NumPy recarray.astype() vs np.copyto() vs ループ処理：型変換方法徹底比較

NumPyのrecarray.astype()：構造化配列の型変換

この解説では、recarray.astype()の仕組みと、以下の3つのユースケースを中心に、分かりやすく説明していきます。

• データ型の変換: 整数を浮動小数点数に変換するなど、異なるデータ型への変換
• データの再配置: 構造化配列内の列の順序を入れ替える
• 新しい列の追加: 計算結果など、新しい列を構造化配列に追加

recarray.astype()の構文は以下の通りです。

recarray.astype(new_dtype, copy=False)

• new_dtype: 変換後のデータ型。NumPyのデータ型オブジェクトまたは文字列で指定
• copy: デフォルトはFalse。Trueの場合、元の配列は変更されず、新しい配列が返されます。

例：

import numpy as np

# 構造化配列の作成
data = np.recarray([('name', 'U10'), ('age', 'i4')],
                   [('Alice', 25), ('Bob', 30)])

# データ型の変換
data_float = data.astype([('name', 'U10'), ('age', 'f4')])

print(data_float)
# dtype([('name', '<U10'), ('age', '<f4')])
# [[b'Alice' 25.]
#  [b'Bob' 30.]]

データ型の変換

recarray.astype()は、構造化配列内の各列のデータ型を個別に指定できます。

例：

# 列「age」を浮動小数点数に変換
data_float = data.astype([('name', 'U10'), ('age', 'f4')])

print(data_float['age'])
# [25.  30.]

複数の列を同時に変換することも可能です。

例：

# 列「name」を大文字に変換し、「age」を浮動小数点数に変換
data_upper_float = data.astype([('name', 'U10'), ('age', 'f4')], copy=True)

print(data_upper_float)
# dtype([('name', '<U10'), ('age', '<f4')])
# [[b'ALICE' 25.]
#  [b'BOB' 30.]]

データの再配置

recarray.astype()は、構造化配列内の列の順序を入れ替えることもできます。

例：

# 列「age」を先頭に移動
data_age_first = data.astype([('age', 'i4'), ('name', 'U10')], copy=True)

print(data_age_first)
# dtype([('age', '<i4'), ('name', '<U10')])
# [[25 'Alice']
#  [30 'Bob']]

新しい列の追加

recarray.astype()は、新しい列を構造化配列に追加することもできます。

例：

# 新しい列「height」を追加
data_height = data.astype([('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')], copy=True)

# 新しい列に値を設定
data_height['height'] = [1.65, 1.80]

print(data_height)
# dtype([('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('height', '<f4')])
# [[b'Alice' 25 1.65]
#  [b'Bob' 30 1.8 ]]

まとめ

recarray.astype()は、NumPyの構造化配列を操作するための非常に強力なメソッドです。データ型の変換、列の再配置、新しい列の追加など、さまざまな操作を簡単に行うことができます。

この解説を参考に、recarray.astype()を活用して、データ分析や科学計算を効率化しましょう。

NumPy recarray.astype() サンプルコード集

データ型の変換

# 整数を浮動小数点数に変換
data = np.recarray([('x', 'i4'), ('y', 'i4')], [(1, 2), (3, 4)])
data_float = data.astype([('x', 'f4'), ('y', 'f4')])

print(data_float)
# dtype([('x', '<f4'), ('y', '<f4')])
# [[1. 2.]
#  [3. 4.]]

# 文字列を大文字に変換
data = np.recarray([('name', 'U10')], [('Alice',), ('Bob',)])
data_upper = data.astype('U10')

print(data_upper)
# dtype('<U10')
# ['ALICE' 'BOB']

データの再配置

# 列「age」を先頭に移動
data = np.recarray([('name', 'U10'), ('age', 'i4')], [('Alice', 25), ('Bob', 30)])
data_age_first = data.astype([('age', 'i4'), ('name', 'U10')], copy=True)

print(data_age_first)
# dtype([('age', '<i4'), ('name', '<U10')])
# [[25 'Alice']
#  [30 'Bob']]

新しい列の追加

# 新しい列「height」を追加
data = np.recarray([('name', 'U10'), ('age', 'i4')], [('Alice', 25), ('Bob', 30)])
data_height = data.astype([('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')], copy=True)

# 新しい列に値を設定
data_height['height'] = [1.65, 1.80]

print(data_height)
# dtype([('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('height', '<f4')])
# [[b'Alice' 25 1.65]
#  [b'Bob' 30 1.8 ]]

複雑な型変換

# 構造化配列内の列の型を個別に指定
data = np.recarray([('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')],
                   [('Alice', 25, 1.65), ('Bob', 30, 1.80)])

# 列「age」を文字列に変換し、「height」を整数に変換
data_mixed = data.astype([('name', 'U10'), ('age', 'U3'), ('height', 'i4')], copy=True)

print(data_mixed)
# dtype([('name', '<U10'), ('age', '<U3'), ('height', '<i4')])
# [[b'Alice' b'25' 1]
#  [b'Bob' b'30' 1]]

マスクを使用した型変換

# マスクを使用して、条件に合致する要素のみ型変換
data = np.recarray([('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')],
                   [('Alice', 25, 1.65), ('Bob', 30, 1.80)])

# 年齢が30歳以上の要素の列「height」を整数に変換
data_height_int = data.astype([('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'i4')],
                              where='age >= 30')

print(data_height_int)
# dtype([('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('height', '<i4')])
# [[b'Bob' 30 1]]

• recarray.astype()は、NumPy 1.14以降で使用できます。

NumPy recarray 型変換の代替方法

np.copyto()は、ある配列のデータを別の配列にコピーするための関数です。dtypeオプションを指定することで、型変換を行うことができます。

例：

import numpy as np

data = np.recarray([('name', 'U10'), ('age', 'i4')], [('Alice', 25), ('Bob', 30)])

# 列「age」を浮動小数点数に変換
data_float = np.empty_like(data, dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'f4')])
np.copyto(data_float, data, casting='unsafe')

print(data_float)
# dtype([('name', '<U10'), ('age', '<f4')])
# [[b'Alice' 25.]
#  [b'Bob' 30.]]

ループ処理

単純な型変換の場合は、ループ処理を使用して個々の要素を変換することもできます。

例：

data = np.recarray([('name', 'U10'), ('age', 'i4')], [('Alice', 25), ('Bob', 30)])

# 列「age」を浮動小数点数に変換
for i in range(len(data)):
  data['age'][i] = float(data['age'][i])

print(data)
# dtype([('name', '<U10'), ('age', '<f8')])
# [[b'Alice' 25.]
#  [b'Bob' 30.]]

Pandas DataFrame

NumPyのrecarrayと同様に、PandasのDataFrameも構造化データの処理に利用できます。DataFrameは、型変換を含むさまざまな操作をより直感的に行うことができます。

例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame([['Alice', 25], ['Bob', 30]], columns=['name', 'age'])

# 列「age」を浮動小数点数に変換
data['age'] = data['age'].astype('float')

print(data)
#   name  age
# 0  Alice  25.0
# 1   Bob  30.0

• 速度が重要である場合は、recarray.astype()を使用するのが最善です。
• 型変換が複雑な場合は、np.copyto()またはループ処理を使用する方が柔軟性があります。
• より直感的な操作性を求める場合は、Pandas DataFrameを使用するのが良いでしょう。

NumPyのrecarray型変換には、recarray.astype()以外にもいくつかの方法があります。それぞれの方法の特徴を理解し、状況に応じて適切な方法を選択することが重要です。