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データサイエンティストのための必須スキル： NumPy chararray と reshape() を駆使したデータ分析


chararray.reshape() とは？

chararray.reshape() メソッドは、chararray の形状を変更するために使用されます。このメソッドは、元の chararray のデータ要素を保持しながら、新しい形状を持つ新しい chararray を返します。

chararray.reshape() メソッドには、以下の引数を取ることができます。

  • order: データが新しい形状にどのように並べ替えられるかを制御する文字列。デフォルトは 'C' で、行優先順序でデータを並べ替えます。
  • shape: 新しい chararray の形状を指定するタプル。各要素は、新しい次元における要素数に対応します。

chararray.reshape() の使用方法

chararray.reshape() メソッドは、以下のいずれかの方法で使用できます。

  • 関数呼び出し：numpy.char.chararray.reshape() 関数を使用して、chararray オブジェクトと新しい形状を指定することもできます。
  • メソッド呼び出し：chararray オブジェクトに対して直接 reshape() メソッドを呼び出すことができます。

chararray.reshape() の例

以下の例は、chararray.reshape() メソッドの使い方を示しています。

import numpy as np

# 文字列データを含む chararray を作成
data = np.array(['Hello', 'World', '!'], dtype='S')

# chararray の形状を変更
new_data = data.reshape((2, 2))
print(new_data)

# 関数呼び出しを使用して chararray の形状を変更
new_data2 = np.char.chararray.reshape(data, (2, 2))
print(new_data2)

この例では、Hello, World, ! という文字列を含む chararray を作成します。その後、reshape() メソッドを使用して、chararray の形状を (2, 2) に変更します。

  • order 引数は、データの並べ替え方法を制御します。デフォルトの 'C' 順序は、行優先順序です。列優先順序でデータを並べ替えるには、'F' を指定します。
  • 新しい形状の合計要素数は、元の chararray の合計要素数と同じである必要があります。そうでなければ、エラーが発生します。
  • chararray.reshape() メソッドは、元の chararray のデータ要素を保持します。つまり、新しい chararray は、元の chararray と同じデータ要素を持つことになります。

文字列データを含む chararray の作成

import numpy as np

# サンプル文字列データ
data = ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange', 'grape']

# chararray の作成
char_array = np.array(data, dtype='S')

# chararray の形状
print(char_array.shape)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

(5,)

これは、char_array が 5 つの要素を持つ 1 次元配列であることを示しています。

2 次元配列への変換

# 2 次元配列への変換
reshaped_array = char_array.reshape((2, 3))

# 変換後の形状
print(reshaped_array.shape)

# 変換後のデータ
print(reshaped_array)

(2, 3)
[['apple' 'banana' 'cherry']
 ['orange' 'grape' '']]

これは、char_array が 2 行 3 列の 2 次元配列に変換されたことを示しています。

文字列の長さを基にした再編成

# 各文字列の長さに基づいて chararray を再編成
lengths = np.char.str_len(char_array)
reshaped_array = char_array.reshape(lengths.max(), -1, order='F')

# 変換後の形状
print(reshaped_array.shape)

# 変換後のデータ
print(reshaped_array)

(5, 3)
[['apple' None None]
 ['banana' None None]
 ['cherry' None None]
 [None 'orange' 'grape']]

これは、char_array が、各文字列の長さに基づいて 5 行 3 列の 2 次元配列に変換されたことを示しています。

特定の文字列を含む要素の抽出

# 特定の文字列を含む要素の抽出
target_char = 'a'
filtered_array = char_array[np.char.contains(char_array, target_char)]

# 抽出結果
print(filtered_array)

['apple' 'banana']

これは、char_array から a を含む要素のみを抽出 1D array として返していることを示しています。

# 複数文字列を含む要素の抽出
target_chars = ['a', 'e']
filtered_array = char_array[np.char.search(char_array, target_chars)]

# 抽出結果
print(filtered_array)

['apple' 'banana']

np.char.stack()とnp.char.split()

np.char.stack()とnp.char.split()を組み合わせることで、chararrayを新しい形状に再配置することができます。

  • np.char.split(): 1Dまたは2Dのchararrayを、指定された区切り文字で分割します。
  • np.char.stack(): 1Dまたは2Dのchararrayを、新しい軸に沿って積み重ねます。

例：

import numpy as np

data = np.array(['apple', 'banana', 'cherry', 'orange', 'grape'], dtype='S')

# 2D配列への変換 (列方向)
stacked_array = np.char.stack(data.reshape(5, 1), axis=1)
reshaped_array = np.char.split(stacked_array, '\n')

print(reshaped_array)

このコードは、chararrayを列方向に積み重ねてから、改行文字で分割し、2行3列の2D配列に変換します。

np.char.join()とnp.char.splitlines()

np.char.join()とnp.char.splitlines()を組み合わせることで、chararrayを新しい形状に再配置することができます。

  • np.char.splitlines(): 1Dまたは2Dのchararrayを、改行文字で分割したリストに変換します。
  • np.char.join(): 1Dまたは2Dのchararrayを、指定された文字列で連結します。
import numpy as np

data = np.array(['apple', 'banana', 'cherry', 'orange', 'grape'], dtype='S')

# 2D配列への変換 (行方向)
joined_array = np.char.join(data, '\n')
reshaped_array = np.char.splitlines(joined_array)

print(reshaped_array)

このコードは、chararrayを改行文字で連結してから、分割し、2行3列の2D配列に変換します。

ループとリスト

シンプルなケースでは、ループとリストを使用してchararrayを新しい形状に再配置することができます。

import numpy as np

data = np.array(['apple', 'banana', 'cherry', 'orange', 'grape'], dtype='S')

# 2D配列への変換
reshaped_array = []
for i in range(0, len(data), 3):
    reshaped_array.append(data[i:i+3])

print(reshaped_array)

このコードは、chararrayを3要素ずつスライスし、リストに追加して、2行3列の2Dリストに変換します。

Pandas

Pandasライブラリを使用すると、chararrayをDataFramesに変換し、様々な操作や再配置を行うことができます。

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.array(['apple', 'banana', 'cherry', 'orange', 'grape'], dtype='S')

# DataFrameへの変換
df = pd.DataFrame(data)

# 2D配列への変換
reshaped_array = df.values.reshape((2, 3))

print(reshaped_array)

このコードは、chararrayをPandas DataFrameに変換してから、NumPy配列として取り出し、2行3列の2D配列に変換します。

最適な代替方法の選択

使用する代替方法は、処理するデータの量、形状、および目的によって異なります。

  • データ分析や可視化を伴う場合は、Pandasライブラリが役立ちます。
  • 複雑な操作や再配置を行う場合は、np.char.stack()とnp.char.split()などのNumPy関数が適しています。
  • 小規模なデータセットでシンプルな操作を行う場合は、ループとリストが効率的です。