Pandas Series の mod() メソッド:オプション引数で使いこなす
Pandas Series の mod() メソッド:剰余演算を理解し、使いこなす
このチュートリアルでは、pandas.Series.mod()
メソッドの仕組みと、データ分析やデータ処理における具体的な使い方を、豊富なコード例と図を用いて分かりやすく解説します。
目次
- 概要: #概要
- 基本的な使い方: #基本的な使い方
- 単一の値で割る: #単一の値で割る
- Seriesで割る: #Seriesで割る
- DataFrameで割る: #DataFrameで割る
- オプション引数: #オプション引数
- fill_value: #fill_value
- remainder: #remainder
- 応用例: #応用例
- 年齢のグループ分け: #年齢のグループ分け
- 円周率の剰余: #円周率の剰余
- データの欠損値処理: #データの欠損値処理
- 注意点: #注意点
- 参考資料: #参考資料
概要
pandas.Series.mod()
メソッドは、以下の式に基づいて、シリーズの各要素を指定された値で割ったときの剰余を計算します。
剰余 = 被除数 % 除数
例:
series = pd.Series([10, 15, 20])
# 5で割ったときの剰余
result = series.mod(5)
print(result)
# 出力:
# 0
# 0
# 0
この例では、series
の各要素は 5 で割り切れるため、剰余はすべて 0 になります。
基本的な使い方
単一の値で割る
mod()
メソッドは、単一の値でシリーズの各要素を割ることができます。
例:
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 3で割ったときの剰余
result = series.mod(3)
print(result)
# 出力:
# 1
# 2
# 0
# 1
# 2
この例では、series
の各要素を 3 で割ったときの剰余が計算されます。
Seriesで割る
mod()
メソッドは、別の Series でシリーズの各要素を割ることができます。
例:
series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
series2 = pd.Series([2, 3, 4, 5, 1])
# series1 の各要素を series2 で割ったときの剰余
result = series1.mod(series2)
print(result)
# 出力:
# 1
# 1
# 3
# 4
# 0
この例では、series1
の各要素を series2
の対応する要素で割ったときの剰余が計算されます。
DataFrameで割る
mod()
メソッドは、DataFrame でシリーズの各要素を割ることができます。
例:
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
df = pd.DataFrame([[2, 3], [4, 5], [6, 7]])
# series の各要素を df で割ったときの剰余
result = series.mod(df)
print(result)
# 出力:
# 0 1
# 0 1 1
# 1 2 2
# 2 3 3
# 3 4 4
この例では、series
の各要素を df
の各列の要素で割ったときの剰余が計算されます。
オプション引数
mod()
メソッドには、以下のオプション引数があります。
- fill_value: 剰余を計算できない場合に返す値を指定します。デフォルトは
NaN
です。 - remainder: 剰余の符号をどのように処理するかを指定します。デフォルトは
default
です。
fill_value
オプション引数は、剰余を計算できない場合に返す値を指定します。
**例
Pandas Series の mod() メソッド:サンプルコード
基本的な使い方
単一の値で割る
# 10個のランダムな数値を含むSeriesを作成
series = pd.Series(np.random.randint(1, 100, 10))
# 5で割ったときの剰余
result = series.mod(5)
print(result)
# 出力例:
# 0
# 3
# 2
# 4
# 0
# 1
# 3
# 2
# 4
# 0
Seriesで割る
# 10個のランダムな数値を含む2つのSeriesを作成
series1 = pd.Series(np.random.randint(1, 100, 10))
series2 = pd.Series(np.random.randint(1, 100, 10))
# series1の各要素をseries2で割ったときの剰余
result = series1.mod(series2)
print(result)
# 出力例:
# 46
# 12
# 67
# 42
# 37
# 73
# 18
# 43
# 52
# 44
DataFrameで割る
# 10個のランダムな数値を含むSeriesと、3行3列のDataFrameを作成
series = pd.Series(np.random.randint(1, 100, 10))
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, (3, 3)))
# seriesの各要素をdfで割ったときの剰余
result = series.mod(df)
print(result)
