NumPyで欠損値を含む配列を扱う：ma.MaskedArrayと__getitem__メソッドの解説

ma.MaskedArray は、NumPy の ndarray と同様のデータ構造ですが、欠損値を扱う機能が追加されています。ma.MaskedArray.__getitem__() メソッドは、MaskedArray オブジェクトの要素にアクセスするために使用されます。このメソッドは、ndarray オブジェクトの __getitem__() メソッドと似ていますが、欠損値を考慮した動作が追加されています。

ma.MaskedArray.__getitem__(index)

引数

• index: インデックス。スカラ値、スライス、タプルなどを含む任意のオブジェクトであることができます。

戻り値

• インデックスで指定された要素。MaskedArray オブジェクトの場合は、MaskedArray オブジェクトが返されます。スカラ値の場合は、対応するマスク値とともにスカラ値が返されます。

詳細

ma.MaskedArray.__getitem__() メソッドは、ndarray オブジェクトの __getitem__() メソッドと同様に、インデックスを使用して MaskedArray オブジェクトの要素にアクセスします。ただし、ma.MaskedArray.__getitem__() メソッドは、欠損値を考慮した動作が追加されています。

• インデックスで指定された要素がスライスまたはタプルなどの場合、メソッドは対応するマスク値と要素を含む新しい MaskedArray オブジェクトを返します。
• インデックスで指定された要素がスカラ値の場合、メソッドは対応するマスク値とともにスカラ値を返します。マスク値は、要素が欠損値かどうかを示すブール値です。
• インデックスで指定された要素が欠損値の場合、メソッドは masked オブジェクトを返します。masked オブジェクトは、欠損値を表す特別なオブジェクトです。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を含む NumPy 配列を作成
data = np.array([1, 2, ma.masked, 4, 5])
mask = np.array([False, True, True, False, False])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# インデックスで要素にアクセス
print(masked_array[0])  # 出力: 1
print(masked_array[1])  # 出力: masked
print(masked_array[2])  # 出力: masked
print(masked_array[3])  # 出力: 4
print(masked_array[4])  # 出力: 5

# スライスで要素にアクセス
print(masked_array[1:3])  # 出力: MaskedArray([masked, masked], mask=[[True, True]])

• ma.MaskedArray オブジェクトの要素にアクセスする別の方法は、fill_value 属性を使用することです。fill_value 属性は、欠損値として表示される値を指定します。
• ma.MaskedArray.__getitem__() メソッドは、ndarray オブジェクトの __getitem__() メソッドよりも柔軟性に優れています。欠損値を考慮した動作が必要な場合は、ma.MaskedArray.__getitem__() メソッドを使用することをお勧めします。

# fill_value 属性を使用して要素にアクセス
print(masked_array[1])  # 出力: masked
print(masked_array.fill_value)  # 出力: --
print(masked_array[1] + masked_array.fill_value)  # 出力: 2

---

欠損値を含む配列の作成と要素へのアクセス

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を含む NumPy 配列を作成
data = np.array([1, 2, np.ma.masked, 4, 5])
mask = np.array([False, True, True, False, False])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# インデックスで要素にアクセス
print(masked_array[0])  # 出力: 1
print(masked_array[1])  # 出力: masked
print(masked_array[2])  # 出力: masked
print(masked_array[3])  # 出力: 4
print(masked_array[4])  # 出力: 5

スライスで要素にアクセス

# スライスで要素にアクセス
print(masked_array[1:3])  # 出力: MaskedArray([masked, masked], mask=[[True, True]])

fill_value 属性を使用した要素へのアクセス

# fill_value 属性を使用して要素にアクセス
print(masked_array[1])  # 出力: masked
print(masked_array.fill_value)  # 出力: --
print(masked_array[1] + masked_array.fill_value)  # 出力: 2

# 欠損値を含む 2D MaskedArrayを作成
data = np.array([[1, 2, ma.masked], [4, 5, ma.masked]])
mask = np.array([[False, True, True], [False, False, True]])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# 2D インデックスで要素にアクセス
print(masked_array[0, 0])  # 出力: 1
print(masked_array[1, 2])  # 出力: masked

# 行スライスと列スライスで要素にアクセス
print(masked_array[0, :])  # 出力: MaskedArray([1, masked, masked], mask=[[False, True, True]])
print(masked_array[:, 2])  # 出力: MaskedArray([masked, masked], mask=[[True], [True]])

---

ndarray.__getitem__() メソッド

欠損値を無視して配列の要素にアクセスする必要がある場合は、ndarray.__getitem__() メソッドを使用できます。このメソッドは、ma.MaskedArray.__getitem__() メソッドよりも高速ですが、欠損値を考慮しません。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を含む NumPy 配列を作成
data = np.array([1, 2, ma.masked, 4, 5])
mask = np.array([False, True, True, False, False])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# ndarray.__getitem__() メソッドを使用して要素にアクセス
print(masked_array[1])  # 出力: 2

# ma.MaskedArray.__getitem__() メソッドは masked として認識
print(masked_array[2])  # 出力: masked

長所

• 高速

短所

• 欠損値を考慮しない

np.where() 関数

欠損値に応じて異なる値を返す必要がある場合は、np.where() 関数を使用できます。この関数は、条件に基づいて配列内の要素を置き換えるのに役立ちます。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を含む NumPy 配列を作成
data = np.array([1, 2, ma.masked, 4, 5])
mask = np.array([False, True, True, False, False])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# np.where() 関数を使用して要素にアクセス
print(np.where(masked_array.mask, masked_array.fill_value, masked_array))
# 出力: [1 2 -- 4 5]

長所

• 欠損値に応じて異なる値を返せる

短所

• ma.MaskedArray.__getitem__() メソッドよりも冗長

ループ

柔軟性を最大限に高めたい場合は、ループを使用して配列の要素を反復処理できます。この方法では、欠損値を含む要素を個別に処理できます。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 欠損値を含む NumPy 配列を作成
data = np.array([1, 2, ma.masked, 4, 5])
mask = np.array([False, True, True, False, False])
masked_array = ma.MaskedArray(data, mask=mask)

# ループを使用して要素にアクセス
for i in range(masked_array.size):
    if masked_array.mask[i]:
        print(f"インデックス {i}: masked")
    else:
        print(f"インデックス {i}: {masked_array[i]}")

長所

• 最も柔軟性が高い

• 遅い