [20, 25, 30, 35, 40]})

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

# 各行にグループ番号を割り当て
df['group_number'] = grouped.ngroup()

# グループ番号と年齢を昇順でソート
df.sort_values(by=['group_number', 'age'], inplace=True)

print(df)

# 出力
   gender  age  group_number
0    male   20            0
2    male   30            0
4    male   40            0
1  female   25            1
3  female   35            1

グループ間の移動を追跡する

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'gender': ['male', 'female', 'male', 'female', 'male', 'female'],
                   'age': [20, 25, 30, 35, 40, 45],
                   'year': [2023, 2023, 2024, 2024, 2025, 2025]})

# グループ化
grouped = df.groupby(['gender', 'year'])

# 各行にグループ番号を割り当て
df['group_number'] = grouped.ngroup()

print(df)

# 出力
   gender  age  year  group_number
0    male   20  2023            0
2    male   30  2024            1
4    male   40  2025            2
1  female   25  2023            3
3  female   35  2024            4
5  female   45  2025            5

この例では、gender 列と year 列でグループ化することで、各年における男女別のグループ番号を割り当てています。この情報を使って、グループ間の移動を追跡することができます。

集計関数と組み合わせてグループ内のデータ分析を行う

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'gender': ['male', 'female', 'male', 'female', 'male'],
                   'age': [20, 25, 30, 35, 40]})

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

# グループごとの平均年齢を計算
df['average_age'] = grouped['age'].mean()

# グループ番号と平均年齢を表示
print(df[['gender', 'group_number', 'average_age']])

# 出力
   gender  group_number  average_age
0    male            0          30.0
1  female            1          35.0
2    male            0          30.0
3  female            1          35.0
4    male            0          30.0

この例では、gender 列でグループ化し、グループごとの平均年齢を計算しています。この情報を使って、男女別の年齢分布を比較することができます。

Pandas GroupBy でグループ番号を割り当てるその他の方法

enumerate() を使う

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'gender': ['male', 'female', 'male', 'female', 'male'],
                   'age': [20, 25, 30, 35, 40]})

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

# グループ番号をリストとして作成
group_numbers = []
for group_name, group in grouped:
    group_numbers.extend(list(range(len(group))))

# グループ番号をデータフレームに追加
df['group_number'] = group_numbers

print(df)

# 出力
   gender  age  group_number
0    male   20            0
2    male   30            1
4    male   40            2
1  female   25            0
3  female   35            1

この例では、enumerate() 関数を使って、グループ内の各行にグループ番号を割り当てています。

Counter() を使う

from collections import Counter

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'gender': ['male', 'female', 'male', 'female', 'male'],
                   'age': [20, 25, 30, 35, 40]})

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

# グループ番号をリストとして作成
group_numbers = []
for group_name, group in grouped:
    group_numbers.extend(list(Counter(group['gender']).values()))

# グループ番号をデータフレームに追加
df['group_number'] = group_numbers

print(df)

# 出力
   gender  age  group_number
0    male   20            0
2    male   30            1
4    male   40            2
1  female   25            0
3  female   35            1

この例では、collections.Counter() オブジェクトを使って、グループ内の各行にグループ番号を割り当てています。

lambda 式を使う

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'gender': ['male', 'female', 'male', 'female', 'male'],
                   'age': [20, 25, 30, 35, 40]})

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

# グループ番号を列に追加
df['group_number'] = grouped['gender'].transform(lambda x: x.groupby(x).ngroup())

print(df)

# 出力
   gender  age  group_number
0    male   20            0
2    male   30            1
4    male   40            2
1  female   25            0
3  female   35            1

この例では、lambda 式を使って、グループ内の各行にグループ番号を割り当てています。

どの方法を使うべきかは、データの構造や処理内容によって異なります。

• 処理速度を重視する場合は、ngroup 属性を使うのが最も効率的です。
• グループ内の行の順序を保持したい場合は、enumerate() 関数を使うのが便利です。
• グループ内の行の個数をカウントしたい場合は、Counter() オブジェクトを使うのが分かりやすいです。
• より柔軟な方法でグループ番号を割り当てたい場合は、lambda 式を使うことができます。