文字列データをダミー変数に変換する 5 つの方法: Pandas str.get_dummies メソッドとその他の方法を徹底比較
Pandas Series の str.get_dummies メソッド
メソッドの概要
引数
sep
: 文字列を分割する区切り文字 (デフォルトは' '
)prefix
: 生成されるダミー変数の接頭辞 (デフォルトは None)
返値
- 各文字列の出現頻度を表す DataFrame
メソッドの使い方
import pandas as pd
# 文字列型 Series を作成
series = pd.Series(['apple,banana,orange', 'apple,banana', 'orange'])
# ダミー変数 DataFrame を生成
df = series.str.get_dummies(sep=',')
# 結果
# apple banana orange
# 0 1 1 1
# 1 1 1 0
# 2 0 0 1
上記例では、series
の各文字列は ,
で分割され、それぞれの出現頻度がダミー変数として表現されています。
メソッドのオプション
prefix
: 生成されるダミー変数の接頭辞を指定できます。
df = series.str.get_dummies(sep=',', prefix='fruit_')
# 結果
# fruit_apple fruit_banana fruit_orange
# 0 1 1 1
# 1 1 1 0
# 2 0 0 1
drop_first
: 最初のダミー変数を削除するかどうかを指定できます。
df = series.str.get_dummies(sep=',', drop_first=True)
# 結果
# banana orange
# 0 1 1
# 1 1 0
# 2 0 1
メソッドの活用例
- テキストデータの分析
- カテゴリカル変数のダミー化
- 機械学習のモデル構築
Pandas Series の str.get_dummies メソッド サンプルコード集
区切り文字の指定
import pandas as pd
# 文字列型 Series を作成
series = pd.Series(['apple,banana,orange', 'apple,banana', 'orange'])
# カンマで分割
df = series.str.get_dummies(sep=',')
# 結果
# apple banana orange
# 0 1 1 1
# 1 1 1 0
# 2 0 0 1
# スペースで分割
df = series.str.get_dummies(sep=' ')
# 結果
# apple banana orange
# 0 1 1 1
# 1 1 1 0
# 2 0 0 1
接頭辞の指定
# 接頭辞を "fruit_" に指定
df = series.str.get_dummies(sep=',', prefix='fruit_')
# 結果
# fruit_apple fruit_banana fruit_orange
# 0 1 1 1
# 1 1 1 0
# 2 0 0 1
最初のダミー変数の削除
# 最初のダミー変数を削除
df = series.str.get_dummies(sep=',', drop_first=True)
# 結果
# banana orange
# 0 1 1
# 1 1 0
# 2 0 1
日本語文字列の処理
# 日本語文字列の Series を作成
series = pd.Series(['東京,大阪,京都', '東京,大阪'])
# 日本語文字列を分割
df = series.str.get_dummies(sep=',')
# 結果
# 東京 大阪 京都
# 0 1 1 1
# 1 1 1 0
カテゴリカル変数のダミー化
# カテゴリカル変数を含む DataFrame を作成
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C']})
# カテゴリカル変数をダミー変数に変換
df = pd.get_dummies(df, columns=['category'])
# 結果
# category_A category_B category_C
# 0 1 0 0
# 1 0 1 0
# 2 1 0 0
# 3 0 1 0
# 4 0 0 1
機械学習のモデル構築
# scikit-learn をインポート
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# ダミー変数 DataFrame を作成
df = series.str.get_dummies(sep=',')
# 目的変数を設定
y = pd.Series([1, 0, 1])
# Logistic Regression モデルを訓練
model = LogisticRegression()
model.fit(df, y)
# 予測
y_pred = model.predict(df)
# 予測結果
print(y_pred)
その他
dtype
オプションで生成されるダミー変数のデータ型を指定できます。sparse
オプションでダミー変数を SparseDataFrame として生成できます。
Pandas Series の文字列をダミー変数に変換する他の方法
for ループ
import pandas as pd
# 文字列型 Series を作成
series = pd.Series(['apple,banana,orange', 'apple,banana', 'orange'])
# ダミー変数用の DataFrame を作成
df = pd.DataFrame()
# 各文字列をループで処理
for s in series:
# 文字列を分割
values = s.split(',')
# ダミー変数を追加
df = df.join(pd.get_dummies(values))
# 結果
# apple banana orange
# 0 1 1 1
# 1 1 1 0
# 2 0 0 1
lambda 式
# lambda 式を使用してダミー変数を生成
df = series.str.split(',').apply(pd.get_dummies)
# 結果
# apple banana orange
# 0 1 1 1
# 1 1 1 0
# 2 0 0 1
list comprehension
# list comprehension を使用してダミー変数を生成
df = pd.DataFrame([pd.get_dummies(s.split(',')) for s in series])
# 結果
# apple banana orange
# 0 1 1 1
# 1 1 1 0
# 2 0 0 1
Dictionary comprehension
# dictionary comprehension を使用してダミー変数を生成
df = pd.DataFrame.from_dict({s: pd.get_dummies(s.split(',')) for s in series})
# 結果
# apple banana orange
# 0 1 1 1
# 1 1 1 0
# 2 0 0 1
map 関数
# map 関数を使用してダミー変数を生成
df = pd.DataFrame(series.map(lambda s: pd.get_dummies(s.split(','))))
# 結果
# apple banana orange
# 0 1 1 1
# 1 1 1 0
# 2 0 0 1
pandas.Series.str.get_dummies
メソッド以外にも、様々な方法で文字列型 Series をダミー変数に変換できます。データ量や処理速度、コードの可読性などを考慮して、最適な方法を選択してください。
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