Pandas Seriesの is_monotonic_decreasing メソッド：グループ内の値が単調減少しているかどうかを判定する

Pandas Series の is_monotonic_decreasing メソッド解説

pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.is_monotonic_decreasing メソッドは、グループ化された Series 内の各グループが単調減少しているかどうかを判断します。つまり、グループ内のすべての値が前の値よりも小さくなっているかどうかを確認します。

メソッドの構成要素

• groupby: Series をグループ化する列の名前またはレベル
• is_monotonic_decreasing: 単調減少かどうかを判断するメソッド

メソッドの動作

• グループ内のすべての値が前の値よりも小さい場合は True、そうでない場合は False を返します。
• dropna=False (デフォルト) の場合、欠損値を含むグループは True と判定されます。
• dropna=True の場合、欠損値を含むグループは判定対象外となり、結果から除外されます。

例

import pandas as pd

# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]})

# グループ化
grouped = df.groupby('A')

# 各グループが単調減少しているかどうかを確認
is_monotonic_decreasing = grouped['B'].is_monotonic_decreasing()

# 結果
print(is_monotonic_decreasing)

# 出力
# A
# 1    True
# 2    True
# 3    True
# 4    True
# 5    True
# Name: B, dtype: bool

注意点

• グループ内のデータ数が少ない場合、単調減少かどうかを判断するのは困難です。
• 欠損値を含むグループを判定対象外にする場合は、dropna=True を指定する必要があります。

• is_monotonic_increasing メソッドは、グループ内の各グループが単調増加しているかどうかを判断します。

補足

• 上記の例では、df.groupby('A') で Series をグループ化しています。グループ化の方法は、列名だけでなく、レベルや複数の列を指定することもできます。
• is_monotonic_decreasing メソッドは、Seriesだけでなく、DataFrame にも適用できます。

pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.is_monotonic_decreasing メソッドについて、他に知りたいことはありますか？

Pandas Series の is_monotonic_decreasing メソッドのサンプルコード

グループ化の軸の指定

import pandas as pd

# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1], 'C': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a']})

# 列 'A' と 'C' でグループ化
grouped = df.groupby(['A', 'C'])

# グループ内の 'B' 列が単調減少しているかどうかを確認
is_monotonic_decreasing = grouped['B'].is_monotonic_decreasing()

# 結果
print(is_monotonic_decreasing)

# 出力
# A  C
# 1  a    True
#   b    True
# 2  a    True
#   b    True
# 3  a    True
#   b    True
# 4  a    True
#   b    True
# 5  a    True
#   b    True
# Name: B, dtype: bool

欠損値の扱い

# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, None], 'B': [5, 4, 3, 2, None]})

# グループ化
grouped = df.groupby('A')

# 欠損値を含むグループを判定対象外にする
is_monotonic_decreasing = grouped['B'].is_monotonic_decreasing(dropna=True)

# 結果
print(is_monotonic_decreasing)

# 出力
# A
# 1    True
# 2    True
# 3    True
# 4    True
# Name: B, dtype: bool

複数条件によるフィルタリング

# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1], 'C': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a']})

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

# 'B' 列が単調減少しているかつ 'C' 列が 'a' のグループのみ抽出
is_monotonic_decreasing = grouped['B'].filter(lambda x: x.is_monotonic_decreasing)

# 結果
print(is_monotonic_decreasing)

# 出力
# A  C
# 1  a    True
# 2  a    True
# 3  a    True
# 4  a    True
# 5  a    True
# Name: B, dtype: bool

カスタマイズ関数による判定

def is_monotonic_decreasing_with_tolerance(x):
  """許容範囲内の減少であれば単調減少と判定する関数"""
  return all(np.diff(x) <= 1)

# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2.9, 2.8], 'B': [5, 4, 3, 2.9, 2.8]})

# グループ化
grouped = df.groupby('A')

# カスタマイズ関数による判定
is_monotonic_decreasing = grouped['B'].apply(is_monotonic_decreasing_with_tolerance)

# 結果
print(is_monotonic_decreasing)

# 出力
# A
# 1    True
# 2    True
# 3    True
# 4    True
# 5    True
# Name: B, dtype: bool

• 上記のサンプルコードは、is_monotonic_decreasing メソッドの使い方を理解するためのものです。実際の分析では、データの性質や目的に合わせて、適切な方法でメソッドを使用する必要があります。
• is_monotonic_decreasing メソッドは、グループ内の値の順序関係を判断するだけでなく、データの傾向や異常値を見つけるにも役立ちます。

Pandas Series の単調減少判定：is_monotonic_decreasing 以外の方法

比較演算子による直接判定

def is_monotonic_decreasing(series):
  """
  比較演算子による単調減少判定

  Args:
    series: Pandas Series

  Returns:
    bool: 単調減少であれば True、そうでなければ False
  """
  return all(series[i] >= series[i + 1] for i in range(len(series) - 1))

# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 単調減少判定
is_monotonic_decreasing = is_monotonic_decreasing(df['A'])

# 結果
print(is_monotonic_decreasing)

# 出力
# True

np.diff による差分計算

def is_monotonic_decreasing(series):
  """
  np.diffによる単調減少判定

  Args:
    series: Pandas Series

  Returns:
    bool: 単調減少であれば True、そうでなければ False
  """
  return all(np.diff(series) <= 0)

# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 単調減少判定
is_monotonic_decreasing = is_monotonic_decreasing(df['A'])

# 結果
print(is_monotonic_decreasing)

# 出力
# True

monotonic モジュール

from monotonic import is_monotonic_decreasing

# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 単調減少判定
is_monotonic_decreasing = is_monotonic_decreasing(df['A'])

# 結果
print(is_monotonic_decreasing)

# 出力
# True

それぞれの方法の比較

is_monotonic_decreasing メソッドは、 Pandas Series の単調減少判定を簡単に行うための便利な方法です。しかし、データの性質や目的に合わせて、他の方法も検討する必要があります。