NumPy Masked Array Operations と ma.ravel() を使いこなして、欠損値を含むデータを分析しよう
NumPy の Masked Array Operations と ma.ravel()
Masked array operations は、欠損値を含むデータに対して数学演算を行うための NumPy の機能です。通常の NumPy 演算とは異なり、欠損値は演算に影響を与えず、結果のマスクにも反映されます。
例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 欠損値を含む Masked array を作成
data = ma.array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])
# 加算
result = data + data
print(result)
# 結果:
# [[ 2 4 6]
# [ 8 NaN 12]
# [14 16 18]]
# マスクも反映
print(result.mask)
# 結果:
# [[False False False]
# [False True False]
# [False False False]]
ma.ravel()
は、Masked array を 1 次元配列に変換する関数です。オプションで、order
パラメータを使用して、配列の行優先または列優先の順序を指定できます。
例
# 行優先で 1 次元配列に変換
ravel_data = data.ravel()
print(ravel_data)
# 結果:
# [1 2 3 4 NaN 6 7 8 9]
# 列優先で 1 次元配列に変換
ravel_data = data.ravel(order='C')
print(ravel_data)
# 結果:
# [1 4 7 2 5 8 3 6 9]
- Masked array operations は、欠損値を含むデータに対して数学演算を行うための NumPy の機能です。
ma.ravel()
は、Masked array を 1 次元配列に変換する関数です。order
パラメータを使用して、配列の行優先または列優先の順序を指定できます。
NumPy Masked Array Operations と ma.ravel() のサンプルコード
欠損値の演算
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 欠損値を含む Masked array を作成
data = ma.array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])
# 加算
result = data + data
print(result)
# 結果:
# [[ 2 4 6]
# [ 8 NaN 12]
# [14 16 18]]
# マスクも反映
print(result.mask)
# 結果:
# [[False False False]
# [False True False]
# [False False False]]
# 乗算
result = data * data
print(result)
# 結果:
# [[ 1 4 9]
# [ 16 NaN 36]
# [ 49 64 81]]
# マスクも反映
print(result.mask)
# 結果:
# [[False False False]
# [False True False]
# [False False False]]
# 減算
result = data - data
print(result)
# 結果:
# [[ 0 0 0]
# [ 0 NaN 0]
# [ 0 0 0]]
# マスクも反映
print(result.mask)
# 結果:
# [[False False False]
# [False True False]
# [False False False]]
# 除算
result = data / data
print(result)
# 結果:
# [[ 1. 1. 1.]
# [ 1. NaN 1.]
# [ 1. 1. 1.]]
# マスクも反映
print(result.mask)
# 結果:
# [[False False False]
# [False True False]
# [False False False]]
統計関数
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 欠損値を含む Masked array を作成
data = ma.array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])
# 最小値
min_value = ma.min(data)
print(min_value)
# 結果:
# 1
# 最大値
max_value = ma.max(data)
print(max_value)
# 結果:
# 9
# 合計
sum_value = ma.sum(data)
print(sum_value)
# 結果:
# 30
# 平均
mean_value = ma.mean(data)
print(mean_value)
# 結果:
# 5.0
# 中央値
median_value = ma.median(data)
print(median_value)
# 結果:
# 5.5
# 標準偏差
std_value = ma.std(data)
print(std_value)
# 結果:
# 2.8720238095238095
条件付き演算
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 欠損値を含む Masked array を作成
data = ma.array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])
# 欠損値以外で 5 より大きい値を 2 倍にする
result = ma.where(data > 5, data * 2, data)
print(result)
# 結果:
# [[ 1 4 6]
# [ 8 NaN 12]
# [14 16 18]]
# マスクも反映
print(result.mask)
# 結果:
# [[False False False]
# [False True False]
# [False False False]]
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 欠損値を含む Masked array を作成
data = ma.array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])
# 配列の形状を変更
欠損値の演算
np.where()
を使用して、欠損値を別の値に置き換えることができます。np.nan*
やnp.nan**
などの NumPy の特殊関数を使用して、欠損値を含む配列に対して演算を行うことができます。
統計関数
np.min(data, where=~data.mask)
のように、where
キーワードを使用して、欠損値を無視するように統計関数を設定できます。- Pandas などのライブラリを使用して、欠損値を処理する統計関数を呼び出すことができます。
条件付き演算
np.choose()
を使用して、条件に基づいて異なる値を選択することができます。- Pandas などのライブラリを使用して、条件付き演算を行うことができます。
np.reshape()
を使用して、配列の形状を変更することができます。np.concatenate()
を使用して、複数の配列を連結することができます。np.transpose()
を使用して、配列の転置を行うことができます。
例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 欠損値を含む Masked array を作成
data = ma.array([[1, 2, 3], [4, np.ma.masked, 6], [7, 8, 9]])
# 欠損値を 0 に置き換えて最小値を求める
min_value = np.min(data, where=~data.mask)
print(min_value)
# 結果:
# 1
# Pandas を使用して平均値を求める
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
mean_value = df.mean()
print(mean_value)
# 結果:
# 5.0
# np.choose() を使用して条件付き演算を行う
result = np.choose(data > 5, [data * 2, data])
print(result)
# 結果:
# [[ 1 4 6]
# [ 8 NaN 12]
# [14 16 18]]
NumPy Masked Array Operations と ma.ravel()
は、欠損値を含むデータの処理に便利なツールです。しかし、他の方法も存在し、状況によってはより適切な方法もあります。
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