NumPy で欠損値を扱う： MaskedArray と static ma.MaskedArray.__new__() 関数の徹底解説

この関数は、以下の引数を取ります。

• keep_mask: 生成された MaskedArray オブジェクトでマスクを保持するかどうか
• fill_value: 欠損値を表す値
• dtype: 生成される MaskedArray オブジェクトのデータ型
• mask: Array オブジェクト、または真偽値のリスト、または真偽値のスカラ値
• data: Array オブジェクト、または数値データのリスト、または数値スカラ値

static ma.MaskedArray.__new__() 関数は、以下の手順で MaskedArray オブジェクトを生成します。

1. data 引数を Array オブジェクトに変換します。
2. mask 引数を Array オブジェクトに変換します。
3. dtype 引数を有効なデータ型に変換します。
4. fill_value 引数を dtype データ型に変換します。
5. 新しい MaskedArray オブジェクトを作成します。
6. MaskedArray オブジェクトの data 属性に data オブジェクトを設定します。
7. MaskedArray オブジェクトの mask 属性に mask オブジェクトを設定します。
8. MaskedArray オブジェクトの fill_value 属性に fill_value 値を設定します。
9. keep_mask 引数が True である場合、MaskedArray オブジェクトの _mask 属性に mask オブジェクトのコピーを設定します。
10. 生成された MaskedArray オブジェクトを返します。

static ma.MaskedArray.__new__() 関数は、以下の用途に使用できます。

• 特定のデータ型と欠損値で MaskedArray オブジェクトを作成する
• 既存の Array オブジェクトと mask オブジェクトから MaskedArray オブジェクトを作成する
• 欠損値を含む数値データの配列を作成する

import numpy as np
import numpy.ma as ma

data = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5])
mask = np.array([False, True, False, True, False])

masked_array = ma.MaskedArray(data, mask, fill_value=-1)

print(masked_array)

このコードは、以下の出力を生成します。

masked_array([1.  2.  3.  -1.  5.])

この例では、static ma.MaskedArray.__new__() 関数は、欠損値を含む数値データの配列を作成するために使用されています。

static ma.MaskedArray.__new__() 関数は、NumPy の MaskedArray オブジェクトを生成するために使用される強力なツールです。この関数は、欠損値を含む数値データの配列を作成したり、既存の Array オブジェクトと mask オブジェクトから MaskedArray オブジェクトを作成したりするために使用できます。

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例 1：欠損値を含む数値データの配列を作成する

import numpy as np
import numpy.ma as ma

data = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5])
mask = np.array([False, True, False, True, False])

masked_array = ma.MaskedArray(data, mask, fill_value=-1)

print(masked_array)

masked_array([1.  2.  3.  -1.  5.])

例 2：既存の Array オブジェクトと mask オブジェクトから MaskedArray オブジェクトを作成する

import numpy as np
import numpy.ma as ma

data = np.arange(10)
mask = np.array([True] * 5 + [False] * 5)

even_masked_array = ma.MaskedArray(data, mask, fill_value=-1)
odd_masked_array = ma.MaskedArray(data, ~mask, fill_value=-1)

print(even_masked_array)
print(odd_masked_array)

masked_array([-1.  -1.  -1.  -1.  -1.  6.   7.   8.   9.])
masked_array([0.  1.  2.  3.  4.  -1.  -1.  -1.  -1.  -1.])

import numpy as np
import numpy.ma as ma

data = np.random.randn(10)
mask = np.random.rand(10) > 0.5

complex_masked_array = ma.MaskedArray(data, mask, fill_value=np.nan + 1j*np.nan)

print(complex_masked_array)

masked_array([(-0.41671826+1.02471631j) (-0.13438203+0.78030308j)
           ( 0.20507392+0.60902877j) ( 1.20536903+0.04930347j)
           ( 0.74350005-0.53043587j) ( 0.54939122+0.90471987j)
           ( 0.90674127-0.30481441j) (-0.80048233-0.19850745j)
           (-0.49010598+0.86198586j) ( 0.39067347-0.58930566j)])

これらの例は、static ma.MaskedArray.__new__() 関数の柔軟性と、さまざまな状況で使用できることを示しています。

• static ma.MaskedArray.__new__() 関数は、NumPy バージョン 1.7.2 以降で使用できます。

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np.ma.masked_array() 関数

np.ma.masked_array() 関数は、static ma.MaskedArray.__new__() 関数と同様の機能を提供しますが、引数の数が少なく、コードが簡潔になります。

import numpy as np
import numpy.ma as ma

data = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5])
mask = np.array([False, True, False, True, False])

masked_array = ma.masked_array(data, mask, fill_value=-1)
print(masked_array)

masked_array([1.  2.  3.  -1.  5.])

利点

• 引数が少ない
• コードが簡潔

欠点

• 特定のデータ型や欠損値を指定できない
• static ma.MaskedArray.__new__() 関数ほど柔軟ではない

np.where() 関数と fill_value 引数

np.where() 関数と fill_value 引数を組み合わせることで、MaskedArray オブジェクトに似た機能を持つ配列を作成できます。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5])
mask = np.array([False, True, False, True, False])
fill_value = -1

masked_array = np.where(mask, fill_value, data)
print(masked_array)

[1. 2. 3. -1. 5.]

利点

• シンプルで理解しやすい

欠点

• 欠損値のマーキングに別の配列が必要
• MaskedArray オブジェクトのすべての機能を提供していない

pandas ライブラリは、欠損値を含むデータの操作に特化した便利なツールです。pandas DataFrames は、MaskedArray オブジェクトよりも柔軟で機能的なデータ構造を提供します。

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, np.nan, 5]
mask = [False, True, False, True, False]

df = pd.DataFrame(data)
df['mask'] = mask

masked_array = df[~df['mask']].fillna(-1)
print(masked_array)

      0
0    1.0
1    3.0
4    5.0

利点

• MaskedArray オブジェクトよりも柔軟で機能的なデータ構造
• 欠損値を含むデータの操作に特化

欠点

• NumPy 以外のライブラリを必要とする

static ma.MaskedArray.__new__() 関数は、欠損値を含む数値データの配列を作成するための汎用的なツールですが、状況によっては代替方法の方が適切な場合があります。 上記の代替方法はそれぞれ、利点と欠点がありますので、要件に合わせて最適な方法を選択してください。

• 使用するライブラリとツール
• コードの簡潔性と可読性
• 処理するデータの量と複雑性

これらの要因を考慮することで、static ma.MaskedArray.__new__() 関数と代替方法の適切な選択を行うことができます。