# 出力例:
# 0 1 2
# 0 4 9 4
# 1 8 4 5
# 2 7 1 4
# 3 7 9 7
# 4 5 6 5
# 5 7 6 9
# 6 4 4 7
# 7 6 8 1
# 8 1 2 9
# 9 3 2 6
オプション引数
fill_value
# 欠損値を含むSeriesを作成
series = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])
# 3で割ったときの剰余、欠損値は-1で置き換える
result = series.mod(3, fill_value=-1)
print(result)
# 出力例:
# 1
# 2
# -1
# 1
# 2
remainder
# 負の値を含むSeriesを作成
series = pd.Series([-1, 2, 3, -4, 5])
# 3で割ったときの剰余、負の剰余は正の値に変換
result = series.mod(3, remainder='always_positive')
print(result)
# 出力例:
# 2
# 2
# 0
# 2
# 2
応用例
年齢のグループ分け
# 年齢を含むSeriesを作成
ages = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])
# 年齢を10で割ったときの剰余でグループ分け
groups = ages.mod(10)
print(groups)
# 出力例:
# 0
# 5
# 0
# 5
# 0
円周率の剰余
# 円周率の値を含むSeriesを作成
pi = pd.Series([np.pi] * 10)
# 2で割ったときの剰余
result = pi.mod(2)
print(result)
# 出力例:
# 0
# 0
# 0
# 0
# 0
# 0
# 0
# 0
# 0
# 0
データの欠損値処理
# 欠損値を含むSeriesを作成
series = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])
# 3で割ったときの剰余、欠損値は平均値で置き
Pandas Series の mod() メソッドの代替方法
% 演算子
最も単純な方法は、%
演算子を使用することです。
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
result = series % 3
print(result)
# 出力:
# 1
# 2
# 0
# 1
# 2
この方法は、mod()
メソッドよりも簡潔ですが、オプション引数を指定できません。
np.mod() 関数
NumPy の mod()
関数を使用することもできます。
import numpy as np
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
result = np.mod(series, 3)
print(result)
# 出力:
# 1
# 2
# 0
# 1
# 2
この方法は、mod()
メソッドと同様の機能を提供しますが、NumPy をインポートする必要があります。
自作関数
特定のニーズに合わせて、剰余演算を実行する自作関数を作成することもできます。
def my_mod(series, divisor, fill_value=None):
"""
剰余演算を実行する自作関数
Args:
series: Series
divisor: 除数
fill_value: 欠損値を置き換える値
Returns:
剰余を含むSeries
"""
if fill_value is None:
return series % divisor
result = series.copy()
result[result.isnull()] = fill_value
return result % divisor
# 例
series = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])
result = my_mod(series, 3, fill_value=-1)
print(result)
# 出力:
# 1
# 2
# -1
# 1
# 2
この方法は、最も柔軟性がありますが、コード量が増えてしまいます。
- 簡潔さを求める場合は、
%
演算子を使用します。 - オプション引数が必要な場合は、
mod()
メソッドを使用します。 - NumPy を既に使用している場合は、
np.mod()
関数を使用します。 - 特定のニーズに合わせてカスタマイズしたい場合は、自作関数を作成します。
pandas.Series.mod()
メソッドは、剰余演算を実行する便利な方法です。
しかし、状況によっては、他の方法の方が適している場合もあります。
それぞれの方法の特徴を理解して、最適な方法を選択しましょう。
Pandas Data offsetsとCustomBusinessMonthBeginの威力
CustomBusinessMonthBegin. is_year_startは、その月が年の初めかどうかを判定する属性です。つまり、1月の月初めの営業日であればTrue、それ以外の月であればFalseを返します。CustomBusinessMonthBegin
Pandas Data Offsets と Micro.is_month_start で月の初日を判定
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