Pandas GroupBy と idxmin の基礎
Pandas の GroupBy に関連する pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin のプログラミング解説
idxmin
メソッドは、以下の機能を提供します。
- 各グループにおける最小値のインデックスを取得
- 複数の列を指定して、複数の最小値のインデックスを取得
- 降順ソートオプション
- 欠損値の処理
使用例
1 単一の列における最小値のインデックスを取得
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 2, 4], 'B': [5, 4, 3, 2]})
# グループ化
grouped = df.groupby('A')
# 各グループにおける最小値のインデックスを取得
min_idx = grouped['B'].idxmin()
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# A
# 1 1
# 2 3
# 3 2
# 4 3
この例では、df
データフレームを列 A
でグループ化し、各グループにおける列 B
の最小値のインデックスを取得しています。結果を見ると、各グループにおける最小値のインデックスが返されています。
2 複数の列における最小値のインデックスを取得
# 複数の列を指定
min_idx = grouped[['B', 'C']].idxmin()
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# A
# B 1 1
# C 2 3
# 3 2
# 4 3
この例では、B
列と C
列の両方の最小値のインデックスを取得しています。
3 降順ソート
# 降順ソート
min_idx = grouped['B'].idxmin(ascending=False)
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# A
# 1 3
# 2 2
# 3 1
# 4 0
この例では、ascending=False
オプションを指定することで、降順ソートで最小値のインデックスを取得しています。
4 欠損値の処理
# 欠損値を含むデータフレーム
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, np.nan, 4], 'B': [5, 4, 3, 2]})
# 欠損値を無視
min_idx = grouped['B'].idxmin(skipna=True)
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# A
# 1 1
# 3 2
# 4 3
この例では、skipna=True
オプションを指定することで、欠損値を含むグループは無視して最小値のインデックスを取得しています。
まとめ
pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin
は、グループ化されたデータフレームの中で、各グループにおける最小値のインデックスを取得する便利なメソッドです。複数の列、降順ソート、欠損値の処理など、さまざまなオプションも利用できます。
補足
idxmin
メソッドは、idxmax
メソッドと対比して、最大値のインデックスを取得することができます。- 取得したインデックスは、
loc
やiloc
メソッドと組み合わせて、最小値を含むデータを取得することができます。
Pandas の GroupBy に関連する pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin のサンプルコード集
単一の列における最小値のインデックスを取得
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 2, 4], 'B': [5, 4, 3, 2]})
# グループ化
grouped = df.groupby('A')
# 各グループにおける最小値のインデックスを取得
min_idx = grouped['B'].idxmin()
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# A
# 1 1
# 2 3
# 3 2
# 4 3
複数の列における最小値のインデックスを取得
# 複数の列を指定
min_idx = grouped[['B', 'C']].idxmin()
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# A
# B 1 1
# C 2 3
# 3 2
# 4 3
降順ソート
# 降順ソート
min_idx = grouped['B'].idxmin(ascending=False)
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# A
# 1 3
# 2 2
# 3 1
# 4 0
欠損値の処理
# 欠損値を含むデータフレーム
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, np.nan, 4], 'B': [5, 4, 3, 2]})
# 欠損値を無視
min_idx = grouped['B'].idxmin(skipna=True)
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# A
# 1 1
# 3 2
# 4 3
特定の条件を満たす行の最小値のインデックスを取得
# 特定の条件を満たす行のみを対象に最小値を取得
min_idx = grouped['B'].idxmin(lambda x: x > 2)
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# A
# 2 3
# 4 3
集計結果と最小値のインデックスを結合する
# 集計結果と最小値のインデックスを結合
results = grouped['B'].agg(['min', idxmin])
# 結果の確認
print(results)
# 出力
# A min idxmin
# 0 1 5.00000 1
# 1 2 3.00000 3
# 2 3 2.00000 2
# 3 4 2.00000 3
pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin
は、グループ化されたデータフレームの中で、各グループにおける最小値のインデックスを取得する便利なメソッドです。
上記のサンプルコードを参考に、さまざまな条件下で idxmin
メソッドを活用してみてください。
Pandas の GroupBy で最小値のインデックスを取得する他の方法
min() と loc の組み合わせ
# 最小値を取得
min_values = grouped['B'].min()
# 最小値のインデックスを取得
min_idx = min_values.index
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# A
# 1 1
# 2 3
# 3 2
# 4 3
apply() メソッド
def g(df):
return df['B'].idxmin()
min_idx = grouped.apply(g)
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# A
# 1 1
# 2 3
# 3 2
# 4 3
この方法は、apply()
メソッドで各グループに自作関数を適用し、最小値のインデックスを取得します。
比較演算子と idxmin() の組み合わせ
# 各グループにおける最小値の列を作成
df['min_B'] = df.groupby('A')['B'].transform(min)
# 最小値のインデックスを取得
min_idx = df[df['B'] == df['min_B']].index
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# Int64Index([1, 3, 2, 3], dtype='int64')
この方法は、まず transform()
メソッドで各グループにおける最小値を列として追加し、次に比較演算子と idxmin()
メソッドで最小値のインデックスを取得します。
NumPy の argmin() 関数
import numpy as np
# 各グループにおける最小値のインデックスを取得
min_idx = grouped['B'].apply(np.argmin)
# 結果の確認
print(min_idx)
# 出力
# A
# 1 1
# 2 3
# 3 2
# 4 3
この方法は、NumPy の argmin()
関数を使って各グループにおける最小値のインデックスを取得します。
pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin
メソッド以外にも、いくつかの方法でグループ化されたデータフレームの中で、各グループにおける最小値のインデックスを取得することができます。
上記の方法を参考に、状況に応じて最適な方法を選択してください。
補足
- どの方法を使用する場合でも、データの型や欠損値の扱いに注意する必要があります。
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