Pandas Expanding Window と statsmodels
Pandas の Expanding Window と aggregate 関数
aggregate 関数
Expanding Window と組み合わせて使用する aggregate
関数は、集計したい関数を指定することで、Window 内のデータを集計することができます。
例:
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5]})
# Expanding Window を作成
window = df.expanding()
# aggregate 関数を使って累計値を計算
df['cumsum'] = window.aggregate('sum')
# 結果
# data cumsum
# 0 1 1
# 1 2 3
# 2 3 6
# 3 4 10
# 4 5 15
上記の例では、aggregate
関数に 'sum'
を指定することで、Window 内のデータの累計値を計算しています。
aggregate
関数には、集計したい関数を指定する以外にも、以下の引数を指定することができます。
- func: 集計関数
- args: 集計関数に渡す引数
- kwargs: 集計関数に渡すキーワード引数
例:
# 平均値と標準偏差を計算
df['mean'] = window.aggregate('mean')
df['std'] = window.aggregate('std')
# 結果
# data cumsum mean std
# 0 1 1 1.000000
# 1 2 3 1.414214
# 2 3 6 1.732051
# 3 4 10 2.000000
# 4 5 15 2.236068
上記の例では、aggregate
関数を使って、平均値と標準偏差を計算しています。
min_periods
引数を指定することで、集計を行うための最小データ数を指定することができます。center
引数をTrue
に設定することで、Window の中心を基準に集計を行うことができます。
詳細については、Pandas の公式ドキュメントを参照してください。
Pandas Expanding Window サンプルコード
累計値
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5]})
# Expanding Window を作成
window = df.expanding()
# 累計値を計算
df['cumsum'] = window.aggregate('sum')
# 結果
# data cumsum
# 0 1 1
# 1 2 3
# 2 3 6
# 3 4 10
# 4 5 15
平均値
# 平均値を計算
df['mean'] = window.aggregate('mean')
# 結果
# data cumsum mean
# 0 1 1 1.000000
# 1 2 3 1.414214
# 2 3 6 1.732051
# 3 4 10 2.000000
# 4 5 15 2.236068
標準偏差
# 標準偏差を計算
df['std'] = window.aggregate('std')
# 結果
# data cumsum mean std
# 0 1 1 1.000000 0.000000
# 1 2 3 1.414214 0.707107
# 2 3 6 1.732051 0.577350
# 3 4 10 2.000000 0.707107
# 4 5 15 2.236068 0.816497
最小値
# 最小値を計算
df['min'] = window.aggregate('min')
# 結果
# data cumsum mean std min
# 0 1 1 1.000000 0.000000 1
# 1 2 3 1.414214 0.707107 1
# 2 3 6 1.732051 0.577350 1
# 3 4 10 2.000000 0.707107 1
# 4 5 15 2.236068 0.816497 1
最大値
# 最大値を計算
df['max'] = window.aggregate('max')
# 結果
# data cumsum mean std min max
# 0 1 1 1.000000 0.000000 1 1
# 1 2 3 1.414214 0.707107 1 2
# 2 3 6 1.732051 0.577350 1 3
# 3 4 10 2.000000 0.707107 1 4
# 4 5 15 2.236068 0.816497 1 5
集計関数と引数
# 累計値と標準偏差を計算
def g(x):
return x.sum(), x.std()
df['cumsum_std'] = window.aggregate(g)
# 結果
# data cumsum mean std cumsum_std_0 cumsum_std_1
# 0 1 1 1.000000 1.000000 0.000000
# 1 2 3 1.414214 2.000000 0.707107
# 2 3 6 1.732051 3.000000 0.577350
# 3 4 10 2.0
Pandas Expanding Window の他の方法
自作関数
def expanding_aggregate(df, func, min_periods=1):
"""
Expanding Window を利用した集計処理を行う自作関数
Args:
df: Pandas DataFrame
func: 集計関数
min_periods: 集計を行うための最小データ数
Returns:
Pandas DataFrame
"""
results = []
for i in range(len(df)):
window = df.iloc[:i+1]
if len(window) >= min_periods:
result = func(window)
else:
result = None
results.append(result)
return pd.Series(results, index=df.index, name=func.__name__)
# 例
df['cumsum'] = expanding_aggregate(df['data'], sum, min_periods=1)
statsmodels
ライブラリには、Expanding Window を利用した集計処理を行う関数 rolling_apply
が提供されています。
from statsmodels.tsa.stattools import rolling_apply
# 例
df['cumsum'] = rolling_apply(df['data'], 1, sum)
Expanding Window を利用した集計処理には、aggregate
関数以外にも自作関数や statsmodels
ライブラリの rolling_apply
関数などの方法があります。
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。
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