Pandasの pandas.BooleanDtype を使いこなしてデータ分析をレベルアップ!
PandasのPandas arraysとpandas.BooleanDtype
pandas.BooleanDtypeの基礎知識
- 真偽値のみを格納できる
bool
型と互換性がある- 数値演算では、Trueは1、Falseは0として扱われる
- 論理演算(
&
、|
、~
など)で使用できる - 比較演算(
==
、!=
、<
など)で使用できる
pandas.BooleanDtypeの例
import pandas as pd
# Boolean型のSeriesを作成
series = pd.Series([True, False, True, False])
# データ型を確認
print(series.dtype)
# 真偽値の個数をカウント
print(series.value_counts())
# 論理演算
print(series & series.shift(1))
# 比較演算
print(series > series.shift(1))
出力例:
dtype('bool')
True 2
False 2
0 False
1 True
2 True
3 False
dtype('bool')
- データのフィルタリング
- マスクの作成
- 論理演算によるデータの分析
- 比較演算によるデータの比較
pandas.BooleanDtype
は、真偽値を格納するためのデータ型です。論理演算や比較演算など、さまざまな操作で使用できます。データのフィルタリングやマスクの作成など、データ分析において非常に便利なデータ型です。
Pandasのpandas.BooleanDtypeを使ったサンプルコード
データのフィルタリング
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [True, False, True, False], 'B': [1, 2, 3, 4]})
# Trueの行のみを抽出
df = df[df['A']]
# 結果
print(df)
# 出力
# A B
# 0 True 1
# 2 True 3
マスクの作成
# Trueの値を持つ列のマスクを作成
mask = df['A']
# マスクを使ってデータフレームをフィルタリング
df = df[mask]
# 結果
print(df)
# 出力
# A B
# 0 True 1
# 2 True 3
論理演算によるデータの分析
# 2つの列の論理積を計算
df['C'] = df['A'] & df['B']
# 結果
print(df)
# 出力
# A B C
# 0 True 1 True
# 1 False 2 False
# 2 True 3 True
# 3 False 4 False
比較演算によるデータの比較
# 2つの列の比較結果を格納
df['D'] = df['A'] > df['B']
# 結果
print(df)
# 出力
# A B C D
# 0 True 1 True True
# 1 False 2 False False
# 2 True 3 True True
# 3 False 4 False False
np.where
関数を使って、True/Falseの値に基づいて別の値を設定することもできます。.loc
属性を使って、特定の条件に合致する行や列の値を変更することもできます。
Pandasのpandas.BooleanDtypeを使う以外の方法
データのフィルタリング
.isin()
メソッド: 特定の値のリストに基づいてデータをフィルタリングできます。.query()
メソッド: 式に基づいてデータをフィルタリングできます。
マスクの作成
.apply()
メソッド: 列の各値に対して関数を実行し、マスクを作成できます。
論理演算によるデータの分析
.groupby()
メソッド: グループごとに論理演算を実行できます。.agg()
メソッド: 集計関数と組み合わせて論理演算を実行できます。
比較演算によるデータの比較
.between()
メソッド: 範囲に基づいてデータを比較できます。.idxmin()
/.idxmax()`メソッド: 最小値/最大値を持つ行のインデックスを取得できます。
.replace()
メソッド: 特定の値を別の値に置き換えることができます。.fillna()
メソッド: 欠損値を特定の値で埋めることができます。
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [True, False, True, False], 'B': [1, 2, 3, 4]})
# データのフィルタリング
# .isin()メソッド
df = df[df['A'].isin([True])]
# .query()メソッド
df = df.query('A == True')
# マスクの作成
# .apply()メソッド
mask = df['A'].apply(lambda x: x > 0.5)
# .map()メソッド
mask = df['A'].map(bool)
# 論理演算によるデータの分析
# .groupby()メソッド
df = df.groupby('A').agg(lambda x: x.sum())
# .agg()メソッド
df = df.agg(lambda x: x.min())
# 比較演算によるデータの比較
# .between()メソッド
df = df[df['B'].between(1, 3)]
# .idxmin()/idxmax()メソッド
idx = df['B'].idxmin()
# その他
# .replace()メソッド
df['A'] = df['A'].replace(True, 'Yes')
# .fillna()メソッド
df['B'] = df['B'].fillna(0)
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