カテゴリカル型データの分析と可視化:Pandas Series.catによる効率的な方法
pandas.Series.cat:カテゴリカル型データの便利ツール
この解説では、pandas.Series.cat
の基本的な使い方から、高度な機能まで、分かりやすく解説していきます。
カテゴリカル型データは、有限個の値を取る離散的なデータを指します。例えば、性別、国籍、商品の種類などがカテゴリカル型データです。
pandas.Series.cat の基本的な使い方
pandas.Series.cat
メソッドは、以下の引数を受け取ります。
categories
: カテゴリのリストordered
: カテゴリに順序があるかどうかdtype
: カテゴリ型データの型
例:
import pandas as pd
# 文字列型データをカテゴリに変換
series = pd.Series(["Male", "Female", "Male", "Female"])
categories = ["Male", "Female"]
cat_series = series.cat.set_categories(categories)
# カテゴリの順序を指定
cat_series = series.cat.set_categories(categories, ordered=True)
# カテゴリ型データの型を指定
cat_series = series.cat.set_categories(categories, dtype="category")
pandas.Series.cat
メソッドには、以下のような高度な機能も備えています。
- カテゴリの追加・削除
- カテゴリ名の変更
- カテゴリの順序変更
- カテゴリ間のマッピング
- カテゴリごとの集計
例:
# カテゴリの追加
cat_series = cat_series.cat.add_categories(["Unknown"])
# カテゴリの削除
cat_series = cat_series.cat.remove_categories(["Unknown"])
# カテゴリ名の変更
cat_series = cat_series.cat.rename_categories({"Male": "Man", "Female": "Woman"})
# カテゴリの順序変更
cat_series = cat_series.cat.reorder_categories(["Woman", "Man"])
# カテゴリ間のマッピング
cat_mapping = {"Male": "M", "Female": "F"}
cat_series = cat_series.cat.map(cat_mapping)
# カテゴリごとの集計
cat_series.cat.count()
cat_series.cat.mean()
pandas.Series.cat
メソッドは、カテゴリカル型データを効率的に扱うための強力なツールです。基本的な使い方から高度な機能まで理解することで、データ分析の幅が広がります。
pandas.Series.cat サンプルコード
カテゴリカル型データの生成
import pandas as pd
# 文字列型データ
series = pd.Series(["Male", "Female", "Male", "Female"])
# 数値型データ
series = pd.Series([1, 2, 1, 2])
categories = ["A", "B"]
cat_series = series.cat.set_categories(categories)
カテゴリ操作
# カテゴリの追加
cat_series = cat_series.cat.add_categories(["C"])
# カテゴリの削除
cat_series = cat_series.cat.remove_categories(["C"])
# カテゴリ名の変更
cat_series = cat_series.cat.rename_categories({"A": "Alpha", "B": "Beta"})
# カテゴリの順序変更
cat_series = cat_series.cat.reorder_categories(["Beta", "Alpha"])
カテゴリ間のマッピング
cat_mapping = {"A": "Alpha", "B": "Beta"}
cat_series = cat_series.cat.map(cat_mapping)
カテゴリごとの集計
# カテゴリごとの個数
cat_series.cat.count()
# カテゴリごとの平均
cat_series.cat.mean()
# カテゴリごとの集計
cat_series.groupby("category").agg({"value": "sum"})
# カテゴリ型の確認
cat_series.dtype
# カテゴリの一覧取得
cat_series.cat.categories
# 特定のカテゴリの値を取得
cat_series.cat.get_loc("Alpha")
データフレームの例
df = pd.DataFrame({"gender": ["Male", "Female", "Male", "Female"], "age": [20, 25, 30, 35]})
# カテゴリカル型列の作成
df["gender"] = df["gender"].cat.set_categories(["Male", "Female"])
# カテゴリごとの年齢の平均
df.groupby("gender")["age"].mean()
練習問題
-
- 性別と年齢の相関関係を分析
- 性別ごとの平均年齢を算出
df = pd.DataFrame({"gender": ["Male", "Female", "Male", "Female"], "age": [20, 25, 30, 35]})
ヒント
df["gender"].cat.codes
を使って、性別をカテゴリコードに変換df.groupby("gender")["age"].agg({"age": "mean"})
を使って、性別ごとの平均年齢を算出
pandas.Series.cat
は、カテゴリカル型データを扱うための強力なツールです。さまざまなサンプルコードを参考に、データ分析に活用してください。
pandas.Series.cat の代替方法
dict または collections.Counter を使う
# カテゴリと出現回数をdictに格納
gender_counts = dict(collections.Counter(series))
# カテゴリごとの集計
for gender, count in gender_counts.items():
print(f"{gender}: {count}")
groupby と agg を使う
# カテゴリごとの集計
df.groupby("gender").agg({"age": "mean"})
numpy を使う
# カテゴリを数値に変換
categories = ["Male", "Female"]
cat_codes = np.array([categories.index(x) for x in series])
# カテゴリごとの集計
np.unique(cat_codes, return_counts=True)
独自の関数を使う
def count_categories(series):
categories = set(series)
counts = {category: 0 for category in categories}
for value in series:
counts[value] += 1
return counts
# カテゴリごとの集計
counts = count_categories(series)
どの方法を使うべきかは、データの量や分析内容によって異なります。
- データ量が少なく、シンプルな分析の場合は
dict
やcollections.Counter
を使うのが簡単です。 - データ量が多く、複雑な分析の場合は
groupby
とagg
を使うのが効率的です。 - カテゴリを数値に変換する必要がある場合は
numpy
を使うことができます。 - 独自の分析方法が必要な場合は、独自の関数を使うことができます。
pandas.Series.cat
はカテゴリカル型データを扱うための便利なメソッドですが、他にもいくつかの代替方法があります。データの量や分析内容に合わせて、最適な方法を選びましょう。
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