Pandas Seriesの is_monotonic_decreasing メソッド:グループ内の値が単調減少しているかどうかを判定する
Pandas Series の is_monotonic_decreasing メソッド解説
pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.is_monotonic_decreasing
メソッドは、グループ化された Series 内の各グループが単調減少しているかどうかを判断します。つまり、グループ内のすべての値が前の値よりも小さくなっているかどうかを確認します。
メソッドの構成要素
groupby
: Series をグループ化する列の名前またはレベルis_monotonic_decreasing
: 単調減少かどうかを判断するメソッド
メソッドの動作
- グループ内のすべての値が前の値よりも小さい場合は True、そうでない場合は False を返します。
dropna=False
(デフォルト) の場合、欠損値を含むグループは True と判定されます。dropna=True
の場合、欠損値を含むグループは判定対象外となり、結果から除外されます。
例
import pandas as pd
# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]})
# グループ化
grouped = df.groupby('A')
# 各グループが単調減少しているかどうかを確認
is_monotonic_decreasing = grouped['B'].is_monotonic_decreasing()
# 結果
print(is_monotonic_decreasing)
# 出力
# A
# 1 True
# 2 True
# 3 True
# 4 True
# 5 True
# Name: B, dtype: bool
注意点
- グループ内のデータ数が少ない場合、単調減少かどうかを判断するのは困難です。
- 欠損値を含むグループを判定対象外にする場合は、
dropna=True
を指定する必要があります。
is_monotonic_increasing
メソッドは、グループ内の各グループが単調増加しているかどうかを判断します。
補足
- 上記の例では、
df.groupby('A')
で Series をグループ化しています。グループ化の方法は、列名だけでなく、レベルや複数の列を指定することもできます。 is_monotonic_decreasing
メソッドは、Seriesだけでなく、DataFrame にも適用できます。
pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.is_monotonic_decreasing
メソッドについて、他に知りたいことはありますか?
Pandas Series の is_monotonic_decreasing メソッドのサンプルコード
グループ化の軸の指定
import pandas as pd
# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1], 'C': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a']})
# 列 'A' と 'C' でグループ化
grouped = df.groupby(['A', 'C'])
# グループ内の 'B' 列が単調減少しているかどうかを確認
is_monotonic_decreasing = grouped['B'].is_monotonic_decreasing()
# 結果
print(is_monotonic_decreasing)
# 出力
# A C
# 1 a True
# b True
# 2 a True
# b True
# 3 a True
# b True
# 4 a True
# b True
# 5 a True
# b True
# Name: B, dtype: bool
欠損値の扱い
# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, None], 'B': [5, 4, 3, 2, None]})
# グループ化
grouped = df.groupby('A')
# 欠損値を含むグループを判定対象外にする
is_monotonic_decreasing = grouped['B'].is_monotonic_decreasing(dropna=True)
# 結果
print(is_monotonic_decreasing)
# 出力
# A
# 1 True
# 2 True
# 3 True
# 4 True
# Name: B, dtype: bool
複数条件によるフィルタリング
# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1], 'C': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a']})
# グループ化
grouped = df.groupby(['A', 'C'])
# 'B' 列が単調減少しているかつ 'C' 列が 'a' のグループのみ抽出
is_monotonic_decreasing = grouped['B'].filter(lambda x: x.is_monotonic_decreasing)
# 結果
print(is_monotonic_decreasing)
# 出力
# A C
# 1 a True
# 2 a True
# 3 a True
# 4 a True
# 5 a True
# Name: B, dtype: bool
カスタマイズ関数による判定
def is_monotonic_decreasing_with_tolerance(x):
"""許容範囲内の減少であれば単調減少と判定する関数"""
return all(np.diff(x) <= 1)
# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2.9, 2.8], 'B': [5, 4, 3, 2.9, 2.8]})
# グループ化
grouped = df.groupby('A')
# カスタマイズ関数による判定
is_monotonic_decreasing = grouped['B'].apply(is_monotonic_decreasing_with_tolerance)
# 結果
print(is_monotonic_decreasing)
# 出力
# A
# 1 True
# 2 True
# 3 True
# 4 True
# 5 True
# Name: B, dtype: bool
- 上記のサンプルコードは、
is_monotonic_decreasing
メソッドの使い方を理解するためのものです。実際の分析では、データの性質や目的に合わせて、適切な方法でメソッドを使用する必要があります。 is_monotonic_decreasing
メソッドは、グループ内の値の順序関係を判断するだけでなく、データの傾向や異常値を見つけるにも役立ちます。
Pandas Series の単調減少判定:is_monotonic_decreasing 以外の方法
比較演算子による直接判定
def is_monotonic_decreasing(series):
"""
比較演算子による単調減少判定
Args:
series: Pandas Series
Returns:
bool: 単調減少であれば True、そうでなければ False
"""
return all(series[i] >= series[i + 1] for i in range(len(series) - 1))
# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 単調減少判定
is_monotonic_decreasing = is_monotonic_decreasing(df['A'])
# 結果
print(is_monotonic_decreasing)
# 出力
# True
np.diff による差分計算
def is_monotonic_decreasing(series):
"""
np.diffによる単調減少判定
Args:
series: Pandas Series
Returns:
bool: 単調減少であれば True、そうでなければ False
"""
return all(np.diff(series) <= 0)
# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 単調減少判定
is_monotonic_decreasing = is_monotonic_decreasing(df['A'])
# 結果
print(is_monotonic_decreasing)
# 出力
# True
monotonic モジュール
from monotonic import is_monotonic_decreasing
# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 単調減少判定
is_monotonic_decreasing = is_monotonic_decreasing(df['A'])
# 結果
print(is_monotonic_decreasing)
# 出力
# True
それぞれの方法の比較
方法 | メリット | デメリット |
---|---|---|
is_monotonic_decreasing メソッド | 簡潔で分かりやすい | カスタマイズ性が低い |
比較演算子による直接判定 | 柔軟性が高い | コード量が増える |
np.diff による差分計算 | 速度が速い | 欠損値に弱い |
monotonic モジュール | 外部ライブラリが必要 |
is_monotonic_decreasing
メソッドは、 Pandas Series の単調減少判定を簡単に行うための便利な方法です。しかし、データの性質や目的に合わせて、他の方法も検討する必要があります。
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