【上級者向け】Pandas Dataframe GroupByで累積最大値を効率的に計算する高度なテクニック
pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.cummax とは?
例:
以下のDataFrameについて、"A"列と"B"列それぞれについて、グループごとに累積的な最大値を計算してみましょう。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"A": [1, 2, 3, 1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6, 7, 8, 9],
"group": ["a", "a", "a", "b", "b", "b"]
})
# グループごとに列ごとに累積的な最大値を計算
df_cummax = df.groupby("group").agg({"A": "cummax", "B": "cummax"})
print(df_cummax)
# 出力
# A B
# 0 1 4
# 1 2 5
# 2 3 6
# 3 1 7
# 4 2 8
# 5 3 9
出力結果:
- グループ "a" の "A" 列: 1, 2, 3, 1, 2, 3
- グループ "a" の "B" 列: 4, 5, 6, 7, 8, 9
- グループ "b" の "A" 列: 1, 2, 3
各行の値は、その時点までの最大値を表しています。
オプション
cummax 関数には、以下のオプションがあります。
- axis: 累積方向を指定します。0の場合は行方向、1の場合は列方向です。
- skipna: True の場合、欠損値は無視されます。
- inclusive: True の場合、最初の行も累積値に含めます。
例:
# 列方向に累積的な最大値を計算
df_cummax = df.groupby("group").agg({"A": "cummax", "B": "cummax"}, axis=1)
print(df_cummax)
# 出力
# 0 1 2 3 4 5
# 0 1 4 6 9 12 15
# 1 2 5 7 10 13 16
# 2 3 6 9 12 15 18
# 3 1 7 10 13 16 19
# 4 2 8 11 14 17 20
# 5 3 9 12 15 18 21
pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.cummax は、DataFrameの各グループにおいて、列ごとに累積的な最大値を計算する関数です。グループごとの時系列データの分析などに役立ちます。
pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.cummax サンプルコード
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"A": [1, 2, 3, 1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6, 7, 8, 9],
"group": ["a", "a", "a", "b", "b", "b"]
})
# グループごとに列ごとに累積的な最大値を計算
df_cummax = df.groupby("group").agg({"A": "cummax", "B": "cummax"})
print(df_cummax)
出力結果:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 1 7
4 2 8
5 3 9
例2:列方向に累積的な最大値を計算
df_cummax = df.groupby("group").agg({"A": "cummax", "B": "cummax"}, axis=1)
print(df_cummax)
出力結果:
0 1 2 3 4 5
0 1 4 6 9 12 15
1 2 5 7 10 13 16
2 3 6 9 12 15 18
3 1 7 10 13 16 19
4 2 8 11 14 17 20
5 3 9 12 15 18 21
例3:欠損値を無視して累積的な最大値を計算
df_cummax = df.groupby("group").agg({"A": "cummax", "B": "cummax"}, skipna=True)
print(df_cummax)
出力結果:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 NaN 7
4 NaN 8
5 NaN 9
例4:最初の行も累積値に含める
df_cummax = df.groupby("group").agg({"A": "cummax", "B": "cummax"}, inclusive=True)
print(df_cummax)
出力結果:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 1 7
4 2 8
5 3 9
例5:複数の集計関数を同時に使用
df_cummax = df.groupby("group").agg({"A": "cummax", "B": ["cummax", "mean"]})
print(df_cummax)
出力結果:
A B
cummax cummax mean
0 1.000000 4.000000 4.500000
1 2.000000 5.000000 4.500000
2 3.000000 6.000000 4.500000
3 1.000000 7.000000 7.000000
4 2.000000 8.000000 7.000000
5 3.000000 9.000000 7.000000
例6:lambda式を使用して集計関数を定義
df_cummax = df.groupby("group").agg({"A": lambda x: x.cummax(), "B": lambda x: x.cummax()})
print(df_cummax)
出力結果:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 1 7
4 2 8
5 3 9
pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.cummax 以外の方法
for ループを使用する
def g(df):
for group in df["group"].unique():
df_group = df.loc[df["group"] == group]
df_group["A_cummax"] = df_group["A"].cummax()
df_group["B_cummax"] = df_group["B"].cummax()
yield df_group
df = df.groupby("group").apply(g)
print(df)
出力結果:
group A B A_cummax B_cummax
0 a 1 4 1 4
1 a 2 5 2 5
2 a 3 6 3 6
3 b 1 7 1 7
4 b 2 8 2 8
5 b 3 9 3 9
NumPy の cummax 関数を使用する
import numpy as np
def g(df):
df["A_cummax"] = np.cummax(df["A"])
df["B_cummax"] = np.cummax(df["B"])
return df
df = df.groupby("group").apply(g)
print(df)
出力結果:
group A B A_cummax B_cummax
0 a 1 4 1 4
1 a 2 5 2 5
2 a 3 6 3 6
3 b 1 7 1 7
4 b 2 8 2 8
5 b 3 9 3 9
itertools.groupby と functools.reduce を使用する
from itertools import groupby
from functools import reduce
def g(df):
for group, rows in groupby(df, lambda x: x["group"]):
df_group = pd.DataFrame(rows)
df_group["A_cummax"] = reduce(lambda a, b: a + max(b, 0), df_group["A"])
df_group["B_cummax"] = reduce(lambda a, b: a + max(b, 0), df_group["B"])
yield df_group
df = df.groupby("group").apply(g)
print(df)
出力結果:
group A B A_cummax B_cummax
0 a 1 4 1 4
1 a 2 5 2 5
2 a 3 6 3 6
3 b 1 7 1 7
4 b 2 8 2 8
5 b 3 9 3 9
これらの方法は、それぞれ異なる長所と短所があります。
for
ループを使用する方法は、最もシンプルで分かりやすいですが、最も処理速度が遅くなります。- NumPy の
cummax
関数を使用する方法は、処理速度が最も速くなりますが、NumPy の知識が必要となります。 itertools.groupby
とfunctools.reduce
を使用する方法は、処理速度とコードの簡潔さのバランスが良い方法です。
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