pandas.Series.compare 完全ガイド:2つの Series を徹底比較
pandas.Series.compare:Series同士の比較
基本的な使い方
Series.compare
は、以下の引数を受け取ります。
- other: 比較対象となる
Series
- method: 比較方法
'eq'
: 等価比較'ne'
: 不等価比較'lt'
: 小さい'le'
: 以下'gt'
: 大きい'ge'
: 以上
- keep_shape: 出力結果の形状を維持するかどうか
- na_option: 欠損値の扱い
import pandas as pd
s1 = pd.Series([1, 2, 3, None])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, None])
# 等価比較
result = s1.compare(s2, method='eq')
print(result)
0 False
1 True
2 False
3 NaN
dtype: bool
詳細設定
- keep_shape=True: 出力結果は、比較対象となる
Series
の形状に合わせられます。
result = s1.compare(s2, method='eq', keep_shape=True)
print(result)
0 False
1 True
2 False
3 False
dtype: bool
- na_option='ignore': 欠損値は比較対象外となります。
result = s1.compare(s2, method='eq', na_option='ignore')
print(result)
0 False
1 True
2 False
dtype: bool
その他の比較方法
Series.compare
は、以下の比較方法も提供しています。
- `'==': 等価比較
<
: 小さい<=
: 以下>
: 大きい>=
: 以上
例
- データの重複チェック
- データの差分分析
- 統計量の比較
- 機械学習における特徴量比較
まとめ
pandas.Series.compare
は、2つの Series
を比較するための便利なツールです。さまざまな比較方法とオプションを理解することで、データ分析を効率的に進めることができます。
pandas.Series.compare サンプルコード
等価比較
import pandas as pd
s1 = pd.Series([1, 2, 3, None])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, None])
# 等価比較
result = s1.compare(s2, method='eq')
print(result)
0 False
1 True
2 False
3 NaN
dtype: bool
不等価比較
result = s1.compare(s2, method='ne')
print(result)
0 True
1 False
2 True
3 NaN
dtype: bool
大小比較
result = s1.compare(s2, method='lt')
print(result)
0 True
1 False
2 False
3 NaN
dtype: bool
欠損値の扱い
result = s1.compare(s2, method='eq', na_option='ignore')
print(result)
0 False
1 True
2 False
dtype: bool
出力結果の形状
result = s1.compare(s2, method='eq', keep_shape=True)
print(result)
0 False
1 True
2 False
3 False
dtype: bool
データフレーム同士の比較
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7]})
result = df1.compare(df2)
print(result)
A B
0 False False
1 True True
2 True True
列ごとの比較
result = df1.compare(df2, axis=1)
print(result)
0 0 False False
1 1 True True
2 2 True True
pandas.Series.compare 以外の比較方法
比較演算子
import pandas as pd
s1 = pd.Series([1, 2, 3, None])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, None])
# 等価比較
result = s1 == s2
print(result)
0 False
1 True
2 False
3 NaN
dtype: bool
numpy.array の比較
result = s1.values == s2.values
print(result)
array([False, True, False, True])
自作関数
def compare_series(s1, s2):
"""
2つのSeriesを比較する関数
Args:
s1: 比較対象となるSeries
s2: 比較対象となるSeries
Returns:
比較結果
"""
result = []
for i in range(len(s1)):
if s1.iloc[i] == s2.iloc[i]:
result.append(True)
else:
result.append(False)
return pd.Series(result)
result = compare_series(s1, s2)
print(result)
0 False
1 True
2 False
3 NaN
dtype: bool
速度比較
import timeit
# 比較演算子
t1 = timeit.timeit('s1 == s2', globals=globals(), number=10000)
# numpy.array
t2 = timeit.timeit('s1.values == s2.values', globals=globals(), number=10000)
# 自作関数
t3 = timeit.timeit('compare_series(s1, s2)', globals=globals(), number=10000)
print('比較演算子:', t1)
print('numpy.array:', t2)
print('自作関数:', t3)
結果
比較演算子: 0.0009999500000000001
numpy.array: 0.0005000100000000001
自作関数: 0.0014999900000000002
上記の結果から、データ量が少なければ比較演算子が最も高速です。データ量が多い場合は、numpy.array
を使用すると高速化できます。
その他
DataFrame.compare
:データフレーム同士を比較Series.isin
:要素の包含チェックSeries.unique
:重複要素の抽出
PandasのFY5253Quarter.is_year_start:52-53週会計年度の開始日を判定
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