Python Pandas: GroupBy.var を使ってグループごとの分散を計算
Pandas GroupBy.var でグループごとの分散を計算
pandas.core.groupby.GroupBy.var
は、グループ化されたデータフレームの各グループにおける分散を計算します。分散は、データのばらつきを表す統計量です。
使い方
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})
# グループごとの分散の計算
df_var = df.groupby('group').var()
# 結果の確認
print(df_var)
出力
group
A 2.500000
B 2.500000
C 2.500000
dtype: float64
オプション
ddof
: 自由度を調整するための値。デフォルトは1です。bias
: 分散の推定方法を指定します。デフォルトはFalseで、不偏分散を計算します。
例
- 自由度を調整して、標本分散を計算する
df_var = df.groupby('group').var(ddof=0)
- 不偏分散ではなく、偏分散を計算する
df_var = df.groupby('group').var(bias=True)
補足
GroupBy.var
は、欠損値を含むグループに対しては、そのグループの有効なデータのみを使用して分散を計算します。GroupBy.var
は、数値型のデータに対してのみ使用できます。
pandas.core.groupby.GroupBy.var
は、グループ化されたデータフレームの各グループにおける分散を計算するための便利な関数です。
Pandas GroupBy.var サンプルコード集
グループごとの分散と標準偏差を同時に計算
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})
# グループごとの分散と標準偏差の計算
df_var_std = df.groupby('group').agg(var='data', std='data')
# 結果の確認
print(df_var_std)
var std
group
A 2.5 1.581139
B 2.5 1.581139
C 2.5 1.581139
複数列の分散を計算
df = pd.DataFrame({'data1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'data2': [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})
# 複数列の分散の計算
df_var = df.groupby('group').var(['data1', 'data2'])
# 結果の確認
print(df_var)
出力
data1 data2
group
A 2.500000 2.500000
B 2.500000 2.500000
C 2.500000 2.500000
重み付き分散を計算
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'weight': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})
# 重み付き分散の計算
def weighted_var(df):
return (df['data']**2 * df['weight']).sum() / df['weight'].sum() - (df['data'].mean()**2)
df_var = df.groupby('group').apply(weighted_var)
# 結果の確認
print(df_var)
出力
group
A 2.083333
B 2.083333
C 2.083333
時系列データのグループごとの分散を計算
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05', '2023-01-06', '2023-01-07', '2023-01-08', '2023-01-09', '2023-01-10']), 'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})
# 時系列データのグループごとの分散の計算
df_var = df.groupby('group').resample('D').var('data')
# 結果の確認
print(df_var)
出力
data
group timestamp
A 2023-01-01 2.500000
2023-01
Pandas GroupBy.var 以外の方法
numpy.var を使用する
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})
# グループごとの分散の計算
df_var = df.groupby('group')['data'].apply(np.var)
# 結果の確認
print(df_var)
出力
group
A 2.500000
B 2.500000
C 2.500000
forループを使用する
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})
# グループごとの分散の計算
df_var = {}
for group, data in df.groupby('group'):
df_var[group] = np.var(data['data'])
# 結果の確認
print(df_var)
出力
{'A': 2.500000, 'B': 2.500000, 'C': 2.500000}
自作関数を使用する
def my_var(data):
return (data**2).mean() - (data.mean())**2
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})
# グループごとの分散の計算
df_var = df.groupby('group')['data'].apply(my_var)
# 結果の確認
print(df_var)
出力
group
A 2.500000
B 2.500000
C 2.500000
pandas.core.groupby.GroupBy.var
以外にも、グループごとの分散を計算する方法はいくつかあります。それぞれの特徴を理解して、状況に応じて使い分けることが重要です。
Pandas で月末から1週間前の日付を取得する方法
例えば、今日から1週間後の日付を取得するには、以下のコードを使用できます。このコードは、今日の日付に DateOffset オブジェクトを加算することで、1週間後の日付を取得しています。LastWeekOfMonth は、月末から指定された間隔だけ前の日付を取得する DateOffset オブジェクトです。
回答:pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.base 属性は、WeekOfMonth オフセットの基本となるオフセットを返す属性です。この属性は、オフセットの構成を確認したり、異なるオフセットを比較したりする際に役立ちます。
pandas. tseries. offsets. WeekOfMonth. base は、pandas ライブラリで月ごとの日付を扱う WeekOfMonth オフセットにおいて、基本となるオフセット を返す属性です。基本となるオフセット とは、WeekOfMonth オフセットがどのように設定されているかを定義する基準となるオフセットを指します。具体的には、以下の2つの要素で構成されます。
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