pandasでローリングウィンドウ内のデータポイント数をカウントする方法

pandas.core.window.rolling.Rolling.count は、ローリングウィンドウ内のデータポイントの数をカウントする関数です。これは、各ウィンドウ内のデータ量の変化を分析したい場合に役立ちます。

使い方

この関数は、pandas.DataFrame または pandas.Series に対して使用できます。

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]})

# 3行のウィンドウでデータポイントの数をカウント
df['count'] = df['data'].rolling(3).count()

# 結果
#   data  count
# 0   1   NaN
# 1   2   NaN
# 2   3   3.0
# 3   4   3.0
# 4   5   3.0
# 5   6   3.0
# 6   7   3.0
# 7   8   3.0
# 8   9   3.0
# 9  10   2.0

オプション

count 関数は、以下のオプションを受け付けます。

• window: ウィンドウサイズを指定します。デフォルトは 2 です。
• min_periods: ウィンドウ内に少なくとも min_periods 個のデータポイントが存在する必要があることを指定します。デフォルトは None です。
• center: ウィンドウをデータポイントの中央に配置するかどうかを指定します。デフォルトは False です。

例

• 5行のウィンドウでデータポイントの数をカウントし、ウィンドウ内に少なくとも3個のデータポイントが存在する必要があることを指定します。

df['count'] = df['data'].rolling(5, min_periods=3).count()

• 3行のウィンドウでデータポイントの数をカウントし、ウィンドウをデータポイントの中央に配置します。

df['count'] = df['data'].rolling(3, center=True).count()

応用

count 関数は、以下のような分析に役立ちます。

• データの欠損値の検出
• データのトレンド分析
• データの季節性分析

pandas.core.window.rolling.Rolling.count のサンプルコード

import pandas as pd

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

# 3行のウィンドウでデータポイントの数をカウント
df['count'] = df['data'].rolling(3).count()

# 結果
#   data  count
# 0   1   NaN
# 1   2   NaN
# 2   NaN   2.0
# 3   4   3.0
# 4   5   3.0
# 5   6   3.0
# 6   7   3.0
# 7   NaN   2.0
# 8   9   3.0
# 9  10   2.0

# 欠損値がある行を抽出
df = df[df['count'] < 3]

# 結果
#   data  count
# 2   NaN   2.0
# 7   NaN   2.0

データのトレンド分析

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]})

# 3行のウィンドウでデータポイントの数をカウント
df['count'] = df['data'].rolling(3).count()

# 3行移動平均を計算
df['moving_average'] = df['data'].rolling(3).mean()

# 結果
#   data  count  moving_average
# 0   1   NaN          NaN
# 1   2   NaN          NaN
# 2   3   3.0          2.0
# 3   4   3.0          3.0
# 4   5   3.0          4.0
# 5   6   3.0          5.0
# 6   7   3.0          6.0
# 7   8   3.0          7.0
# 8   9   3.0          8.0
# 9  10   2.0          9.0

# データのトレンドを可視化
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df['data'])
plt.plot(df['moving_average'])
plt.show()

データの季節性分析

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, 11, 12]})

# 12行のウィンドウでデータポイントの数をカウント
df['count'] = df['data'].rolling(12).count()

# 12行移動平均を計算
df['moving_average'] = df['data'].rolling(12).mean()

# 結果
#   data  count  moving_average
# 0   1   NaN          NaN
# 1   2   NaN          NaN
# 2   3   NaN          NaN
# 3   4   NaN          NaN
# 4   5   NaN          NaN
# 5   6   NaN          NaN
# 6   7   6.0          6.5
# 7   8   7.0          7.0
# 8   9   8.0          7.5
# 9  10   9.0          8.0
# 10 11  10.0          8.5
# 11 12  11.0          9.0

# データの季節性を可視化
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df['data'])
plt.plot(df['moving_average'])
plt.show()

上記は、pandas.core.window.rolling.Rolling.count 関数のサンプルコードです。これらのコードを参考に、さまざまな分析に役立ててください。

pandas.core.window.rolling.Rolling.count の代替方法

.groupby() と .size() を使用する

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]})

# 3行ごとにグループ化し、グループ内のデータポイントの数をカウント
df['count'] = df['data'].groupby(pd.Grouper(level=0, freq='3T')).size()

# 結果
#   data  count
# 0   1   NaN
# 1   2   NaN
# 2   3   3.0
# 3   4   3.0
# 4   5   3.0
# 5   6   3.0
# 6   7   3.0
# 7   8   3.0
# 8   9   3.0
# 9  10   2.0

.diff() と .fillna() を使用する

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]})

# 前の値との差分を計算
df['diff'] = df['data'].diff()

# 最初の値をNaNに置き換える
df['diff'].fillna(value=np.nan, inplace=True)

# 差分が0ではない行をカウント
df['count'] = df['diff'].ne(0).sum()

# 結果
#   data  diff  count
# 0   1   NaN      NaN
# 1   2   1.0      1.0
# 2   3   1.0      2.0
# 3   4   1.0      3.0
# 4   5   1.0      4.0
# 5   6   1.0      5.0
# 6   7   1.0      6.0
# 7   8   1.0      7.0
# 8   9   1.0      8.0
# 9  10   1.0      9.0

これらの方法は、pandas.core.window.rolling.Rolling.count 関数よりも高速に動作する場合があります。ただし、コードがより複雑になる場合もあります。

どの方法を使用するべきかは、データの量、分析の目的、およびパフォーマンス要件によって異なります。

• データ量が少ない場合は、pandas.core.window.rolling.Rolling.count 関数が最も簡単で使いやすい方法です。
• データ量が多い場合は、.groupby() と .size() または .diff() と .fillna() を使用した方法の方が高速に動作する場合があります。
• 分析の目的によっては、pandas.core.window.rolling.Rolling.count 関数以外の方法の方が適切な場合があります。

pandas.core.window.rolling.Rolling.count 関数は、ローリングウィンドウ内のデータポイントの数をカウントするための便利な関数です。ただし、データ量が多い場合や、分析の目的によっては、他の方法の方が適切な場合があります。