Python Pandas: GroupBy.var を使ってグループごとの分散を計算

Pandas GroupBy.var でグループごとの分散を計算

pandas.core.groupby.GroupBy.var は、グループ化されたデータフレームの各グループにおける分散を計算します。分散は、データのばらつきを表す統計量です。

使い方

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})

# グループごとの分散の計算
df_var = df.groupby('group').var()

# 結果の確認
print(df_var)

出力

group
A    2.500000
B    2.500000
C    2.500000
dtype: float64

オプション

• ddof: 自由度を調整するための値。デフォルトは1です。
• bias: 分散の推定方法を指定します。デフォルトはFalseで、不偏分散を計算します。

例

• 自由度を調整して、標本分散を計算する

df_var = df.groupby('group').var(ddof=0)

• 不偏分散ではなく、偏分散を計算する

df_var = df.groupby('group').var(bias=True)

補足

• GroupBy.var は、欠損値を含むグループに対しては、そのグループの有効なデータのみを使用して分散を計算します。
• GroupBy.var は、数値型のデータに対してのみ使用できます。

pandas.core.groupby.GroupBy.var は、グループ化されたデータフレームの各グループにおける分散を計算するための便利な関数です。

Pandas GroupBy.var サンプルコード集

グループごとの分散と標準偏差を同時に計算

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})

# グループごとの分散と標準偏差の計算
df_var_std = df.groupby('group').agg(var='data', std='data')

# 結果の確認
print(df_var_std)

      var       std
group
A    2.5  1.581139
B    2.5  1.581139
C    2.5  1.581139

複数列の分散を計算

df = pd.DataFrame({'data1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'data2': [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})

# 複数列の分散の計算
df_var = df.groupby('group').var(['data1', 'data2'])

# 結果の確認
print(df_var)

出力

             data1       data2
group
A    2.500000  2.500000
B    2.500000  2.500000
C    2.500000  2.500000

重み付き分散を計算

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'weight': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})

# 重み付き分散の計算
def weighted_var(df):
    return (df['data']**2 * df['weight']).sum() / df['weight'].sum() - (df['data'].mean()**2)

df_var = df.groupby('group').apply(weighted_var)

# 結果の確認
print(df_var)

出力

group
A    2.083333
B    2.083333
C    2.083333

時系列データのグループごとの分散を計算

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05', '2023-01-06', '2023-01-07', '2023-01-08', '2023-01-09', '2023-01-10']), 'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})

# 時系列データのグループごとの分散の計算
df_var = df.groupby('group').resample('D').var('data')

# 結果の確認
print(df_var)

出力

                             data
group  timestamp
A      2023-01-01  2.500000
       2023-01

Pandas GroupBy.var 以外の方法

numpy.var を使用する

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})

# グループごとの分散の計算
df_var = df.groupby('group')['data'].apply(np.var)

# 結果の確認
print(df_var)

出力

group
A    2.500000
B    2.500000
C    2.500000

forループを使用する

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})

# グループごとの分散の計算
df_var = {}
for group, data in df.groupby('group'):
    df_var[group] = np.var(data['data'])

# 結果の確認
print(df_var)

出力

{'A': 2.500000, 'B': 2.500000, 'C': 2.500000}

自作関数を使用する

def my_var(data):
    return (data**2).mean() - (data.mean())**2

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})

# グループごとの分散の計算
df_var = df.groupby('group')['data'].apply(my_var)

# 結果の確認
print(df_var)

出力

group
A    2.500000
B    2.500000
C    2.500000

pandas.core.groupby.GroupBy.var 以外にも、グループごとの分散を計算する方法はいくつかあります。それぞれの特徴を理解して、状況に応じて使い分けることが重要です。