【初心者向け】NumPyのMasked array operations: `ma.masked_inside()` で範囲指定マスク処理をマスターしよう

ma.masked_inside() は、NumPy の Masked array operations モジュールにおける関数の一つで、指定された範囲内の要素をマスク処理する機能を提供します。これは、データ分析において異常値や不要なデータポイントを除外したい場合などに役立ちます。

構文

numpy.ma.masked_inside(arr, v1, v2, copy=True)

引数

copy: True の場合、arr のコピーを作成してマスク処理を行い、False の場合は arr 自体をマスク処理します (デフォルトは True)
v2: 範囲の上限
v1: 範囲の下限
arr: マスク処理対象の配列

戻り値

マスク処理された MaskedArray オブジェクト

詳細

ma.masked_inside() は、以下の条件を満たす arr の要素をマスクします。

v1 <= arr <= v2

つまり、v1 と v2 で指定された範囲内に収まる要素がマスクされます。範囲の境界は、どちらの順序で指定しても構いません。

例

以下の例では、arr の要素のうち、0 から 2 までの範囲内に収まる要素をマスクします。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
masked_arr = ma.masked_inside(arr, 0, 2)

print(masked_arr)

この場合、以下の出力が得られます。

masked_array(data = [--, 3, 4, 5], mask = [True, False, False, False], fill_value = 999999)

出力結果を見ると、1 と 2 はマスクされ、3、4、5 はマスクされていません。

マスクされた要素を取り除いた配列を取得するには、compressed() メソッドを使用します。
マスクされた要素の数は、count() メソッドで確認できます。
マスクされた要素は、fill_value 属性で指定された値に置き換えられます。デフォルトの fill_value は 999999 です。
ma.masked_inside() は、ma.masked_where() のラッパー関数として実装されています。

統計分析における特定の範囲のデータのみを対象とした計算
データ可視化における不要なデータポイントの除外
データ分析における異常値の除去

例 1: 特定の範囲内の要素をマスク

import numpy as np
import numpy.ma as ma

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
masked_arr = ma.masked_inside(arr, 3, 7)

print(masked_arr)
print(masked_arr.count())
print(masked_arr.compressed())

このコードは以下の出力を生成します。

masked_array(data = [1, 2, --, --, --, 8, 9, 10], mask = [False, False, True, True, True, False, False, False], fill_value = 999999)
5
[1 2 8 9 10]

この例では、arr の要素のうち、3 から 7 までの範囲内に収まる要素がマスクされています。マスクされた要素の数は 5 であり、compressed() メソッドを使用してマスクされた要素を取り除いた配列は [1 2 8 9 10] となります。

例 2: マスクされた要素をカスタム値に置き換える

import numpy as np
import numpy.ma as ma

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
masked_arr = ma.masked_inside(arr, 3, 7, fill_value=-1)

print(masked_arr)

masked_array(data = [1, 2, -1, -1, -1, 8, 9, 10], mask = [False, False, True, True, True, False, False, False], fill_value = -1)

この例では、fill_value 属性を -1 に設定することで、マスクされた要素が -1 に置き換えられています。

例 3: マスクされた要素に基づいて条件処理を行う

import numpy as np
import numpy.ma as ma

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
masked_arr = ma.masked_inside(arr, 3, 7)

even_masked_arr = masked_arr[masked_arr.compressed() % 2 == 0]
odd_masked_arr = masked_arr[masked_arr.compressed() % 2 == 1]

print(even_masked_arr)
print(odd_masked_arr)

masked_array(data = [8, 10], mask = [False, False], fill_value = 999999)
masked_array(data = [], mask = [], fill_value = 999999)

この例では、masked_arr.compressed() メソッドを使用してマスクされた要素を取り除いた配列を取得し、さらに偶数と奇数の要素に分割しています。

条件付きインデックス

条件付きインデックスを使用すると、特定の条件を満たす要素を効率的に抽出できます。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
masked_arr = arr[(arr >= 3) & (arr <= 7)]

print(masked_arr)

この例では、arr の要素のうち、3 から 7 までの範囲内に収まる要素のみを抽出しています。

NumPy の where() 関数

where() 関数は、条件に基づいて要素を置き換えることができます。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
masked_arr = np.where((arr >= 3) & (arr <= 7), -1, arr)

print(masked_arr)

この例では、arr の要素のうち、3 から 7 までの範囲内に収まる要素は -1 に置き換えられ、それ以外の要素はそのまま保持されています。

Pandas DataFrames

Pandas DataFrames を使用すると、データフレーム内の列に基づいてマスク処理を行うことができます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})
masked_df = df[df['data'].between(3, 7)]

print(masked_df)

この例では、data 列の値が 3 から 7 までの範囲内に収まる行のみが抽出されています。

カスタム関数

特定のニーズに合わせた処理が必要な場合は、カスタム関数を作成することもできます。

import numpy as np

def masked_inside_custom(arr, v1, v2, fill_value):
    mask = (arr >= v1) & (arr <= v2)
    masked_arr = np.copy(arr)
    masked_arr[mask] = fill_value
    return masked_arr

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
masked_arr = masked_inside_custom(arr, 3, 7, -1)

print(masked_arr)

この例では、masked_inside_custom() というカスタム関数を作成し、ma.masked_inside() と同様の機能を提供しています。

選択の指針

どの方法を選択するかは、データの種類、処理の目的、パフォーマンス要件などの状況によって異なります。

複雑な処理: カスタム関数が柔軟性をもたらします。
データフレーム: Pandas DataFrames を使用するのが効率的です。
要素の置き換え: where() 関数が適しています。
シンプルなマスク処理: ma.masked_inside() または条件付きインデックスが適しています。

それぞれの方法の長所と短所を理解し、状況に合わせて最適な方法を選択することが重要です。
処理速度やメモリ使用量などの性能を考慮する必要があります。
上記の方法はほんの一例であり、他にも様々な代替方法が存在します。