pandasでローリングウィンドウ内のデータポイント数をカウントする方法
pandas.core.window.rolling.Rolling.count
は、ローリングウィンドウ内のデータポイントの数をカウントする関数です。これは、各ウィンドウ内のデータ量の変化を分析したい場合に役立ちます。
使い方
この関数は、pandas.DataFrame
または pandas.Series
に対して使用できます。
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]})
# 3行のウィンドウでデータポイントの数をカウント
df['count'] = df['data'].rolling(3).count()
# 結果
# data count
# 0 1 NaN
# 1 2 NaN
# 2 3 3.0
# 3 4 3.0
# 4 5 3.0
# 5 6 3.0
# 6 7 3.0
# 7 8 3.0
# 8 9 3.0
# 9 10 2.0
オプション
count
関数は、以下のオプションを受け付けます。
window
: ウィンドウサイズを指定します。デフォルトは2
です。min_periods
: ウィンドウ内に少なくともmin_periods
個のデータポイントが存在する必要があることを指定します。デフォルトはNone
です。center
: ウィンドウをデータポイントの中央に配置するかどうかを指定します。デフォルトはFalse
です。
例
- 5行のウィンドウでデータポイントの数をカウントし、ウィンドウ内に少なくとも3個のデータポイントが存在する必要があることを指定します。
df['count'] = df['data'].rolling(5, min_periods=3).count()
- 3行のウィンドウでデータポイントの数をカウントし、ウィンドウをデータポイントの中央に配置します。
df['count'] = df['data'].rolling(3, center=True).count()
応用
count
関数は、以下のような分析に役立ちます。
- データの欠損値の検出
- データのトレンド分析
- データの季節性分析
pandas.core.window.rolling.Rolling.count のサンプルコード
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, np.nan, 4, 5, 6, 7, np.nan, 9, 10]})
# 3行のウィンドウでデータポイントの数をカウント
df['count'] = df['data'].rolling(3).count()
# 結果
# data count
# 0 1 NaN
# 1 2 NaN
# 2 NaN 2.0
# 3 4 3.0
# 4 5 3.0
# 5 6 3.0
# 6 7 3.0
# 7 NaN 2.0
# 8 9 3.0
# 9 10 2.0
# 欠損値がある行を抽出
df = df[df['count'] < 3]
# 結果
# data count
# 2 NaN 2.0
# 7 NaN 2.0
データのトレンド分析
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]})
# 3行のウィンドウでデータポイントの数をカウント
df['count'] = df['data'].rolling(3).count()
# 3行移動平均を計算
df['moving_average'] = df['data'].rolling(3).mean()
# 結果
# data count moving_average
# 0 1 NaN NaN
# 1 2 NaN NaN
# 2 3 3.0 2.0
# 3 4 3.0 3.0
# 4 5 3.0 4.0
# 5 6 3.0 5.0
# 6 7 3.0 6.0
# 7 8 3.0 7.0
# 8 9 3.0 8.0
# 9 10 2.0 9.0
# データのトレンドを可視化
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df['data'])
plt.plot(df['moving_average'])
plt.show()
データの季節性分析
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, 11, 12]})
# 12行のウィンドウでデータポイントの数をカウント
df['count'] = df['data'].rolling(12).count()
# 12行移動平均を計算
df['moving_average'] = df['data'].rolling(12).mean()
# 結果
# data count moving_average
# 0 1 NaN NaN
# 1 2 NaN NaN
# 2 3 NaN NaN
# 3 4 NaN NaN
# 4 5 NaN NaN
# 5 6 NaN NaN
# 6 7 6.0 6.5
# 7 8 7.0 7.0
# 8 9 8.0 7.5
# 9 10 9.0 8.0
# 10 11 10.0 8.5
# 11 12 11.0 9.0
# データの季節性を可視化
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df['data'])
plt.plot(df['moving_average'])
plt.show()
上記は、pandas.core.window.rolling.Rolling.count
関数のサンプルコードです。これらのコードを参考に、さまざまな分析に役立ててください。
pandas.core.window.rolling.Rolling.count の代替方法
.groupby() と .size() を使用する
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]})
# 3行ごとにグループ化し、グループ内のデータポイントの数をカウント
df['count'] = df['data'].groupby(pd.Grouper(level=0, freq='3T')).size()
# 結果
# data count
# 0 1 NaN
# 1 2 NaN
# 2 3 3.0
# 3 4 3.0
# 4 5 3.0
# 5 6 3.0
# 6 7 3.0
# 7 8 3.0
# 8 9 3.0
# 9 10 2.0
.diff() と .fillna() を使用する
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]})
# 前の値との差分を計算
df['diff'] = df['data'].diff()
# 最初の値をNaNに置き換える
df['diff'].fillna(value=np.nan, inplace=True)
# 差分が0ではない行をカウント
df['count'] = df['diff'].ne(0).sum()
# 結果
# data diff count
# 0 1 NaN NaN
# 1 2 1.0 1.0
# 2 3 1.0 2.0
# 3 4 1.0 3.0
# 4 5 1.0 4.0
# 5 6 1.0 5.0
# 6 7 1.0 6.0
# 7 8 1.0 7.0
# 8 9 1.0 8.0
# 9 10 1.0 9.0
これらの方法は、pandas.core.window.rolling.Rolling.count
関数よりも高速に動作する場合があります。ただし、コードがより複雑になる場合もあります。
どの方法を使用するべきかは、データの量、分析の目的、およびパフォーマンス要件によって異なります。
- データ量が少ない場合は、
pandas.core.window.rolling.Rolling.count
関数が最も簡単で使いやすい方法です。 - データ量が多い場合は、
.groupby()
と.size()
または.diff()
と.fillna()
を使用した方法の方が高速に動作する場合があります。 - 分析の目的によっては、
pandas.core.window.rolling.Rolling.count
関数以外の方法の方が適切な場合があります。
pandas.core.window.rolling.Rolling.count
関数は、ローリングウィンドウ内のデータポイントの数をカウントするための便利な関数です。ただし、データ量が多い場合や、分析の目的によっては、他の方法の方が適切な場合があります。
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